? = 1 ?′ ෍ ?=1 ?′ L ??, መ? ?? 其中，?′为测试数据数量，L(??, መ?(??))是损失函数，??代表真实标签， መ?(??)代表 预测标签。 一般来说，若我们模型学习的效果好，则训练误差和测试误差接近一致。 27 3. 机器学习的背景知识 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 × ?个数???排成?行?列的表格 ?11 ?12 ⋯ ?1? ?21 ?22 ⋯ ?2? ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ??1 ??2 ⋯ ??? 称为矩阵，简记为?， 或者 ??? ?×? 。若? = ?，则称?是?阶矩阵或?阶方阵。 矩阵的乘法 ：设? = (???)是? × ?矩阵，? = (???)是? × ? 矩阵，那么? × ?矩阵? = (???)，其中 ??? = ??1 12 ?22 … ??2 … … … … ?1? ?2? … ??? = (???) = (???)T 43 概率论与数理统计-随机事件和概率 事件的关系 (1) 子事件：? ⊂ ?，若?发生，则?发生。 (2) 相等事件：? = ?，即? ⊂ ?，且? ⊂ ? 。 (3) 和事件：?⋃?（或? + ?），?与?中至少有一个发生。 (4) 差事件：? − ?，?发生但?不发生。

× ?个数???排成?行?列的表格 ?11 ?12 ⋯ ?1? ?21 ?22 ⋯ ?2? ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ??1 ??2 ⋯ ??? 称为矩阵，简记为?， 或者 ??? ?×? 。若? = ?，则称?是?阶矩阵或?阶方阵。 矩阵的乘法 ：设? = (???)是? × ?矩阵，? = (???)是? × ? 矩阵，那么? × ?矩阵? = (???)，其中 ??? = ??1 12 ?22 … ??2 … … … … ?1? ?2? … ??? = (???) = (???)T 44 概率论与数理统计-随机事件和概率 事件的关系 (1) 子事件：? ⊂ ?，若?发生，则?发生。 (2) 相等事件：? = ?，即? ⊂ ?，且? ⊂ ? 。 (3) 和事件：?⋃?（或? + ?），?与?中至少有一个发生。 (4) 差事件：? − ?，?发生但?不发生。 (?) = ׬−∞ +∞ ??(?)?? 性质： (1) ?(?) = ?, ?[?(?)] = ?(?) (2) ?(?1? + ?2?) = ?1?(?) + ?2?(?) (3) 若?和?独立，则?(??) = ?(?)?(?) (4) ?(??) 2 ≤ ?(?2)?(?2) 协方差 ???(?, ?) = ? (? − ?(?)(? − ?(?)) 性质： (1)

中国联合网络通信有限公司研究院、联通数字科技有限公司、中国联通福建 省分公司、北京神州绿盟科技有限公司、北京小佑网络科技有限公司、中兴通讯 股份有限公司 专家顾问： 叶晓煜、张建荣、徐雷、潘松柏、冯强、张曼君、傅瑜、葛然、张小梅、徐 积森、滕开清 编写成员： 丁攀、郭新海、王戈、刘安、蓝鑫冲、牛金乐、李安坤、王琦、汤旭、雷新、 浦明、张小勇、白黎明、左伟震、范璟玮、许秀莉 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 要包括容器网络内部攻击和容器网络外部攻击。 容器网络内部，由于网络流量不通过物理网卡而在宿主机内部的容器通信， 存在容器虚拟网络间的 DoS 攻击风险。容器网络外部，由于宿主机上的所有容 器共享物理网卡资源，若外部攻击者向某一个目标容器发送大量数据包进行 DDoS 攻击，将可能占满宿主机的网络带宽资源，造成宿主机和其他容器的拒绝 服务。 2.4 路径 3：编排工具攻击 编排工具的工作依赖于容器及容器镜像技术，所以用户在使用编排工具时， 或者具体的使用场景而未进行身份认证。身份认证的缺失导致相关 API 可被任 意访问，若相关 API 涉及敏感数据则会埋下严重的数据泄漏的隐患。 输入参数未校验导致的攻击：API 的参数组合及各参数值类型相对固定，这 些参数也决定着 API 返回的数据。若 API 未对参数值的类型进行校验则可能会 被攻击者利用来进行注入类攻击；若攻击者未将参数与用户身份进行关联则可能 会导致越权类攻击。 明文传输导致的攻击：API

0) ?? = lim ?→?0 + ?(?)−?(?0) ?−?0 3.函数的可导性与连续性之间的关系 Th1: 函数?(?)在?0处可微⇔ ?(?)在?0处可导。 Th2:若函数在点?0处可导，则? = ?(?)在点?0处连续，反之则不成立.即函数连续不一定可 导。 Th3:?′(?0)存在⇔ ?′−(?0) = ?′+(?0) 4.平面曲线的切线和法线 切线方程 设? = ?(?)在点?的某邻域内单调连续，在点?处可导且?′(?) ≠ 0，则其反函数在点?所对应的?处可导，并且有 ?? ?? = 1 ?? ?? (2) 复合函数的运算法则:若? = ?(?)在点?可导,而? = ?(?)在对应点?(? = ?(?))可导,则 复合函数? = ?(?(?))在点?可导,且?′ = ?′(?) ⋅ ?′(?) (3) 隐函数导数 ? = (−1)(?−1) (?−1)! ?? （6）莱布尼兹公式：若?(?) ,?(?)均?阶可导，则： (??)(?) = ∑ ??? ?(?)?(?−?) ? ?=0 ，其中 ?(0) = ?，?(0) = ? 机器学习的数学基础 4 9.微分中值定理，泰勒公式 Th1:(费马定理) 若函数?(?)满足条件： (1)函数?(?)在?0的某邻域内有定义，并且在此邻域内恒有

= ? ? = ?? ，但 ? ± ? = ? ± ? 不一定成立。 (3) ?? = ?? ? ,?为?阶方阵。 (4) 设?为?阶方阵，|??| = |?|; |?−1| = |?|−1（若?可逆），|?∗| = |?|?−1，? ≥ 2 (5) ? ? ? ? = ? ? ? ? = ? ? ? ? = |?||?| ，?, ?为方阵，但 ? ??×? ??×? ? = (−1) × ?个数???排成?行?列的表格 ?11 ?12 ⋯ ?1? ?21 ?22 ⋯ ?2? ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ??1 ??2 ⋯ ??? 称为矩阵， 简记为?，或者 ??? ?×? 。若? = ?，则称?是?阶矩阵或?阶方阵。 2.矩阵 矩阵 8 矩阵的线性运算 2.矩阵 1.矩阵的加法 设? = (???), ? = (???)是两个? × ?矩阵，则? × ? 矩阵 ∗? = |?|? (2) |?∗| = |?|?−1 (? ≥ 2), (??)∗= ??−1?∗, ?∗ ∗= |?|?−2?(? ≥ 3) (3) 若?可逆，则?∗ = |?|?−1, (?∗)∗= 1 |?| ? (4) 若?为?阶方阵，则：?(?∗) = ቐ ?, ?(?) = ? 1, ?(?) = ? − 1 0, ?(?) < ? − 1 2.矩阵 11 6.有关

02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 4 1.事件的关系与运算 (1) 子事件：? ⊂ ?，若?发生，则?发生。 (2) 相等事件：? = ?，即? ⊂ ?，且? ⊂ ? 。 (3) 和事件：?⋃?（或? + ?），?与?中至少有一个发生。 (4) 差事件：? − ?，?发生但?不发生。 概率：事件发生的可能性大小的度量，其严格定义如下： 概率?(?)为定义在事件集合上的满足下面3个条件的函数： 1)对任何事件?，?(?) ≥ 0 2)对必然事件?，?(?) = 1 3)对?1?2 ⋯ ??, ⋯ ,若???? = ⌀(? ≠ ?)，则：?( ⋃ ∞ ?=1 ??) = σ?=1 ∞ ?(?). 1.随机事件和概率 7 (2) 概率的基本性质 1) ?(?) = 1 − ?(?); 2) − ?) = ?(?) − ?(?)且?(?) ≤ ?(?)； ?(?⋃?⋃?) = ?(?) + ?(?) + ?(?) − ?(??) − ?(??) − ?(??) + ?(???) 4) 若?1, ?2, ⋯ , ??两两互斥，则?( ⋃ ? ?=1 ??) = σ?=1 ? (?(??) 1.随机事件和概率 8 (3) 古典型概率: 实验的所有结果只有有限个， 且每个结果发生的可能性相同，其概率计算

= lim ?→?0 + ?(?)−?(?0) ?−?0 4 高等数学 3.函数的可导性与连续性之间的关系 Th1: 函数?(?)在?0处可微⇔ ?(?)在?0处可导。 Th2:若函数在点?0处可导，则? = ?(?)在点?0处连续，反之则不成立。即函数连续不一定可 导。 Th3:?′(?0)存在⇔ ?′−(?0) = ?′+(?0) 5 高等数学 4.平面曲线的切线和法线 反函数的运算法则: 设? = ?(?)在点?的某邻域内单调连续，在点?处可导且?′(?) ≠ 0，则 其反函数在点?所对应的?处可导，并且有 ?? ?? = 1 ?? ?? (2) 复合函数的运算法则:若? = ?(?)在点?可导,而? = ?(?)在对应点?(? = ?(?))可导,则复合函 数? = ?(?(?))在点?可导,且?′ = ?′(?) ⋅ ?′(?) 11 高等数学 (3) 隐函数导数 （5）(ln?) (?) = (−1)(?−1)(?−1)! ?? （6）莱布尼兹公式：若?(?) , ?(?)均?阶可导，则： (??)(?)= σ?=0 ? ??? ?(?)?(?−?)，其中?(0) = ?，?(0) = ? 13 高等数学 9.微分中值定理，泰勒公式 Th1:(费马定理) 若函数?(?)满足条件： (1)函数?(?)在?0的某邻域内有定义，并且在此邻域内恒有

⽤于承载并处理业务流量，管理员在配置路由规则后，⽹关将根据预设规则将请求转发⾄上游服务。 此外，借助
API7
内置的
50
多种插件，可实现⾝份验证、安全防护、流量控制、分析监控、请求/响应 转换等常⻅业务需求；若内置插件⽆法满⾜需求，我们也⽀持使⽤
Lua、Java、Go、Python
语⾔⾃ 定义插件，可作⽤于请求进⼊、上游响应各个阶段。 Manager
API
2. ⽤于管理
API
⽹关，通过访 API
⽹关内置
50
多种常⻅插件，通过对插件的组合使⽤可满⾜常⻅的绝⼤多数⽹关需求。
结合⽀流科技
API
⽹关特有的低代码能⼒，通过绘制流程图的⽅式将插件进⾏组合，可实现更⾼级地 插件使⽤⽅式。 此外，若现有插件⽆法满⾜您的特殊需求，通过使⽤简单易懂的
Lua
语⾔，即可快速编写定制插件； 它可以作⽤于请求从进⼊到响应返回的各个阶段，例如
init、rewrite、access、balancer、header
功能。
安全 防护
api-breaker
启⽤该插件后，⽹关将根据配置判断上游是否异常，若异 常，则直接返回预设的错误码，⼀定时间内不再访问上游。
熔断
consumer- restriction 启⽤该插件后，若设置了⽩名单，则⽩名单外的消费者将被 ⽹关拒绝请求；若设置了⿊名单，⿊名单内的消费者将被⽹ 关拒绝请求。

cors
通过启⽤
CORS
插件，以⽀持浏览器向服务发出请求。

nmcli con mod ens33 ipv4.gateway 10.99.1.1 # nmcli con up ens33 ③关闭seLinux 若不会配置selinux，则可关闭SELinux，若对安全性要求较高，则需自行配置 # sed -i '/^SELINUX/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config # setenforce 0 #当前PVC需要占用的最小资源量 requests: storage: 10Gi storageClassName: slow #存储类，要和PV的存储类保持一致，若pv未指定 存储类，则pvc也不指定 volumeName: pv-nfs-share1 #指定使用此pv，与下面的selector二选一， selector: #用于挑选特定的PV，可通过标签选择器或匹配条件表达 式 matchLabels: pvlab: pvlab-nfs-share1 #通过labels去匹配pv，若未指定volumeName也未 指定标签选择器,则从存储类名相同的PV里随便挑一个大小符合的 EOF # kubectl apply -f pvc-nfs-share1.yaml

构造工作目录，并将所有输入内容放进工作目录中。例如，把输入 Git 存储库克隆到工作目录 中，并且把由输入镜像指定的文件通过目标目录复制到工作目录中。 2. 构建过程将目录更改到 contextDir（若已指定）。 3. 内联 Dockerfile（若有）写入当前目录中。 4. 当前目录中的内容提供给构建过程，供 Dockerfile、自定义构建器逻辑或 assemble 脚本引用。这 意味着，构建将忽略所有驻留在 图 图 5.1. 构 构建工作流 建工作流 OpenShift Container Platform 4.4 构 构建（ 建（build） ） 38 运行构建的过程包括解压源代码、脚本和工件（若存在），并且调用 assemble 脚本。如果这是二次运行 （在捕获了“未找到 tar 或 /bin/sh”错误后），它将仅负责调用 assemble 脚本，因为脚本和源代码都已就 位。 5.2.5 Container Platform 内无缝运行构建： 1. Build 对象定义包含有关构建的输入参数的所有必要信息。 2. 运行构建过程。 3. 如果构建生成了镜像，则将其推送到构建的输出位置（若已定义）。可通过环境变量传递其他输 出位置。 5.4. PIPELINE 构建 重要 重要 Pipeline 构建策略在 OpenShift Container Platform 4 中弃用。基于