Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 • 用户友好。Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。 API。它把用户体验放在首要和中心位置。 Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户 操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 • 模块化。模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽 可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函 数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 • Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的 一些比较。 2.1 Keras 优先考虑开发人员的经验 • Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且 简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和 可操作的反馈。 • 这使 Keras 易于学习和使用。作为

OpenShift Service Mesh 通过在应用程序中创建集中控制点来解决微服务架构中的各种问题。它 在现有分布式应用上添加一个透明层，而无需对应用代码进行任何更改。 微服务架构将企业应用的工作分成模块化服务，从而简化扩展和维护。但是，随着微服务架构上构建的企 业应用的规模和复杂性不断增长，理解和管理变得困难。Service Mesh 可以通过捕获或截获服务间的流量 来解决这些架构问题，并可修改、重定向或创建新请求到其他服务。 OpenShift distributed tracing 提供了以下功能： 与 Kiali 集成 - 当正确配置时，您可以从 Kiali 控制台查看分布式追踪数据。 高可伸缩性 - 分布式追踪后端设计具有单一故障点，而且能够按照业务需求进行扩展。 分布式上下文发布 – 允许您通过不同的组件连接数据以创建完整的端到端的 trace。 与 Zipkin 的后向兼容性 - Red Hat OpenShift Operator，然后创建一个 ServiceMeshControlPlane 资源来部署 control plane。 注意 注意 这一基本安装根据默认的 OpenShift 设置进行配置，不并是针对生产环境用途而设计的。 使用此默认安装验证您的安装，然后为特定环境配置服务网格。 先决条件 参阅准备安装 Red Hat OpenShift Service Mesh 的过程。 具有 cluster-admin

个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通过将特定 平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时确定的， 也因为该顺序要适应类层级结构的更改，还因为该顺序可能包含在运行时之前未知的兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通 过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或 仅支持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相 同的方法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行 时确定的，也因为该顺序要适应类层级结构的更改，还因为该顺序可能包含在运行时之前未知的兄 弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通过将特定 平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码语言 或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方法。好的 设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时确定的，也 因为这个顺序要适应类层级结构的更改，还因为这个顺序可能包括在运行时之前未知的兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通 过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 确定的，也因为这个顺序要适应类层级结构的更改，还因为这个顺序可能包括在运行时之前未知的 兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通 过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 确定的，也因为这个顺序要适应类层级结构的更改，还因为这个顺序可能包括在运行时之前未知的 兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

Custom Resource 业务运维 业务研发 按需绑定 关键词：用户友好，应用层语义和抽象 平台工程师 Controller 目标二：一个高可扩展的应用管理平台 关键词：可插拔，可扩展，模块化，没有抽象程度锁定 应用 Deployment Knative Service Function 抽象程度：高 抽象程度：低 发布策略 扩容策略 $ helm install traffic

个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通过将特定 平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码语言 或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方法。好的 设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时确定的，也 因为这个顺序要适应类层级结构的更改，还因为这个顺序可能包括在运行时之前未知的兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 ---

多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大 量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通 过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 确定的，也因为这个顺序要适应类层级结构的更改，还因为这个顺序可能包括在运行时之前未知的 兄弟类）。 对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的: 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 23 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 class tuple([iterable])