控制器和服务的解耦——端点控制器秩序观察Pod 清晰地将Kubelet级的功能与集群级的功能组合——Kubelet实际上是“Pod控制器” ⾼可⽤性应⽤，Pod可在其终⽌或删除之前被替换，例如在计划的驱逐，图像预取或Pod实时移植的情况下＃3949 14-Pod 43 StatefulSet 控制器（⽬前处于Beta测试阶段），⽀持有状态Pod。该功能在1.4中是alpha测试阶段，被称为PetSet。对 输到适当的端点。Service的环境变量和DNS实际上是根据 Service 的VIP和端⼝填写的。 我们⽀持两种代理模式——userspace和iptables，运⾏⽅式略有不同。 Userspace 作为示例，考虑上⾯提到的图像处理应⽤。创建后端 Service ，Kubernetes Master分配虚拟IP地址，例如 10.0.0.1 。 假设 Service 端⼝为1234， Service 由集群中的所有 个后端节点，并开始代理从客户端到后端的流量。 这意味着 Service 所有者可选择他们想要的任何端⼝，没有冲突的⻛险。客户端可简单地连接到IP和端⼝，⽽⽆需知 道它们正在访问哪个 Pod 。 Iptables 再次考虑上述图像处理应⽤。创建后端 Service ，Kubernetes Master分配虚拟IP地址，例如 10.0.0.1 。 假 设 Service 端⼝为1234， Service 由集群中的所有

机器学习最难的地方在于特征的提取，而深度学习认为特征 提取是可以通过人工神经网络学习而得出结论的。深度学习 在非结构化数据方面有很大的优势。 卷积神经网络 - CNN 通过卷基层和池化层的网络结构进行不断的对图像的特征提取 数组运算并行化 – CUDA by Example 将数组 a 和数组 b 相加并将计算结果放入数组 c 中。 数组运算并行化 – CUDA by Example 当我们有多个

库，它能够帮助我们快速简单地为机器学习模型创建基于 Web 的交互式界面。基 于机器学习模型的图形化界面，使得非技术受众能够更好地理解输入、约束和输出。Gradio 支持多种输入和输 出类型，从文本到图像再到语音，并且它已经成为了快速原型设计和模型评估的首选工具。 Gradio 可以让您轻 松地将您的演示托管到 Hugging Face，或者在本地运行它，然后允许他人通过带有“XXXXX.gradio