关系运算符的结果都是 bool 类型，要么是 true , 要么是 false 2. 关系表达式，经常在 if 结构的条件中或者循环结构的条件中 关系运算法（比较运算符） 关系运算符表格 案例代码 细节说明 1. 关系运算符的结果都是 bool 类型， 也就是要么是 true， 要么是 false 2. 关系运算符组成的表达式，我们称为关系表达式： a > b 3.比较运算符 “==” 字符串 符号 分隔符 Go 语言一行代表一个语句的结束，不像 C 家族语言一样以分号结束 如果一个语句写多行就需要加一个分号，不推荐 字符串连接 Go 语言字符串连接通过 `+` 实现 案例 ： fmt.Println("Google " + "Runoob") 关键字 关键字或保留字 预定义标识符 Go 语言的空格 1. 变量声明必须用空格隔开。例如: var age int 类型数据只允许取值 ture 和 flase 2. bool 类型占 1个字节 3. bool 类型适用与逻辑运算，一般用于程序流程控制 运用场景 if 条件控制语句 for 循环控制语句 测试案例 2. 数字类型 int , float32, float64 ， Go 语言支持整型和浮点数字，并且支持复数，其中位运算采用补码 数字类型 uint8 无符号 8 位整性 0 - 256

实现服务逻辑（Service  Implementation）  – 实现客户端SDK（Client  Implementation）  – 基于客户端SDK写测试案例（Test  Case）  • 问题  – 客户端SDK修改导致测试案例编不过  – 客户端SDK通常是使用方友好，而不是测试方友好  – 让服务端与客户端SDK耦合，容易过早陷入客户端SDK如何抽象 更合理的细节，而不能专注于测试服务逻辑本身 比如，基于  http.Client  类直接写测试案例  • 问题  – 代码相对冗长  – 业务逻辑表达不直观  • 写一些辅助函数能够略为改观，不过会有逐步写测试专用SDK的倾向  七牛当前做法  • 引入  httptest  DSL  文法  • 更接近基于  http.Client  写测试案例的思路  – 但努力让代码更直白体现测试用意 2},   {"a":  "world2",  "b":  4}  ]'   测试环境  • 如何让  stage  和  product  环境共享测试案例？  – 测试环境参数化  – 也方便测试脚本入库（不入库  User/Password、AK/SK  这种敏感 信息）  host  指令  • 服务地址参数化 

• ⾯向跨进程/跨服务器通讯的组件 • 异步通信，将可并⾏化处理的同步操作解耦 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL User Click User Click User Click Stateless Stat Service Stateless 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL User Click User Click User Click Stateless Stat Service Stateless 1. MySQL 超载 MQ 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL cluster User Click User Click User Click Stateless Stat Service Service Stateless 2. 数据⼴播 MQ stream computing 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL cluster 3. 负载均衡 MQ stream computing Web Service stream computing

高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 Edge: geographically updateJobStatus()写回k8s资源对象中，这样 通过kubectl查询到的就是最新的状态了，比如说当前 在评估阶段、生成的模型路径在哪里等信息。 任务失败等异常处理。 实践案例 第四部分 中国电信研究院园区ReID案例 场景描述 在给定视频中的第一帧和目标位置，实现目标检测、跟踪并预测其轨迹。 技术挑战 跨摄像头数据异构：摄像头拍摄的场景复杂，包括光照变化、遮挡严重、追 踪目标数量 度慢，机器人来不及做避 让决策； • 数据异构问题导致AI模型失效。比如，AI模型无法很好地识别到新环境的图片； • 边侧数据不足，AI模型训练难以收敛或启动。 云机器人园区室外递送终身学习案例 业务收益： • 未知任务训练提升E1-1F昏暗桥底corner case的mIoU指标达1.78倍； • 启用未知任务训练帮助配送时间从27min38s减少到19min53s，节省幅度 达28%；

- 服务可以由多个模块拼装组成 ⼀个最简单的模块定义 - 可以使⽤ cli ⽣成模块 template - 模块需要主动在config.yml中声明 案例：通过 IoC 注册服务 以 mysql client 为例 案例：通过 IoC 获取依赖 使⽤ autowired ⾃动注⼊依赖 使⽤服务定位器解析依赖 // +publish prefix:"/api/greeter" b message HelloRequest { string name = 1; } message HelloResponse { string data = 1; } 案例：创建 HTTP/gRPC 接⼝ - 使⽤ protobuf 定义 API - ⾃动⽣成 http 和 gRPC 接⼝ 和client 代码 - 可选⾃动发布 接⼝ 到 OpenAPI

11:3999/maxq.slide#1 2/22 内容 1. 队列 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 3/22 1. 队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 连接Half-Open 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 17/22 6. 使用场景和案例 异步解耦 订单系统与消息通知系统解耦 1.用户订单支付成功，直接向MaxQ推送下单成功通知，主流程迅速返回 2.消息通知系统异步接收通知消息, 发送短信通知或应用通知 7/1/2017

⽅法这么多，到底谁更值得信赖； 3. 案例过于陈旧，如银⾏系统，电⼒系统等，⾥⾯阐述的⽅法和步骤到较难运⽤到互联⽹ 的业务中； 忘掉⼀些晦涩难懂的概念和复杂的步骤，从⽣活的视⻆出发，来思考我们的业务模型 DDD并⾮唯⼀ 的建模⽅法！ 从建模到放弃！ 建模：通过表象看本质 04 回到⽣活的原点 建模 映射 建模：通过表象看本质 05 案例分析：⼀个简易的直播平台 如何找到：⼈，事，物，规则？

适合作为第一章的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算法的特点时，我们难以避免要分析其运行速度 和空间使用情况。因此，在深入学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立初步的了解，并能够完 成简单案例的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。然而，如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何 操作呢？ 1. 确定运 部分研究人员和黑客则致力于寻找哈希算法的安全性问题。直至目前： ‧ MD5 和 SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常被用在各类安 全应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 6. 散列表 hello‑algo.com 109 TreeNode ，节点之间通过指针相连接。在上节中，我们学习了在链 表表示下的二叉树的各项基本操作。 那么，能否用「数组」来表示二叉树呢？答案是肯定的。 7.3.1. 表示完美二叉树 先分析一个简单案例。给定一个完美二叉树，我们将所有节点按照层序遍历的顺序存储在一个数组中，则每 个节点都对应唯一的数组索引。 根据层序遍历的特性，我们可以推导出父节点索引与子节点索引之间的“映射公式”：若节点的索引为

展示了在实际应用中常见的哈希算法。 ‧ MD5 和 SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常用在各类安全 应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 表 6‑2 常见的哈希算法 MD5 SHA‑1 ，节点之间通过指针相连接。上一节介绍了链表表示下的 二叉树的各项基本操作。 那么，我们能否用数组来表示二叉树呢？答案是肯定的。 第 7 章 树 hello‑algo.com 147 7.3.1 表示完美二叉树 先分析一个简单案例。给定一棵完美二叉树，我们将所有节点按照层序遍历的顺序存储在一个数组中，则每 个节点都对应唯一的数组索引。 根据层序遍历的特性，我们可以推导出父节点索引与子节点索引之间的“映射公式”：若某节点的索引为 child 执行“右旋”，再对 node 执行“左旋”。 第 7 章 树 hello‑algo.com 166 图 7‑31 先右旋后左旋 5. 旋转的选择 图 7‑32 展示的四种失衡情况与上述案例逐个对应，分别需要采用右旋、先左旋后右旋、先右旋后左旋、左旋 的操作。 图 7‑32 AVL 树的四种旋转情况 如下表所示，我们通过判断失衡节点的平衡因子以及较高一侧子节点的平衡因子的正负号，来确定失衡节点

SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 132 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常用在各类安全 应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 表 6‑2 常见的哈希算法 MD5 SHA‑1 ，节点之间通过指针相连接。上一节介绍了链表表示下的 二叉树的各项基本操作。 那么，我们能否用数组来表示二叉树呢？答案是肯定的。 第 7 章 树 hello‑algo.com 147 7.3.1 表示完美二叉树 先分析一个简单案例。给定一棵完美二叉树，我们将所有节点按照层序遍历的顺序存储在一个数组中，则每 个节点都对应唯一的数组索引。 根据层序遍历的特性，我们可以推导出父节点索引与子节点索引之间的“映射公式”：若某节点的索引为 child 执行“右旋”，再对 node 执行“左旋”。 第 7 章 树 hello‑algo.com 166 图 7‑31 先右旋后左旋 5. 旋转的选择 图 7‑32 展示的四种失衡情况与上述案例逐个对应，分别需要采用右旋、先左旋后右旋、先右旋后左旋、左旋 的操作。 图 7‑32 AVL 树的四种旋转情况 如下表所示，我们通过判断失衡节点的平衡因子以及较高一侧子节点的平衡因子的正负号，来确定失衡节点