OpenShift Container Platform 4.2 支持 获取 OpenShift Container Platform 4.2 支持 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 支持 获取 OpenShift Container Platform 4.2 支持 法律通告 法律通告 Copyright © 2020 trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关从红帽获取 OpenShift Container Platform 支持的信息。文中还包含有关通过 Telemetry 和 Insights Operator 进行远程健康监控的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 获 获取支持 取支持 1.1. 获取支持 第 第 2 章 章 收集集群数据 收集集群数据 2.1. 关于 MUST-GATHER 工具 2.2. 为红帽支持收集您的集群数据 2.3. 获取集群 ID 第 第 3 章 章 通 通过连 过连接集群 接集群进 进行 行远 远程健康 程健康监

Platform 4.6 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers 指南 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers OpenShift for Windows Containers 为在 OpenShift Container Platform 上运行 Microsoft Windows Server 容器提供了内置的支持。本指南提供所有详细信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OPENSHIFT 对 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持概述 的支持概述 第 第 2 章 章 WINDOWS CONTAINER SUPPORT FOR RED HAT OPENSHIFT 发 发行注 行注记 记 2.1. 关于 WINDOWS CONTAINER SUPPORT FOR RED HAT OPENSHIFT 2.2. 获取支持 2.3. RED HAT WINDOWS MACHINE

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

Platform 4.11 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers 指南 Last Updated: 2024-02-09 OpenShift Container Platform 4.11 OpenShift 的 Windows 容器支持 Red Hat OpenShift for Windows Containers OpenShift for Windows Containers 为在 OpenShift Container Platform 上运行 Microsoft Windows Server 容器提供了内置的支持。本指南提供所有详细信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OPENSHIFT 对 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持概述 的支持概述 第 第 2 章 章 RED HAT OPENSHIFT SUPPORT FOR WINDOWS CONTAINERS 发 发行注 行注记 记 2.1. 关于 RED HAT OPENSHIFT 对 WINDOWS CONTAINERS 的支持 2.2. 获取支持 2.3. RED HAT WINDOWS MACHINE

Apache RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿⾥里里巴巴 中间件技术专家 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能，分布式 5.0 Cloud-native, computing storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA ClientRemotingProcessor RouteInfoManager DefaultRequestProcessor Store Service RemotingCommand • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 存储⽂文件

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 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 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。 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 策面），使得支持向量到该平面的 距离最大。 距离 7 1.支持向量机概述 背景知识 任意超平面可以用下面这个线性方程来描述： ?T? + ? = 0

Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL • ACID • 分布式 RDBMS • SQL • BASE ACID • 分布式 NoSQL • SQL • Transparent Sharding Middleware Database-as-a-Service What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 sync read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务：BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达

..................................................................................... 8 4.13 分布式事务 .................................................................................................. ...................................................................................... 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 ....................................................................................... .........................................................................................22 7.7 事务消息 ................................................................................................

OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： Red Hat OpenShift distributed tracing Platform (Jaeger)，它基于开源 distributed tracing 3.0 中，Jaeger 和 Elasticsearch 已被弃用，并计划在以后的发 行版本中删除。红帽将在当前发行生命周期中对这些组件提供关键及以上的 CVE 程序错误修复和支持， 但这些组件将不再获得功能增强。 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 3 在 Red Hat OpenShift distributed tracing 3.0 引进了以下改进： 支持 ARM 架构。 支持集群范围的代理环境。 1.1.3.3. 程序 程序错误 错误修复 修复 在这个版本中，为分布式追踪平台(Jaeger)引入了以下程序错误修复： 修复了在使用 oc adm catalog mirror CLI 命令时对断开连接的环境的支持。(TRACING-3546) 1.1.3.4. 已知 已知问题 问题 目前，不支持 Apache Spark。

优惠，他们就会倾向于 多花些钱买鸡蛋。这就是购物车分析的意义所在。 7 1.关联规则概述 置信度： 表示你购买了A商品后，你还会有 多大的概率购买B商品。 支持度： 指某个商品组合出现的次数与总次 数之间的比例，支持度越高表示该组合出现 的几率越大。 提升度： 提升度代表商品A的出现，对商品 B的出现概率提升了多少，即“商品 A 的出 现，对商品 B 的出现概率提升的”程度。 ? ×??????? ? 支持度：??????? = ????(?,?) ? =3/4 9 2.Apriori算法 01 关联规则概述 02 Apriori 算法 03 FP-Growth算法 10 2.Apriori算法 Apriori算法利用频繁项集生成关联规则。它基于频繁项集的子集也 必须是频繁项集的概念。 频繁项集是支持值大于阈值（support）的项集。 如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。 11 2.Apriori算法 算法流程 输入：数据集合D，支持度阈值? 输出：最大的频繁k项集 1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。k=1，频繁0项集为空集。 2）挖掘频繁k项集 a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度 b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集 为空，则直接返回频繁k-1