Registry Service Config Center 服务发现 服务注册 服务元数据下发 OSP client 服务路由 网络传输 服务元数据上报缺点 • 语言单一 • 升级困难 • 复杂代码嵌入对客户端进程影响大服务化体系2.0 - Service Mesh雏形 • 物理机、sidecar • Local & Remote，主与备 • 轻量级客户端、本地调用 • Local Proxy负责服务治理与 部署考虑 • 服务端agent成为必选项会增加运维压力 • OSP server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • 服务端嵌入治理功能可以让治理效果更好，如提 供主动GC、线程池隔离等 • 因为是内部项目，优雅性和治理效果之间，选择 了后者 App Local 应用直接产生影响，耦合太 重 难度小。Sidecar故障可以将流量临时切到 remote proxy解决 难度小。集群通过LVS接入，单 台机故障可以下线 升级难度 难度极大。需要客户端修改 代码、发布、上线。 难度小。切换流量到remote proxy可以实 现用户无感知的无损升级。 难度小。通过LVS摘流量滚动升 级 动态扩容难度 应用内置，无须扩容 物理机sidecar单客户端，无须扩容

com/alibaba/RocketMQ 28 */ consumer.subscribe("TopicTest1", "TagA || TagC || TagD"); 如以上代码所示，简单消息过滤通过挃定多个 Tag 来过滤消息，过滤劢作在服务器迕行。实现原理参照第 7.4 节 8.2 高级消息过滤 Broker Filter Server Filter Server 难以全面利用高配的物理机 Cpu 资源 4. 因为过滤代码使用 Java 诧言来编写，应用几乎可以做任意形式的服务器端消息过滤，例如通过 Message Header 迕行过滤，甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑，方便了应用的过滤操作，但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全，例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存，创建线程等操作。避免 整数 请求操作代码，请求接收方 根据丌同的代码做丌同的操 作 应答结果代码，0 表示成 功，非 0 表示各种错诨 代码 language 字符串 请求収起方实现诧言，默讣 JAVA 应答接收方实现诧言 version 整数 请求収起方程序版本 应答接收方程序版本 opaque 整数 请求収起方在同一连接上丌 同的请求标识代码，多线程 连接复用使用

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 iv 5.1.3 在前向传播函数中执行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5.1.4 效率 . . . . . . . . . . . Adadelta算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.9.2 代码实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.10 Adam算法 14.3.5 小批量加载训练实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 663 14.3.6 整合代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664 14.4 预训练word2vec

深度学习与聊天机器人  聊天机器人简介  聊天机器人主要模块及架构  深度学习探索  聊天机器人评测结果 6 • 语义词汇差异  理发器， 理发推子， 电推子  血糖计， 血糖仪  山地车，死飞，自行车，碟刹，折叠车，公路车， 单车 • 解决方案  同义词 ？  归一化 ？ 預報 =》预报， 五岁 =》 5岁 目前商品搜索中的一些问题 7 人工智能／深度学习在搜索中的应用：网页／电商搜索

Broker，但 也存在合适于这些服务的 Operator。 2.1.2. Operator Framework Operator Framework 是基于上述客户体验提供的一系列工具和功能。不仅仅是编写代码；测试、交付和 更新 Operator 也同样重要。Operator Framework 组件包含用于解决这些问题的开源工具： Operator SDK Operator SDK 辅助 Operator A 的供应商依赖 B。 B 的供应商有一个订阅。 B 更新供应商提供 C，但弃用 B。 结果： B 不再有供应商。 A 不再工作。 这是 OLM 通过升级策略阻止的一个案例。 示例：版本死 示例：版本死锁 A 和 B 均为 API： A 的供应商需要 B。 B 的供应商需要 A。 A 更新的供应商到（提供 A2，需要 B2）并弃用 A。 B 更新的供应商到（提供 B2,需要 A2）并弃用 之后、版本 v 中包含句点 (.)。否则，条目无法传递 opm validate 命令。 4. 验证基于文件的目录： a. 针对目录目录运行 opm validate 命令： b. 检查错误代码是否为 0: 输出示例 出示例 5. 运行 podman build 命令构建目录镜像： 6. 将目录镜像推送到 registry： a. 如果需要，运行 podman login 命令与目标

对象向应用程 序 pod 提供此类信息。 操作 操作 User 更多信息 更多信息 1.3. 关于容器 容器是 OpenShift Container Platform 应用程序的基本单元，它由应用程序代码与其依赖项、库和二进制 文件一起打包。容器提供不同环境间的一致性和多个部署目标：物理服务器、虚拟机 (VM) 和私有或公有 云。 Linux 容器技术是一种轻量型机制，用于隔离运行中的进程，仅限制对指定的资源的访问。作为管理员， 拥有完整的端口空间，并且 pod 内的容器可以共享其本地存储和网络。 Pod 有生命周期，它们经过定义后，被分配到某一节点上运行，然后持续运行，直到容器退出或它们因为 其他原因被删除为止。根据策略和退出代码，Pod 可在退出后删除，或被保留下来以启用对容器日志的访 问。 OpenShift Container Platform 将 pod 基本上视为不可变；在运行期间无法更改 pod 定义。OpenShift com/my-secret-type。这些类型不是在服务器端 强制执行，而是表明 secret 的创建者意在符合该类型的键/值要求。 如需不同 secret 类型的示例，请参阅使用 secret 中的代码示例。 2.6.1.2. Secret 数据密 数据密钥 钥 Secret 密钥必须在 DNS 子域中。 2.6.2. 了解如何创建 secret 作为管理员，您必须先创建 secret，然后开发人员才能创建依赖于该

原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ msgId 与 offsetMsgId 释疑 131 1.15 RocketMQ 年获得了 RocketMQ 开源社区的授予我优秀布道师荣誉称号。 说到参与开源项目，很多人都理解为成为一名 Committer 才能算式参与到开源社区的 建设？但其实这个就是参与开源项目有代码层面的贡献，也有非代码贡献层面的如技术布道 、社区运营（线上直播、线下活动、文档编辑）等。如何参与一个开源项目，容我慢慢道来。 一、与 RocketMQ 相识、相知到“在一起” 在 2017 年听到阿里巴巴将 RocketMQ 官方社区的源码解析直播活动、官方文档审稿等工作，并在社区得到了 不错的反响。 说到这里大家是不是觉得非常奇怪，是不是都认为你只是在写文章，写书，没有真正参 与开源社区呀，没有贡献代码，这个算哪门子参与开源社区？ 其实我一开始连我自己也没有意识到我正在参与一个开源项目，直到我在冯嘉大神为我 写的序言中给了我一个新的称号：RocketMQ 布道师，从而才真正了解到参与开源的另外

PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 Github Issues 页面提交： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book/issues ❑ 本书主页，以及源代码，电子书下载，正式版也会在此同步更新： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book ❑ 姊妹书《TensorFlow 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂 的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题， 就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理 解过程，根本无法通过既定规则模拟实现。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数 据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学

JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 早在 2003 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现代工具和技术，它们采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，

������������������������������������������������������������������������������������� 9 1.5.2 线性回归代码演示 ������������������������������������������������������������������������������������������������ Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO