OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. RED HAT OPENSHIFT DISTRIBUTED TRACING PLATFORM 3.0 发行注记 1.2. RED HAT OPENSHIFT

OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 分布式追踪 分布式追踪安装、使用与发行注记 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 分布式追踪 分布式追踪发 发行注 行注记 记 1.1. 分布式追踪概述 1.2. 让开源更具包容性 1.3. 获取支持 1.4. 新功能及功能增强 1.4.1. Red Hat OpenShift distributed tracing

Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清 始自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则： 1 / 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构

Go在Docker分布式环境中 的应用 孙宏亮@DaoCloud allen.sun@daocloud.io 个人介绍 • 孙宏亮 • DaoCloud技术合伙人，高级工程师 • 热爱golang&docker • 《Docker源码分析》作者 • docker、swarm等项目committer Agenda • Docker生态&Golang • DaoCloud&Golang •

果显著，是深度学习最具代表性的模型。 除了有监督学习领域取得了惊人的成果，在无监督学习和强化学习领域也取得了巨大 的成绩。2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络，通过对抗训练的方式学习样本的 真实分布，从而生成逼近度较高的样本。此后，大量的生成对抗网络模型相继被提出，最 新的图片生成效果已经达到了肉眼难辨真伪的逼真度。2016 年，DeepMind 公司应用深度 神经网络到强化学习领域，提出了 DQN 入手，为大家介绍深度学习的一些主流应用。 1.4.1 计算机视觉 图片识别(Image Classification) 是常见的分类问题。神经网络的输入为图片数据，输出 值为当前样本属于每个类别的概率分布。通常选取概率值最大的类别作为样本的预测类 别。图片识别是最早成功应用深度学习的任务之一，经典的网络模型有 VGG 系列、 ResNet 系列、EfficientNet 系列等。 目标检测(Object 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 是指通过学习真实图片的分布，并从学习到的分布中采样 而获得逼真度较高的生成图片。目前常见的生成模型有 VAE 系列、GAN 系列等。其中 GAN 系列算法近年来取得了巨大的进展，最新 GAN 模型产生的图片效果达到了肉眼难辨 真伪的程度，如图

2 矢量化加速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 3.1.3 正态分布与平方损失 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.1.4 从线性回归到深度网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 4.9 环境和分布偏移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 4.9.1 分布偏移的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 4.9.2 分布偏移示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 4.9.3 分布偏移纠正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

曲率半径 曲线在点?处的曲率?(? ≠ 0)与曲线在点?处的曲率半径?有如下关系：? = 1 ? 机器学习的数学基础 9 线性代数 行列式 1.行列式按行（列）展开定理 (1) 设? = (???)?×?，则：??1??1 + ??2??2 + ⋯ + ?????? = { |?|,? = ? 0, ? ≠ ? 或?1??1? + ?2??2? 阶方阵，??(? = 1,2 ⋯ , ?)是?的?个特征值，则 |?| = ∏ ?? ? ?=1 机器学习的数学基础 10 矩阵 矩阵：? × ?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? = ?; ⇔ |?| ≠ 0; ⇔ ?(?) = ?; ⇔ ?可以表示为初等矩阵的乘积；⇔ ?无零特征值； ⇔ Ax = 0 只有零解。 7.有关矩阵秩的结论 (1) 秩?(?)=行秩=列秩； (2) ?(??×?) ≤ min(?, ?); (3) ? ≠ 0 ⇒ ?(?) ≥ 1； (4) ?(? ± ?) ≤ ?(?) + ?(?); (5) 初等变换不改变矩阵的秩

Red Hat OpenShift Service Mesh 简介 Red Hat 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 control plane 和网关监控 代理同步状态 Envoy 配置视图 显示 Envoy 代理和应用程序日志处于交集的统一视图 支持联邦服务网格视图的命名空间和集群选择 新的验证、向导和分布式追踪增强 1.2.2.13. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.0.11.1 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh ，所以 Kiali 提供了几种不同布局的选择。要选 择不同的布局，可从 Graph Settings 菜单中选择一个不同的 Layout Schema。 首次从 Kiali 控制台访问相关服务（如分布式追踪平台和 Grafana）时，必须使用 OpenShift Container Platform 登录凭证接受证书并重新进行身份验证。这是因为框架如何显示控制台中的 内置页面中存在问题。 Bookinfo

机器学习的背景知识-数学基础 高等数学 导数、微分、泰勒公式…… 线性代数 向量、矩阵、行列式、秩、线性方程组、特征值和特征向量…… 概率论与数理统计 随机事件和概率、概率的基本性质和公式、常见分布、期望、协 方差…… 30 高等数学-导数 导数(Derivative)，也叫导函数值。又名微商， 是微积分中的重要基础概念。当函数? = ?(?) 的自变量?在一点?0上产生一个增量??时，函 行列式的某一行（列）的所有的元素都乘以 同一数?，等于用数?乘此行列式。 ⚫ ? ∈ ℝ?×?, det(?) = det(?T). ⚫ ?, ? ∈ ℝ?×?, det(??) = det(?)det(?) ⚫ 当且仅当?为奇异方阵时，det(?) = 0 ⚫ 当?为非奇异方阵时，det(?−1) = 1/det(?) 39 线性代数-矩阵 矩阵：? × ?个数???排成?行?列的表格 = 2(?? − ?)?T d?T?? d? = 2??（如果?为对称阵） ?为? × ?的矩阵，?为? × 1的列向量 41 线性代数 正交 给定?, ? ∈ ℝ?×1，如果 ?T? = 0, 那么向量?, ?正交。 对于方阵? ∈ ℝ?×? 来说，如果?的列向量两两正交，且ℓ2范数为1 ，那么?为正交阵，数学描述为?T? = ? = ??T。 正定性 对于 ? ∈ ℝ?×