Mesh Meetup #4 上海站Ingress Controller • 流量管理 • 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy • 协议转换 • 对象翻译 • IngressRouterContour的优劣 • 优势 • 兼容Istio生态，融入Service Gimbal生态 • 多集群入口流量整合管理 • 劣势 • 缺少大规模落地案例 • 功能/非功能仍需加强Contour & Istio • 南北向流量 • API版本共存（Istio & Kubernetes Ingress） • 东西向流量 • Istio支持全量功能 • Contour支持Tracing能力 • 数据面共存 • 共用边车组件Envoy七牛现有Service Mesh体系 TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先，控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线：Spock，Kodo，Dora等 • 先内部普及踩坑，后私有云能力产品化 • 使用规模 • 80%以上产品线部署Contour & Istio •

that your implementation of gradient descent had found? Visualize the relationship by both surf and contour commands. Remarks: For the surf function surf(x, y, z), if x and y are vectors, x = 1 : columns(z) on x(j) and y(i). This rule is also applicable to the contour function. We can specify the number and the distribution of contours in the contour function, by introduction different spaced vector, e.g

Figure 1-12: Bayesian Optimization over two dimensions x1 and x2. Red contour lines denote a high loss value, and blue contour lines denote a low loss value. The contours are unknown to the algorithm

import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 设置 3D 坐标轴 # 根据网格点绘制 sinc 函数 3D 曲面 ax.contour3D(x.numpy(), y.numpy(), z.numpy(), 50) plt.show() 5.7 经典数据集加载 到这里为止，已经学习完张量的常用操作方法，已具备实现大部分深度网络的技术储 plt.contourf(XX, YY, preds.reshape(XX.shape), 25, alpha = 1, cmap=cm.Spectral) plt.contour(XX, YY, preds.reshape(XX.shape), levels=[.5], cmap="Greys", vmin=0, vmax=.6) # 绘制散点图，根据标签区分颜色 preds.reshape(XX.shape), 25, alpha = 0.08, cmap=cm.Spectral) plt.contour(XX, YY, preds.reshape(XX.shape), levels=[.5], cmap="Greys", vmin=0, vmax=

torch.meshgrid(torch.arange(-5.5, 1.0, 0.1), torch.arange(-3.0, 1.0, 0.1), indexing='ij') d2l.plt.contour(x1, x2, f(x1, x2), colors='#1f77b4') d2l.plt.xlabel('x1') d2l.plt.ylabel('x2') 接下来，我们观察学习率η =