出空间，我们挪出了近期没有发生太多变化的技术条目，但 略去某项技术并不表示我们不再关心它。 暂缓 评估 试验 采纳 采纳：我们强烈主张业界采用这些技术。我们会 在适当时候将其用于我们的项目。 试验：值得追求。重要的是理解如何建立这种能 力，企业应该在风险可控的项目中尝试此技术。 评估：为了确认它将如何影响你所在的企业，值 得作一番探究。 暂缓：谨慎推行。 新的 挪进 / 挪出 挪出 没有变化 雷达一览 技术雷达持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。在技术雷达中，我们使用象限和环对其进 行分类，不同象限代表不同种类的技术，而圆环则代表我们对它作出的成熟度评估。 软件领域瞬息万变，我们追踪的技术条目也如此，因此您会发现它们在雷达中的位置也会改变。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 5 贡献者 技术顾问委员会（TAB）由 107 103 86 24 25 27 28 26 88 83 94 2 13 15 3 18 42 43 44 51 54 56 61 45 暂缓 暂缓 评估 评估 试验 试验 采纳 采纳 本期雷达 新的 挪进 / 挪出 没有变化 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的

Fuzzing 9 Threat model 11 Issues found 17 Review of fixes for issues from previous audit 50 Istio SLSA compliance 52 1 Istio Security Audit, 2023 Executive summary In September and October 2022 Ada the issues found in an audit from 2020. 4. Review and improve Istio's fuzzing suite. 5. Perform a SLSA review of Istio. The audit was started with a kickoff meeting, and following that, Ada Logics had affected by. 51 Istio Security Audit, 2023 Istio SLSA compliance Ada Logics follows the specifications of SLSA v0.1 that are outlined here: https://slsa.dev/spec/v0.1/requirements. This version of compliance

Executive summary 2 Project Summary 3 Audit Scope 4 Threat model 5 Fuzzing 15 Issues found 17 SLSA 43 Supply-chain mitigations 45 1 Dapr security audit 2023 Executive summary In May and June 2023 assets in scope. 3. Evaluate Daprs fuzzing suite against the formalised threat model. 4. Perform a SLSA review of Dapr. Our overall assessment of Dapr is highly positive. Dapr follows security best practices of the audit. An area for future work on Daprs security posture is its so�ware supply-chain. The SLSA review showed that Dapr is lacking a compliant provenance attestation alongside release artifacts

.................................................................................... 18 4.2.1 迁移评估分析 ................................................................................................ ................................................................................. 19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 ............................................................................................. ........... 22 6.3 迁移评估报告 .................................................................................................................................. 22 6.3.1 迁移评估信息收集 ...................

VII 7.2.14 cosine_proximity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 8 评估标准 Metrics 137 8.1 评价函数的用法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . y_train, epochs=5, batch_size=32) 或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型： model.train_on_batch(x_batch, y_batch) 只需一行代码就能评估模型性能： loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) 或者对新的数据生成预测： classes = model categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。 • 评估标准 metrics。对于任何分类问题，你都希望将其设置为 metrics = ['accuracy']。 评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。 # 多分类问题 model.compile(optimizer='rmsprop', loss=

存在的风险。 在这个延迟后，fast 频道中可用的发行版本始终在 stable 频道中可用。 如果一个更新被支持但不推荐使用意味着什么？ 如果一个更新被支持但不推荐使用意味着什么？ 红帽会持续评估来自多个源的数据，以确定从一个版本更新到另一个版本是否会导致问题。如果 确定了问题，用户可能不再建议更新路径。但是，即使不推荐更新路径，如果客户执行了更新， 仍然被支持。 红帽不会阻止用户升级到特 资源还包含集群可用的更新信息。这包括可用更新，但不推荐因为应用到集群的已知风 险而不推荐。这些更新称为条件更新。要了解 CVO 如何在 ClusterVersion 资源中维护此信息，请参 阅"更新可用性评估"部分。 您可以使用以下命令检查所有可用更新： 注意 注意 额外的 --include-not-recommended 参数包括可用的更新，但不推荐因为应用到 集群的已知风险而不建议这样做。 }, "risks": [...] }, ... ] 第 第 1 章 章 了解 了解 OPENSHIFT 更新 更新 9 1 1.2.1.2. 更新可用性的 更新可用性的评估 估 Cluster Version Operator (CVO) 会定期查询 OpenShift Update Service (OSUS)，以获取与更新可能相 关的最新数据。这个数据基于集群的订阅频道。然后，CVO

• 相关系数评估 • 特征组合 • GBDT+互信息——有效挖掘 非线性特征及组合 皮尔逊相关系数特征评估 标签匹配度特征相关系数特征评估 样本采集 Ø 存在问题 • 头部效应 • 实时反馈类收集与在线存在差异性 Ø 解决方案 • 正负样本比例严重失衡 • 对头部曝光进行降采样，长尾曝光上采样 • 负样本进行下采样 • 后端样本预采样 模型评估 Ø 离线评估 • AUC AUC / wAUC Ø 在线评估 • 离线评估与线上效果正相关？ • A/B test测试 • 分目标人群测试：地域、活跃度… A B 小流量-实验组 小流量-对照组 数据对比分析 算法架构 互动行为 点击行为 阅读行为 能力标签 兴趣标签 亲密度 自然属性 账号属性 用户特征 关键词 类型属性 topic 内容标签 内容质量 内容特征 组合特征 标签匹配度 用户互动率 协同特征 实时互动率 app互动率 微博内容 关注数据 用户信息 视觉标签 打码日志 社交关系 用户特征 发博流 互动流 曝光流 模型服务 模型训练 模型优化 模型评估 模型预测 CTR预估 排序策略 权值映射 业务排序 其他策略 特征工程 特征存储 特征查询 实时数据 自解释特征 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍

实时数据 3 在线机器学习 实时样本 实时模型训练 实时更新参数 Task 训练预处理 Node 实时样本拼接 Node 在线模型训练 Node 离线样本拼接 Node 在线模型评估 Node 模型上线 Node 实时特征处理 Node 离线特征处理 Task Kafka输入 input process process output WeiFlow 工作流 标签UDF 3.样本过滤 4.特征过滤 模型训练 1.支持回归和分类 2.支持LR、FM、 DeepFM等模型 3.支持SGD 、 FTRL 、 Adagrad等优化算法 模型评估 1.独立模型评估 2.配置化 3.UI展示 3 在线机器学习-实时模型训练 • 模型选择 • LR : 基础模型，对特征工程依赖较强 • FM：大规模稀疏数据下的特征组合问题 • DeepFM … verson1 verson2 … kubenetes/olsubmit 模型库 3 在线机器学习-模型服务部署 • 模型评估 • 模型上线部署前指标评估 • 周期使用验证样本进行点击率预估 • 待部署模型与线上模型进行指标对比，评估是否满足上线条件 • 一键部署 • 基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布

信息论基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 3.4.8 模型预测和评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 3.5 图像分类数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 9.7.6 预测序列的评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 9.8 束搜索 . . . . . . 2.2 加载预训练的词向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 710 15.2.3 训练和评估模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 710 15.3 情感分析：使用卷积神经网络

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .18 评估用户支持策略. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 括安排足够的测试时间并制定“危机”计划，以确保您的管理员知道如何与相关的供应商联系。有关 更多复杂的基础架构更改，VMware 提供了各种咨询服务，包括 VMware 虚拟基础架构方法 (VIM)，它 可用于帮助您评估现有系统和应用程序，然后使用该知识来计划、构建和管理虚拟基础架构。 指派适当的资源。指派为部署 VMware 产品的个人在安装 VMware 软件之前应熟悉您环境中的硬件、 桌面、服务器、网络操 的 SR，我们极力建议您通过电话联系 VMware 支持以进行升级。这样可以 确保您的请求能尽早送到相关人员手中，以便问题顺利解决。 请求升级后将会怎样 ? 提出升级请求之后，相关技术支持经理将评估情况并确定要指派的相应资源。擅长处理相应状况的 资深升级工程师将被指定为该问题的主要联系人，并负责协调有关各方，以确保加快问题的解决。 升级工程师将负责召开与相关各方的电话会议，着手介绍行动计划以及针对现状如何进行故障排除。