每个位置保存了像素(Pixel)值，像素值一般使用 0~255 的整形数值来表达颜色强度信息， 例如 0 表示强度最低，255 表示强度最高。如果是彩色图片，则每个像素点包含了 R、G、 B 三个通道的强度信息，分别代表红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色强度，所以与灰 度图片不同，它的每个像素点使用一个 1 维、长度为 3 的向量(Vector)来表示，向量的 3 个 元素依次代表了当前像素点上面的 R、G、B 颜色强值，因此彩色图片需要保存为形状是 数据集，通过 train=True 选择生成训练集还是测试机。其中训练集?的大小为(60000,28,28)，代表了 60000 个样 本，每个样本由 28 行、28 列构成，由于是灰度图片，故没有 RGB 通道；训练集?的大小 为(60000)，代表了这 60000 个样本的标签数字，每个样本标签用一个范围为 0~9 的数字 表示。测试集 X 的大小为(10000,28,28)，代表了 10000 张测试图片，Y ion)，使用形状为[?, ℎ, ?]的张量 来表示，其中?代表了批量大小(Batch Size)，这里?设置为 512；多张彩色图片可以使用形 状为[?, ℎ, ?, ?]的张量来表示，其中?表示通道数量(Channel)，彩色图片? = 3。通过 PyTorch 提供的 torch.utils.data.DataLoader 类可以方便完成模型的批量训练，只需要调用设 预览版202112 第

. . . . . . . . . . . . . . . . . 230 6.4 多输入多输出通道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 6.4.1 多输入通道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 6.4.2 多输出通道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 6.4.3 1 × 1 卷积层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 填充和步幅 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 v 6.5.3 多个通道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 6.6 卷积神经网络（LeNet）

2019.8.11 Service Mesh Meetup #6 广州站基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 Service Mesh Sidecar 的 TLS 生产级落地实践 分享内容基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Kubernetes Secret 对接内部密钥管理系统  使用 AppLocalToken 替换 Service Account  支持多种Sidecar 通过Citadel Agent 获取证书使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 背景介绍 通过应用Pod 中增加一个安全 Sidecar，以API接口的形式为APP及其他Sidecar 提供基础的身 份颁发、身份验证功能  解耦应用的业务逻辑与认证授权逻辑，减少开发量； 全网统一的认证授权方式，去凭证，减少攻击面；  为每个应用建立唯一的全局应用身份标识，提供服务调用全链路溯源能力，及可问责能 力（accountability）。使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 身份获取  应用 A 构造 HTTP 请求，调用 安全Sidecar 提供的 JWT-SVID 颁发接口获取 JWT-SVID。  安全Sidecar 通过 Downward API 获取

项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究工作的一部 分而开发的。 “Oneiroi 超出了我们的理解 - 谁能确定它们讲述了什么故事？并不是所有人都能找 到。那里有两扇门，就是通往短暂的 Oneiroi 的通道；一个是用号角制造的，一个是 用象牙制造的。穿过尖锐的象牙的 Oneiroi 是诡计多端的，他们带有一些不会实现的 信息；那些穿过抛光的喇叭出来的人背后具有真理，对于看到他们的人来说是完成 的。” to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10) model = Sequential() # 输入: 3 通道 100x100 像素图像 -> (100, 100, 3) 张量。 # 使用 32 个大小为 3x3 的卷积滤波器。 model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu' Image Recogni- tion。 from keras.layers import Conv2D, Input # 输入张量为 3 通道 256x256 图像 x = Input(shape=(256, 256, 3)) # 3 输出通道（与输入通道相同）的 3x3 卷积核 y = Conv2D(3, (3, 3), padding='same')(x) # 返回 x + y z =

服务器可组合在一起，并与相同的网络和存储子系 统连接，提供虚拟环境中的资源集合，称为群集。 VMware, Inc. 13 VMware Infrastructure 简介 存储网络和阵列 光纤通道 SAN 阵列、 iSCSI SAN 阵列和 NAS 阵列是广泛应用的存储技术， VMware Infrastructure 支持这些技术以满足不同数据中心的存储需求。通过存储区域网络在服 务器组之间共享 15 VMware Infrastructure 简介 数据存储是数据中心基础物理存储资源组合的虚拟表示。这些物理存储资源来自服务器 的本地 SCSI、SAS 或 SATA 磁盘、光纤通道 SAN 磁盘阵列、iSCSI SAN 磁盘阵列或网 络附加存储 (NAS) 阵列。 虚拟环境中的网络将虚拟机相互连接或将虚拟机连接到虚拟数据中心外部的物理网络。 在创建虚拟机时，虚拟机被指定到 磁盘通过数据中心的数据存储元素置备。数据存储就像一个存储设备，为多 个物理主机上的许多虚拟机提供存储空间。 数据存储提供一个简单的模型，将存储空间分配给各个虚拟机，避免将虚拟机暴露于复 杂而多样的物理存储技术，如光纤通道 SAN、 iSCSI SAN、直接连接存储器和 NAS。 VMware Infrastructure 简介 22 VMware, Inc. 虚拟机可作为一组文件存储在数据存储的清单中。每个虚拟机内的虚拟磁盘是该目录下

): super(Net, self).__init__() # 输入图片通道数为 1，输出通道数为 6，卷积核大小为 (5, 5) self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 输入图片通道数为 6，输出通道数为 16，卷积核大小为 (5, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, nn 包都只支持小批量样本，而不支持单个样本。 例如，nn.Conv2d 接受一个4维的张量，每一维分别是 sSamples * nChannels * Height * Width（ 本数 * 通道数 * 高 * 宽）。如果你有单个样本，只需使用 input.unsqueeze(0) 来添加其它的维数 在继续之前，我们回顾一下到目前为止用到的类。 回顾: ● torch.Tensor：一个用过自动调用backward()

扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计 Envoy 复用基础能力 • 复用高效 Eventloop 模型 • 复用 xDS 服务元数据通道 • 复用 L4/L7 filter • 复用 Cluster LB • 复用 State 统计 Proxy-golang 扩展能力 • Proxy-golang API • Filter manager 集成的 Service Discovery 组件通过 该 API(rest http) 和 Envoy 交互 使其 MoE 的服务发现能力也具备 “双模”能力，可同时满足大规模及 云原生的服务发现通道 MoE 方案介绍 — 相关采坑记录 GoLang 相关 • GoLang recover 失效 • GoLang 返回的字符串被截断 • export function type 关联出错 升编译速度 • 增强 Envoy 扩展能力，复用 MOSN 现有的 filter 能力 • 同时具备云原生 xDS 、REST API服务元数据管理通道能力 • 复用 Envoy 高效网络通道，如为 Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和 Envoy 生态 拉通 • 实现多个社区技术共享，增强

扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计 Envoy 复用基础能力 • 复用高效 Eventloop 模型 • 复用 xDS 服务元数据通道 • 复用 L4/L7 filter • 复用 Cluster LB • 复用 State 统计 Proxy-golang 扩展能力 • Proxy-golang API • Filter manager 提升编译速度 • 增强 Envoy 扩展能力，复用 MOSN 现有的 filter 能力 • 同时具备云原生 xDS 、 REST API服务元数据管理 通道能力 • 复用 Envoy 高效网络通道，如为 Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和 Envoy 生态拉通 • 实现多个社区技术共享， 增强

灵活弹性 安全合规 防攻击蚂蚁金服网络接入十年变迁 2010年前部署商用设备 前世 01 2010 开始网络代理白盒 化，定制业务逻辑，软 硬件一体解决方案 自研 02 2015 年无线通道协议，安 全升级， 连接收编 All in 无线 03 PC时代 移动时代 万物互联云原生时代 2018 年协议，安全持续升 级（QUIC，MQTT，国密）， 云原生 再启程 03前世 全面实践全网https 2012 • 首次全流量支撑双十一大促 2013 • 支持蚂蚁LDC架构，三地五中心容灾架构 • 全面上线SSL加速卡，提供软硬件一体加速方案 2015 • All in 无线，通信通道全面升级（MMTP，MTLS协议） 2016 • 安全防护能力提升，WAF，流量镜像 2018至 今 • 通信协议，架构，安全再次升级（物联终端接入，QUIC协议，国密，可信计算， 海外 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 § 统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP § 统一调度：MobileDC 最优调度 网络探测 连接建立 传输+保持 通道复用 复合建连 握手优化 短连补偿 智能心跳 数据压缩 质量模型 自动重试 云端补偿 柔性建连 假连淘汰 动态超时

上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。 第二层 中的卷积窗形状被缩减为 5×5 ，然后是 3×3 。 此外，在 第一层、第二层和第五层之后，加入窗口形状为 3×3 、步 幅为 2 的最大池化层。 此外，AlexNet 的卷积通道是 LeNet 的10倍。 • 在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输出。 这两个巨大的全连接层拥有将近 1GB 的模型参数。 由于 早期 GPU 显存有限，原版的 AlexNet 1×1卷积层就是这样实现了一些重要功能的（doing something pretty non-trivial），它给神经网络添加 了一个非线性函数，从而减少或保持输入层中的通道数 量不变，当然如果你愿意，也可以增加通道数量。 18 3.谷歌Inception网络 Previous layer 1x1 convolutions 1x1 convolutions 3x3 convolutions