有一些粉丝在问我，您对 RocketMQ 研究的这么深入，为什么不考虑贡献代码，成 为一名 Committer 呢？这是因为参与开源项目需要具备一些基本条件，当下我的实际情 况不符合，那成为一个开源项目的 Committer 有些什么条件呢？ 1. 扎实的 Java 基础功底 一个开源项目的底层都会涉及到存储，这就要求具备一定的数据结构基础，JAVA 集 合框架中的类自然成为了我们突破数据结构最好的老师，其次是 尝试谢谢单元测试用例，测试驱动开发，借此学习该框架。 后面的事情就是坚持不懈，朝着目标不断前进，中途可以放慢速度，但千万别放弃，因 为只有坚持，才能胜利，只要前进，就离目标更近。 参与开源，一个最基本的条件是拥有大量的连续时间，想要成为一个开源框架的 Committer ,唯有坚持不懈，持续投入，持续产出。 最后再次感谢 RocketMQ 社区对我的认可，我会尽努力做出更大的贡献，也希望广 大读 1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h 五、消息过滤 消息过滤是指消费端可以根据某些条件对一个 topic 中的消息进行过滤，即只消费一个 主题下满足过滤条件的消息。 RocketMQ 目前主要的过滤机制是基于 tag 的过滤与基于消息属性的过滤，基于消息 属性的过滤支持 SQL92 表达式，对消息进行过滤。 六、小结

使用率创建 pod 横向自动扩展 2.4.4. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象 2.4.5. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.5.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.6. 其他资源 2.5. 使用垂直 POD 自动扩展自动调整 POD 资源级别 2.5.1. 关于 Vertical Pod Autoscaler Operator 使用 使用 POD 15 2.2.3. 查看 pod 用量统计 您可以显示 pod 的用量统计，这些统计信息为容器提供了运行时环境。这些用量统计包括 CPU、内存和 存储的消耗。 先决条件 先决条件 您必须有 cluster-reader 权限才能查看用量统计。 必须安装 Metrics 才能查看用量统计。 流程 流程 查看用量统计： 1. 运行以下命令： 例如： 输 输出示例 您必须选择过滤所基于的选择器（标签查询）。支持 =、== 和 !=。 2.2.4. 查看资源日志 您可以在 OpenShift CLI（oc）和 Web 控制台中查看各种资源的日志。日志从日志的尾部或末尾读取。 先决条件 先决条件 访问 OpenShift CLI（oc）。 流程 流程 (UI) NAME READY STATUS RESTARTS AGE

代表了高、宽均为 32。张量的维度数以及每个维度所代表的具体物理含义需要由用户 自行定义。 在 PyTorch 中，为了表达方便，一般把标量、向量、矩阵也统称为张量，不作区分， 需要根据张量的维度数或形状来自行判断，本书也沿用此方式。 首先来看标量在 PyTorch 是如何创建的，实现如下： In [1]: a = 1.2 # python 语言方式创建标量 aa = torch.tensor(1 [11]: a = torch.tensor([True]) # 创建 pytorch 布尔张量 if a: # 测试 if 条件 print('True') a==True # 测试与 True 比对结果 Out[11]: True # if 条件成立 tensor([True]) # ==比对自动转换为 PyTorch 张量 4.2 数值精度 对于数值 算精度要求，部分对精度要求较高的算法，如某些强化学习算法，可以选择使用 torch.int64 和 torch.float64 精度保存张量。 4.2.1 读取精度 通过访问张量的 dtype 成员属性可以判断张量的保存精度，例如： In [15]: a = torch.tensor(np.pi, dtype=torch.float64) # 64 位 print('before:',a.dtype)

节点的存放的类别作为决策结果。 根节点 (root node) 叶节点 (leaf node) 5 1.决策树原理 根节点 (root node) 非叶子节点 (non-leaf node) (代表测试条件，对数据属性的测试) 分支 (branches) (代表测试结果) 叶节点 (leaf node) (代表分类后所获得的分类标记) ⚫ 决策树算法是一种归纳分类算法 ，它通过对训练集的学习，挖掘 在决策树的生成过程中，分割方法 即属性选择的度量是关键。 6 1.决策树原理 优点： ⚫ 推理过程容易理解，计算简单，可解释性强。 ⚫ 比较适合处理有缺失属性的样本。 ⚫ 可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性， 减少变量的数目提供参考。 缺点： ⚫ 容易造成过拟合，需要采用剪枝操作。 ⚫ 忽略了数据之间的相关性。 ⚫ 对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益会偏向于那些更多数值的特 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给 定的测试属性。 ID3 算法 10 2.ID3算法 ID3 算法 其大致步骤为： 1. 初始化特征集合和数据集合； 2. 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当 前决策节点； 3. 更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不 同分支的数据集合）； 4. 重复 2，3 两步，若子集值包含单一特征，则为分支叶子节点。

9.微分中值定理，泰勒公式 Th1:(费马定理) 若函数?(?)满足条件： (1)函数?(?)在?0的某邻域内有定义，并且在此邻域内恒有 ?(?) ≤ ?(?0)或?(?) ≥ ?(?0), (2) ?(?)在?0处可导,则有 ?′(?0) = 0 Th2:(罗尔定理) 设函数?(?)满足条件： (1)在闭区间[?, ?]上连续； (2)在(?, ?)内可导；(3) ，使 ?′(?) = 0 Th3: (拉格朗日中值定理) 设函数?(?)满足条件： (1)在[?, ?]上连续；(2)在(?, ?)内可导； 则在(?, ?)内存在一个?，使 ?(?)−?(?) ?−? = ?′(?) Th4: (柯西中值定理) 设函数?(?)，?(?)满足条件： (1) 在[?, ?]上连续；(2) 在(?, ?)内可导且?′(?)，?′( )内存在一个?，使 ?(?)−?(?) ?(?)−?(?) = ?′(?) ?′(?) 10.洛必达法则 法则Ⅰ( ? ?型不定式极限) 设函数?(?), ?(?)满足条件： lim ?→?0 ?(?) = 0, lim ?→?0 ?(?) = 0; ?(?),?(?)在?0的邻域内可导 (在?0处可除外)且?′(?) ≠ 0; 机器学习的数学基础 5

微分中值定理，泰勒公式 Th1:(费马定理) 若函数?(?)满足条件： (1)函数?(?)在?0的某邻域内有定义，并且在此邻域内恒有 ?(?) ≤ ?(?0)或?(?) ≥ ?(?0), (2) ?(?)在?0处可导,则有 ?′(?0) = 0 14 高等数学 Th3: (拉格朗日中值定理) 设函数?(?)满足条件： (1)在[?, ?]上连续；(2)在(?, ?)内可导； 则在( 设函数?(?)，?(?)满足条件： (1) 在[?, ?]上连续；(2) 在(?, ?)内可导且?′(?)，?′(?)均存在，且?′(?) ≠ 0 则在(?, ?)内存在一个?，使 ?(?)−?(?) ?(?)−?(?) = ?′(?) ?′(?) 16 高等数学 10.洛必达法则 法则Ⅰ( ? ?型不定式极限) 设函数? ? , ? ? 满足条件： lim ?→?0 ? ? = 存在(或∞)。 则： lim ?→?0 ? ? ? ? = lim ?→?0 ?′ ? ?′ ? 17 高等数学 法则?’ ( ? ?型不定式极限) 设函数? ? , ? ? 满足条件： lim ?→∞ ? ? = 0, lim ?→∞ ? ? = 0;存在一个? > 0,当 ? > ?时,? ? , ? ? 可 导,且?′ ? ≠ 0; lim ?→?0 ?′ ? ?′

使用率创建 pod 横向自动扩展 2.4.4. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象 2.4.5. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.5.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.6. 其他资源 2.5. 使用垂直 POD 自动扩展自动调整 POD 资源级别 2.5.1. 关于 Vertical Pod Autoscaler Operator 4.9 节 节点 点 16 2.2.3. 查看 pod 用量统计 您可以显示 pod 的用量统计，这些统计信息为容器提供了运行时环境。这些用量统计包括 CPU、内存和 存储的消耗。 先决条件 先决条件 您必须有 cluster-reader 权限才能查看用量统计。 必须安装 Metrics 才能查看用量统计。 流程 流程 查看用量统计： 1. 运行以下命令： 例如： 输 输出示例 您必须选择过滤所基于的选择器（标签查询）。支持 =、== 和 !=。 2.2.4. 查看资源日志 您可以在 OpenShift CLI（oc）和 Web 控制台中查看各种资源的日志。日志从日志的尾部或末尾读取。 先决条件 先决条件 访问 OpenShift CLI（oc）。 流程 流程 (UI) NAME READY STATUS RESTARTS AGE

RESTful监听，处理运行状态输出，prometheus收集等请求 • 定期将工作线程内监控数据stat进行合并 • 定期刷新DNS信息，加速域名解析。 • 目标cluster内主机列表健康状态判断。 • worker线程： • 通过启动配置参数concurrency指定，不支持动态调整。 • 启动virtualoutbound/virtualinbound网络监听，每个工作线程都对此监听端口进行监听。 reserved. Page 15 Envoy过滤器架构 • 根据位置及作用类型，分为： • 监听过滤器（Network::ListenerFilter） • onAccept接收新连接，判断协议类型，TLS握手，HTTP协议自动识别、提取连接地址信息 • L4 网络过滤器 • HTTP、Mysql、Dubbo协议处理、元数据交换，四层限流，开发调试支持等。 • onNewConn tls_inspector 监听过滤器 检测下游连接是否为TLS加密，并且获取ALPN（应用层 协商协议），用于网络层过滤器匹配判断。 envoy.listener.http_inspector 监听过滤器 检测应用层协议是否HTTP，并判断具体类型为HTTP/1.x 或HTTP/2，用于网络过滤器匹配判断 envoy.listener.original_dst 监听过滤器 根据Socket上属性SO_ORIGINAL_DST获取iptables

放的需求，并能够达到鉴权的⽬的；

• 服务路由：API7
基于
Radixtree
实现⾼效的路由匹配，是⽬前匹配路由速度最快的
API
⽹关。它⽀ 持全路径匹配、前缀匹配，也⽀持使⽤
Nginx
内置变量作为匹配条件，以此实现精细化路由。此 外，API7
⽀持流量镜像与⾼级路由匹配功能，可实现灰度发布等精细化路由管理功能。此外，它 也⽀持服务发现与多种注册中⼼，并有能⼒根据请求中
Header、Query、Cookie
等参数进⾏分 ✔
✖
✔
✔
⽀持所有
Nginx
变量匹配
✔
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⽀持
Lua
代码段实现⾃定义匹配
✔
✖
✖
✖
✖
⽀持条件表达式
✔
✖
✖
✖
✔
⽀持IPv6 ✔
✔
✔
✔
✔
GeoIP
地理位置匹配
✔
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✖
✖
✖
路由存活时间（
TTL）
启⽤该插件后，⽹关将⽀持基于
wolf
的认证及授权特性。
openid-connect
启⽤该插件后，⽹关将⽀持⾝份验证与令牌⾃省功能。
安全 防护
api-breaker
启⽤该插件后，⽹关将根据配置判断上游是否异常，若异 常，则直接返回预设的错误码，⼀定时间内不再访问上游。
熔断
consumer- restriction 启⽤该插件后，若设置了⽩名单，则⽩名单外的消费者将被 ⽹关

GloVe模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 672 14.5.3 从条件概率比值理解GloVe模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 672 14.6 子词嵌入 . . . . . . 用现有硬件的工程方法。同时教授表述问题所需的批 判性思维技能、解决问题所需的数学知识，以及实现这些解决方案所需的软件工具，这是一个巨大的挑战。 在我们开始写这本书的时候，没有资源能够同时满足一些条件：（1）是最新的；（2）涵盖了现代机器学习的 所有领域，技术深度丰富；（3）在一本引人入胜的教科书中，人们可以在实践教程中找到干净的可运行代码， 并从中穿插高质量的阐述。我们发现了大量关于如何使 全书大致可分为三个部分，在 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节 提供深度学习的入门课程。然后在 2节 中，我们将快速介绍实 践深度学习所需的前提条件，例如如何存储和处理数据，以及如何应用基于线性代数、微积分和概率基 本概念的各种数值运算。3节 和 4节 涵盖了深度学习的最基本概念和技术，例如线性回归、多层感知机 和正则化。 • 接下来的五章集中讨论现代深度学习技术。5节