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技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 技 术 指 南 VMware 技术支持指南 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 首先，感谢您使用 VMware® 产品和服务。 在整个 VMware 客户体验中，技术支持是极为重要的一部分。我们希望在最初的销售与安装之后， 您能够在较长时间内从我们的产品中受益。我们致力于为您解决所有问题，直到您满意为止。为 保证您能 保证您能最大限度地获得投资回报，我们提供了一整套旨在满足您的业务需求的支持服务。 本文档概括介绍了 VMware 支持服务及其使用方式。 2 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 目录 有效支持关系的最佳做法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5 VMware 支持的角色和职责. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5

q=servicecomb 支持10万TPS的高性能服务间通信解读 刘宝 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 刘宝，华为微服务开发专家，Apache ServiceComb Committer。 拥有10年以 上java开发框架的开发和运维经验。热爱微 服务，并持续为它们开发一些常用的工具， 比如进行中的servicecomb-fence项目。也

© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场 景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map s3Chunk

curvefs client 删除文件和目录功能设计© XXX Page 2 of 15 背景 相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1.Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ 方案设计 Trash机制： Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client版本对删除unlink和rmdir的设计只有简单的删除inode和dentry结构，遗留了nlink和lookup count相关的内容还未实现，是不完备的。本文首先调研moosefs，chubaofs等分布式系统，参考并设计解决上述遗留问题。 当前删除接口代码如下：© XXX Page 3 of 15 ret; } 存在两个问题: 一是删除时nlink字段未考虑： 文件的nlink用于实现hard link。 hard link使用nlink字段表示文件的link的引用计数，第一次创建文件是nlink字段为1。每创建一个新的指向该文件的hard link时,nlink字段+1， 每删除一个hard link或指向的原文件时，nlink字段-1。© XXX Page 4 of 15 当nl

Rancher Labs成立于2014年，总部位于加州 的Cupertino，同时在亚利桑那州的Phoenix和 中国设立研发中心 • 核心团队曾创立Cloud.com，并推出了 CloudStack，历经从VM到容器的完整技术演 进过程 • Rancher Server和Agent镜像在Docker Hub上 的下载次数已经超过4000万次，全球Rancher 的活动部署超过10,000个 GA March Rancher是Kubernetes社区的活 跃成员 • Rancher目前支持Kubernetes 1.6.6 • Rancher计划在Rancher 1.6.6版 本支持Kubernetes 1.7.0 Rancher基础架构服务 存储、网络、负载平衡、安全，等等 Rancher Kubernetes分发版 Rancher提供官方认证和支持的分发 版，紧跟上游Kubernetes项目 Storage, DNS, Load Balancer, Security) master master api api © 2017 Rancher Labs, Inc. Kubernetes 1.7的扩展特性 • API aggregation(beta) • CustomResourceDefinitions(beta) • Support for extensible admission controllers

2022年02月 机器学习-支持向量机 黄海广 副教授 2 本章目录 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 3 1.支持向量机概述 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 4 1.支持向量机概述 支 持 向 量 机 learning）方式对数据进行二元分类的广义线性 分类器（generalized linear classifier），其决 策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（ maximum-margin hyperplane） 。 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学 习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更 加强大的方式。 支持向量 距离 5 1.支持向量机概述 硬间隔、软间隔和非线性 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的，那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向 量机。换个说法，硬间隔指的就是完全分类准确，不能存在分类错误的情 况。软间隔，就是允许一定量的样本分类错误。 软间隔 硬间隔 线性可分 线性不可分 6 支持向量 1.支持向量机概述 算法思想 找到集合边缘上的若干数据（称为 支持向量（Support Vector）） ，用这些点找出一个平面（称为决

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