第1930期:Kubernetes基础介绍Kubernetes基础介绍 综合产品支持部——李树兵 2 www.h3c.com Confidential 秘密 22 Kubernetes基础架构介绍 01 03 Kubernetes常见命令介绍 02 Kubernetes基本概念和术语介绍 04 Kubernetes技术在H3Cloud OS中的应用介绍 3 www.h3c.com Confidential 秘密 33 Kubernetes基础架构介绍 Kubernetes基础架构介绍 01 03 02 Kubernetes基本概念和术语介绍 04 Kubernetes技术在H3Cloud OS中的应用介绍 Kubernetes常见命令介绍 4 www.h3c.com Confidential 秘密 44 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes(来自希腊语,意为“舵手”或者“飞行员”又称为k8s),它是谷歌开源的容器集群管理系统,是谷歌多年大规模 16版本。(https://github.com/kubernetes/kubernetes) Kubernetes 的目标旨在消除编排物理/虚拟计算,网络和存储基础设施的负担,并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放 在以容器为中心的业务上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础(平台),用于构建定制化的workflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力,包括多层次的安全0 码力 | 49 页 | 4.11 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-02-数学基础回顾-0.机器学习的数学基础整理(国内教材)haiguang2000@qq.com 数学基础笔记(V1.01) 最后修改:2018-04-19 你不是一个人在战斗! I 目录 机器学习的数学基础 .............................................................................................. ....................................................................... 19 机器学习的数学基础 1 机器学习的数学基础 高等数学 1.导数定义: 导数和微分的概念 ?′(?0) = lim ??→0 ?(?0+??)−?(?0) ?? (1) 或者: 切线方程 : ? − ?0 = ?′(?0)(? − ?0) 法线方程:? − ?0 = − 1 ?′(?0) (? − ?0), ?′(?0) ≠ 0 5.四则运算法则 机器学习的数学基础 2 设函数? = ?(?),? = ?(?)在点?可导,则: (1) (? ± ?)′ = ?′ ± ?′ (2) (??)′ = ??′ + ??′0 码力 | 31 页 | 1.18 MB | 1 年前3
SBOM 为基础的云原生应用安全治理以SBOM 为基础的 云原生应用安全治理 董毅@悬镜安全 一瓶“牛奶”——你会喝吗? 安全的保障——成分清单和监管机构 • 成分清单用于实现可见性(透明度) • 监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单(SBOM, Software Bill Of Material)是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证,代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 水平/垂直越权、短信轰炸、批量注册、验 证码绕过等 合规需求、安全配置 未能满足安全合规、未建立安全基线、敏 感数据泄漏 开源组件/闭源组件 CNNVD、CNVD、CVE等 开源许可风险 自研代码 容器环境镜像风险 软件漏洞、恶意程序、敏感信息泄漏、不安全配 置、仓库漏洞、不可信镜像 容器环境 开 发 模 式 : 瀑 布 > 敏 捷 > D e v O p s 应 用 架 构 : 大 型 系 统 > 虚 拟 化 > 容 器 化 聚焦到应用系 统风险源头 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单(SBOM, Software Bill Of Material)是云原生时代应用风险治理的基础设施。 特点: • 是治理第三方组件风险(开源+闭源)的必备工具; • 可深度融合于DevOps应用生产模式; • 可与多种De0 码力 | 30 页 | 2.39 MB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》3-TensorFlow基础概念解析0 码力 | 50 页 | 25.17 MB | 1 年前3
银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. ................................................................................... 2 1.3 HADOOP 软件简介 ............................................................................................. 2 ......................... 4 2 HADOOP 软件适配 ................................................................................................ 4 2.1 解压 HADOOP 软件 ......................................0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
百度APP基于Istio实现基础架构升级 - lightning talk - MichaelXu#IstioCon 百度APP基于Istio实现 基础架构升级 许超 #IstioCon 背景 l 核心业务线已完成微服务改造,数万个微服务对架构服务治理能力提出了更高的要求。 l 高级架构能力能否多语言、多框架支持? l 运维架构能力是否具备可移植性?是否能低成本复制新的产品线? l 可观测性不足,是否有通用机制提升产品线可观测性? Ø 部分模块上下游超时配置不合理,超时倒挂,集中管理调整成本比较高。 关键技术 Ø 内核劫持,使用Loopback IP 与 服务发现一一对应。 Ø RPC劫持,构建可快速扩展标准方案。 Ø 自身稳定性,降级(兜底)、隔离、监控多种方式保证。 ①bns, 百度内部基础设施层,服务发现。 ②bns-agent,服务发现接入层。 ㊟ 内核劫持:Loopback方案 Ø loopback地址的管理和分配。 Ø 需要打通业务和loopback之间的映射管 理。 RPC劫持:可扩展方案 支持动态调整配置参数,对接智能调参系统。 防雪崩能力:动态BackupRequest #IstioCon 未来 l 强化稳定性工程。(Case覆盖、故障自动恢复) l 实现现有能力整合。(Mesh作为基础层,完全有能力整合内部Trace系统、压测平台等) l 积极拥抱社区。(积极贡献Istio社区) l 探索新应用。 (机房扩建,流量染色分级等) #IstioCon Thanks 添加讲师微信0 码力 | 9 页 | 2.20 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-02深度学习-神经网络的编程基础1 2023年03月 深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 3 1.二分类与逻辑回归 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 4 符号定义 ?:表示一个??维数据,为输入数 据,维度为(??, 1);0 码力 | 27 页 | 1.54 MB | 1 年前3
QCon北京2017/企业软件互联网应用实践/基于 kubernetes 的企业级容器云容器云设计--多集群支持的容器云 • What? – 多个K8S容器云集群统一管理 • Why? 技术和管理难度大 跨数据中心 2 物理机,VMWare,OpenStack,AWS,Azure 混合基础架构 多集群统一管理,无需切换平台系统 统一用户体验 11 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计--多集群支持的容器云 • 多集群,一平台0 码力 | 30 页 | 1.80 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-02-数学基础回顾-2.CS229-Prob本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇 审核和修改制作:黄海广 备注:请关注github的更新。 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 随机向量 4.3 多元高斯分布 5. 其他资源 概率论复习和参考 概率论是对不确定性的研究。通过这门课,我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记 试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂,并且涉及到“分析”的一个分支:测 度论。在这篇笔记中,我们提供了概率的一些基本处理方法,但是不会涉及到这些更复杂的细节。 1. 概率的基本要素 为了定义集合上的概率,我们需要一些基本元素,0 码力 | 12 页 | 1.17 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-02-数学基础回顾-1.CS229-LinearAlgebra本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Zico Kolter,修改:Chuong Do, Tengyu Ma 翻译:黄海广 备注:请关注github的更新,线性代数和概率论已经更新完毕。 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 4.矩阵微积分 4.1 梯度 4.2 黑塞矩阵 4.3 二次函数和线性函数的梯度和黑塞矩阵 4.4 最小二乘法 4.5 行列式的梯度 4.6 特征值优化 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 线性代数提供了一种紧凑地表示和操作线性方程组的方法。 例如,以下方程组: 这是两个方程和两个变量,正如你从高中代数中所知,你可以找到 和 的唯一解(除非方程以某 种方式 ,利用上面的方程,我们得到: 这种 的新的表示形式为 ,通常称为矩阵 的对角化。术语对角化是这样来的:通过这种表示, 我们通常可以有效地将对称矩阵 视为对角矩阵 , 这更容易理解。关于由特征向量 定义的基础, 我们 将通过几个例子详细说明。 背景知识:代表另一个基的向量。 任何正交矩阵 定义了一个新的属于 的基(坐标系),意义如下:对于任 何向量 都可以表示为 , 的线性组合,其系数为 :0 码力 | 19 页 | 1.66 MB | 1 年前3
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