产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡 OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps

: "value2" } 我们最终会对Label进⾏索引和反向索引，以便于⾼效的查询、watch、排序、分组等操作。不要使⽤⾮标识的、⼤型的 结构化数据污染Label。对于⾮标识的信息应使⽤⾮标识，特别是⼤型和/或结构化数据来污染Label。 ⾮识别信息应使 ⽤ annotation 记录。 动机 Label使⽤户能够以松耦合的⽅式，将⾃⼰的组织结构映射到系统对象上，客户端⽆需存储这些映射。 您可以使⽤标签或Annotation将元数据附加到Kubernetes对象。标签可⽤于选择对象并查找满⾜某些条件的对象集合。 相⽐之下，Annotation不⽤于标识和选择对象。Annotation中的元数据可⼤可⼩，结构化或⾮结构化，并且可包括标签 所不允许的字符。 Annotation类似于标签，是键值对映射： "annotations": { "key1" : "value1", "key2" : "value2"

深度学习是指通过人工神经网络，通过对数据进行分析学习， 最终得出判断。 • 机器学习最难的地方在于特征的提取，而深度学习认为特征 提取是可以通过人工神经网络学习而得出结论的。深度学习 在非结构化数据方面有很大的优势。 卷积神经网络 - CNN 通过卷基层和池化层的网络结构进行不断的对图像的特征提取 数组运算并行化 – CUDA by Example 将数组 a 和数组 b 相加并将计算结果放入数组