41 / 62 External Models CatBoost 43 / 62 Gradient Boosting General advantages › Best solution for heterogeneous data › Works well for small data › Easy to use CatBoost advantages › Good quality for Prediction time 52 / 62 Applying CatBoost models in ClickHouse CatBoost models in ClickHouse Steps to do: › Train model and save it as my_favorite_model.bin › Build CatBoost evaluation library. Follow the the instruction at https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html You need to get libcatboostmodel.so › Update ClickHouse configuration file cat /etc/clickhouse-server/conf

41 / 62 External Models CatBoost 43 / 62 Gradient Boosting General advantages › Best solution for heterogeneous data › Works well for small data › Easy to use CatBoost advantages › Good quality for Prediction time 52 / 62 Applying CatBoost models in ClickHouse CatBoost models in ClickHouse Steps to do: › Train model and save it as my_favorite_model.bin › Build CatBoost evaluation library. Follow the the instruction at https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html You need to get libcatboostmodel.so › Update ClickHouse configuration file cat /etc/clickhouse-server/conf

5 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . 7 3 快速开始 8 3.1 Sequential 顺序模型指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3 6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

如果对上述草稿有话想说，请参与讨论。 5. 可以开始翻译咯。 6. PR。 README - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 初识 Django 初识 Django 设计模型 创建模型 享用便捷的 API 动态生成的管理页面：并非徒有其表 规划 URL 编写视图 设计模板 这只是冰山一角 Django 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。以下 实例教程（zh）开始入手，或者直接开始阅读详细的参考文档。 Django 无需数据库就可以使用，它提供了对象关系映射器（ORM）。通过此技术，你可以使用 Python 代码来描述数据库结构。 数据模型语法提供了很多方法来描述你的数据，这解决了多年来在数据库模式中的难题。以下是一个 简明的例子： 1. # mysite/news/models.py 2. 3. from django.db pub_date = models.DateField() 13. headline = models.CharField(max_length=200) 初识 Django 设计模型 初识 Django - 6 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 14. content = models.TextField() 15. reporter

（ORM，即对象关系映射）。借助 SQLAlchemy，你可以通过定义 Python 类来表 示数据库里的一张表（类属性表示表中的字段 / 列），通过对这个类进行各种操作 来代替写 SQL 语句。这个类我们称之为模型类，类中的属性我们将称之为字段。 Flask 有大量的第三方扩展，这些扩展可以简化和第三方库的集成工作。我们下面 将使用一个叫做 Flask-SQLAlchemy 的官方扩展来集成 SQLAlchemy。 os.path.join(ap p.root_path, 'data.db') app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 关闭对模型 修改的监控 # 在扩展类实例化前加载配置 db = SQLAlchemy(app) 如果你固定在某一个操作系统上进行开发，部署时也使用相同的操作系统，那么可 以不用这么做，直接根据你的需要写出前缀即可。 Flask-SQLAlchemy 文档的配置页面可以看到 Flask-SQLAlchemy 提供的配置变 量。 创建数据库模型 在 Watchlist 程序里，目前我们有两类数据要保存：用户信息和电影条目信息。下 面分别创建了两个模型类来表示这两张表： app.py：创建数据库模型 第 5 章：数据库 37 class User(db.Model): # 表名将会是 user（自动生成，小写处理）

传统工业应用：SCADA, MES, ERP, SAP, ORACLE • 互联网类应用：顺逛，海尔商 城，巨商会，海尔服务，好空 气，海尔洗衣机，海尔优家， 嗨付，够花 • 应用：统一架构模型，统一服 务总线 • 体系：用户体系，产品体系， 流程体系 • 管理：服务集成，统一管理 应用互联互通 应用形态复杂 • KPI: 峰值CPU利用率不低 于30% • 资源申请：按峰值30%进 才云数据解决方案 Clever 提交多框架（TensorFlow、PyTorch 、MxNet等）的模型训练作业，支 持分布式和 GPU 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 边缘计算场景 1. 海尔在全球有许多工厂 2. 工厂里的机器不多 3. 这些机器上跑了一些容器服务 4

SERVICE MESH 2.X 1.1. 关于 OPENSHIFT SERVICE MESH 1.2. SERVICE MESH 发行注记 1.3. 了解 SERVICE MESH 1.4. 服务网格部署模型 1.5. SERVICE MESH 和 ISTIO 的不同 1.6. 准备安装 SERVICE MESH 1.7. 安装 OPERATOR 1.8. 创建 SERVICEMESHCONTROLPLANE 环境中安装 Red Hat OpenShift Service Mesh 。 1.4. 服务网格部署模型 Red Hat OpenShift Service Mesh 支持几种不同的部署模型，它们可以以不同的方式组合以满足您的业务 需求。 1.4.1. 单网格部署模型 最简单的 Istio 部署模型是一个网格。 网格中的服务名称必须是唯一的，因为 Kubernetes 只允许一个服务在 mynamespace mynamespace 命名空间中被命名 为 myservice。但是，工作负载实例可以共享一个通用身份，因为服务帐户名称可以在同一个命名空间中 的工作负载之间共享 1.4.2. 单租赁部署模型 在 Istio 中，租户是为一组部署的工作负载共享共同访问权限和特权的用户组。您可以使用租户在不同的 OpenShift Container Platform 4.8 Service Mesh 32 在

如何将图模型整合到已有 关系型数据库中？ 龙恒 PingCAP Staff Software Engineer 目 录 图数据库 01 关系型数据库 02 图 + 关系型多模数据库 03 DEMO 04 特性 05 Benchmark 06 图数据库 第一部分 图数据库 01. 副标题 目前常见的使用图数据库场景有： ● 风控（欺诈检测/反洗钱） ● 图神经网络 部署运维两套数据库集群成本太高 ● 在两个不同的数据库中数据一致性不能保障 探索方向 01. 副标题 TiGraph 项目尝试验证在分布式关系型数据中无缝集成图模式： ● 同时包含关系型模型和图模型 ● 同一个事务中操作图数据和关系型数据的能力 ● 将图遍历作为 SQL 子查询（反之亦然） ● 在 SQL 中扩展出一个让 DBA 一眼就能学会的图遍历语法 ● 对于 N 度人脉的场景性能对比

这些工具可组合使用，因此您可自由选择对您有用的工具。 2.1.3. Operator 成熟度模型 Operator 内部封装的管理逻辑的复杂程度各有不同。该逻辑通常还高度依赖于 Operator 所代表的服务类 型。 对于大部分 Operator 可能包含的特定功能集来说，可以大致推断出 Operator 封装操作的成熟度等级。就 此而言，以下 Operator 成熟度模型针对 Operator 的第二天通用操作定义了五个成熟度阶段： 的第二天通用操作定义了五个成熟度阶段： 图 2.1. Operator 成熟度模型 成熟度模型 以上模型还显示了如何通过 Operator SDK 的 Helm、Go 和 Ansible 功能更好地开发这些功能。 2.2. OPERATOR FRAMEWORK 打包格式 本指南概述了 OpenShift Container Platform 中 Operator Lifecycle Manager (OLM) 所支持的 Operator CSV 拥有自定义资源定义（CRD），则该 CRD 必须存在于捆绑包中。 2.2.1.1. 清 清单 捆绑包清单指的是一组 Kubernetes 清单，用于定义 Operator 的部署和 RBAC 模型。 捆绑包包括每个目录的一个 CSV，一般情况下，用来定义 CRD 所拥有的 API 的 CRD 位于 /manifest 目 录中。 捆绑包格式布局示例 包格式布局示例 额外支持的 外支持的对象

ElementTree —ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1010 20.6 xml.dom —文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 fp: return fp.read() 注解: 即使access() 指示 I/O 操作会成功，但实际操作仍可能失败，尤其是对网络文件系统的操作， 其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK