进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper ..1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量（端口等… ） • Routers 分析请求（host

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 ............................................................................. 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 9.6 编码器‐解码器架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.1 编码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.2 解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.6.3 合并编码器和解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 9.7.1 编码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 9.7.2 解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第 12 章 自编码器 12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第 13 章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 13.2 GAN 监督信号，即模型需要学习的映射为??: ? → ?，称为自监督学习(Self-supervised Learning)。在训练时，通过计算模型的预测值??(?)与自身?之间的误差来优化网络参数?。 常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。 强化学习 也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。 与有监督学习、无监督学习不同，强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号， 预览版202112 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 随后基于“Mark 1 感知机”硬件实现感知 机模型，如图 1.6、图 1.7 所示，输入为 400 个单元的图像传感器，输出为 8 个节点端 子，它可以成功识别一些英文字母。一般认为 1943 年~1969 年为人工智能发展的第一次兴 盛期。 ? ? ? ? ? ? 误差

OAUTH 服 服务 务器 器 3.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM OAUTH 服务器 3.2. OAUTH 令牌请求流量和响应 3.3. 内部 OAUTH 服务器选项 3.4. 配置内部 OAUTH 服务器的令牌期间 3.5. 为内部 OAUTH 服务器配置令牌不活跃超时 3.6. 自定义内部 OAUTH 服务器 URL 3.7. OAUTH 服务器元数据 3.8. 客户端用于获取 bearer 令牌。 第 第 1 章 章 身份 身份验证 验证和授 和授权 权概述 概述 5 OAuth 服 服务 务器 器 OpenShift Container Platform control plane 包含内置的 OAuth 服务器，用于决定用户身份来自配置 的身份提供程序并创建访问令牌。 OpenID Connect OpenID Connect 是一种协议，用 用户 户 首次登录时或通过 API 自动创建的用户。 请 请求 求标头 标头(Request header) 请求标头是一个 HTTP 标头，用于提供有关 HTTP 请求上下文的信息，以便服务器可以跟踪请求的响 应。 基于角色的 基于角色的访问 访问控制 控制 (RBAC) 重要的安全控制，以确保集群用户和工作负载只能访问执行其角色所需的资源。 服 服务帐户 务帐户 服务帐户供集群组件或应用程序使用。

torchtext、针对计算机视觉的 torchvision、针对语音处理 的 torchaudio，这些库支持快速模型训练与演示应用，可以 帮助开发者快速搭建原型演示。此外在移动端支持、模型部署 的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 数据加载类 (DataLoader)、自定义编程的可视化支持组件 tensorboard 相关类。 3）torch 开头的一些包与功能，主要包括支持模型导出功能 的 torch.onnx 模块、优化器 torch.optim 模块、支持 GPU 训 练 torch.cuda 模块，这些都是会经常用的。 4）此外本书当中还会重点关注的 torchvison 库中的一些常见 模型库与功能函数，主要包括对象检测模块与模型库、图象数 而在深度学习框架中编程模式主要是基于计算图、张量数据、 自动微分、优化器等组件构成。面向对象编程运行的结果是交 互式可视化的，而深度学习通过训练模型生成模型文件，然后 再使用模型预测，本质数据流图的方式工作。所以学习深度学 习首先必须厘清深度学习编程中计算图、张量数据、自动微分、 优化器这些基本术语概念，下面分别解释如下： ● 张量 张量是深度学习编程框架中需要理解最重要的一个概念，张量

-advertise-wan：广告WAN地址用于将我们通告的地址更改为通过WAN加入的服务器节点。当与t anslate_wan_addrs配置选项结合使用时，也可以在客户端代理上设置此选项。默认情况下，-adverti e通告地址。但是，在某些情况下，所有数据中心的所有成员都不能位于同一物理或虚拟网络上，尤 是混合云和私有数据中心的混合设置。此标志使服务器节点通过公共网络为WAN进行闲聊，同时使 专用VLAN互相闲聊及其 此标志用于控制服务器是否处于“引导”模式。重要的是，在此模式下，每个数据中 只能运行一台服务器。从技术上讲，允许自举模式的服务器作为Raft领导者自行选举。重要的是只有 个节点处于这种模式; 否则，无法保证一致性，因为多个节点能够自我选择。在引导群集后，建议不 使用此标志。 ● -bootstrap-expect：此标志提供数据中心中预期的服务器数。不应提供此值，或者该值必须与群 中的其他服务器一致。提供 中的其他服务器一致。提供后，Consul将等待指定数量的服务器可用，然后引导群集。这允许自动选 初始领导者。这不能与传统-bootstrap标志一起使用。此标志需要-server模式。 ● -bind：应绑定到内部群集通信的地址。这是群集中所有其他节点都应该可以访问的IP地址。默认 况下，这是“0.0.0.0”，这意味着Consul将绑定到本地计算机上的所有地址，并将 第一个可用的私有 Pv4地址通告给群集的其余部分。

其隐变量z是一个单值映射：z=f(x)  变分自编码（VAE）  其隐变量z是一个正态分布的采样  生成式对抗网络（GAN）  条件生成式对抗网络（CGAN）  在生成器和判别器中添加某一标签信息  深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）  判别器和生成器都使用了卷积神经网络（CNN）来替代GAN 中的多层感知机  为了使整个网络可微，拿掉了CNN 中的池化层  将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。 由一个生成器和一个判别器构成, 通过对抗 学习的方式来训练. 目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。 2. GAN的理论与实现模型 10 概念简介 提出背景 GAN的概念简介及提出背景 2001年，Tony Jebara 在毕业论文中以最大熵 形式将判别模型与生成 模型结合起来联合学习 2007年，Zhuowen Tu 提出将基 于boosting分类器的判别模型与 基于采样的生成模型相结合，来 2. GAN的理论与实现模型 13 GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。 它设定参与游戏双方分别为一个生成器 (Generator) 和一个判别器(Discriminator)，生成器的目的是尽 量去学习真实的数据分布，而判别器的目的是尽量 正确判别输入数据是来自真实数据还是来自生成器； 为了取得游戏胜利，这两个游戏参与者需要不断优 化， 各自提高自己的生成能力和判别能力，这个学