函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code Init Logic Execution

小程序 + 容器 前端后端全链路敏捷化 —— 凡泰极客联合创始人杨涛 1 移动应用开发现状 2 小程序发展趋势 3 移动应用如何利用小程序转型升级 4 实战操作 为何小程序是当下流行且应用场景广泛的新一代技术生态 通过打造小程序生态，企业的数字化创新能力将得到什么样的松绑、激活 如何基于Rancher容器云平台快速搭建小程序，扩大企业数字化系统生态 传统移动应用开发模式以及转型升级顾虑 移动应用转型升级过程中存在的顾虑 #小程序发展趋势# 小程序数量 DAU MAU 人均单日使用时长 数据来源：微信小程序2020上半年发展报告，截止时间2020年7月 小程序数量 DAU MAU 人均单日使用时长 数据来源：支付宝2020小程序上半年发展报告，截止时间2020年7月 小程序迎来大爆发，商业价值全面释放 开发⻔槛低 良好用户体验 小程序技术基于 Web前端技术 可实现动态更 触达海量用户 小程序成为互联网巨头争夺的流量入口是因为？ #移动应用如何利用小程序转型升级# 组合 索引 推荐 灰度 拆分 分享 应用场景小程序化 “上下架” 打破传统APP 信息孤岛 重组 自营APP 业务功能独立 拆分成小程序 第三方 终端应用 移动应用演进趋势 — APP 乐高化，化整为零，可合可分 小程序实现敏捷与生态 App 小程序引擎 App

化问题： min ? 1 ? ෍ ?=1 ? L ??, ? ?? 机器学习的概念-损失函数 24 当样本数量足够大时，根据大数定理，经验风险会近似于模型的期望风险。此时，经验风险最 小化能确保有好的学习性能。然而，当样本数量不足时，单单利用经验风险最小化可能会导致 “过拟合”的问题。 为此，我们再原有基础上加上用于控制模型复杂度的正则项(Regularizer)，得到结构最小化准 其中，?(?)代表对模型复杂度的惩罚。模型越复杂，?(?)越大，模型越简单，?(?)就越小。?是 一个正的常数，也叫正则化系数，用于平衡经验风险和模型复杂度。 一般来说，结构风险小的模型需要经验风险和模型复杂度同时小，因此对训练数据和测试数据 都能有较好的拟合。 机器学习的概念-损失函数 min ? 1 ? ෍ ?=1 ? ? ??, ? ?? 25 机器学习的概念-优化算法 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所 有图形必须放置在绘图框中. 子图 是绘图框中所包含的图形 ，即便绘图框只包含一幅图，也 称之为子图. 元素 是组成子图的部件，从子 图最内部的数据线条到外围的坐 标轴标签等都属于元素 71 Python模块-Matplotlib 图 形 样 式 72 4. 机器学习的开发流程 01 机器学习概述 02

前一层文件的操作，实际不是真的删除 前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看 到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小 心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理 掉。 分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为 基础层，然后进一步添加 因此不同镜像可能会因为 使用相同的基础镜像，从而拥有共同的层。由于 Docker 使用 Union FS，相同的层只需要保 存一份即可，因此实际镜像硬盘占用空间很可能要比这个列表镜像大小的总和要小的多。 你可以通过以下命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间。 列出镜像 58 $ docker system df TYPE TOTAL coreos/etcd 。对于 Linux 下静态编译的程序来说，并不需要有操作系统提供运行时 支持，所需的一切库都已经在可执行文件里了，因此直接 FROM scratch 会让镜像体积更加小 巧。使用 Go 语言 开发的应用很多会使用这种方式来制作镜像，这也是为什么有人认为 Go 是特别适合容器微服务架构的语言的原因之一。 RUN 执行命令 RUN 指令是用来执行命令行命令的。由于命令行的强大能力，

条路线都显示了预计的通行时间⋯⋯由此可见，机器学习渗透在生活中的方方面面，在短短几秒钟的时间里， 人们与智能手机的日常互动就可以涉及几种机器学习模型。 现在，假如需要我们编写程序来响应一个“唤醒词”（比如“Alexa”“小爱同学”和“Hey Siri”）。我们试 着用一台计算机和一个代码编辑器编写代码，如 图1.1.1中所示。问题看似很难解决：麦克风每秒钟将收集大 约44000个样本，每个样本都是声波振幅的测量值。 with data）。比如，我们可以通过向机器学习系统，提供许多猫和狗的图片来设计一个 “猫图检测器”。检测器最终可以学会：如果输入是猫的图片就输出一个非常大的正数，如果输入是狗的图片 就会输出一个非常小的负数。如果检测器不确定输入的图片中是猫还是狗，它会输出接近于零的数⋯⋯这个 例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角，而深度学习是机器学习的一个主要分支，本节稍后的内容将对其 进行更详细的解析。 1 了”），有些则长篇大论。与传统机器学习方法相比，深度学习的一个主要优势是可以处理不同长度的数据。 一般来说，拥有越多数据的时候，工作就越容易。更多的数据可以被用来训练出更强大的模型，从而减少对 预先设想假设的依赖。数据集的由小变大为现代深度学习的成功奠定基础。在没有大数据集的情况下，许多 令人兴奋的深度学习模型黯然失色。就算一些深度学习模型在小数据集上能够工作，但其效能并不比传统方 法高。 请注意，仅仅拥有海量的数据

4 Registry 镜像 Images Push Pull • 镜像存储仓库 • 分发镜像的媒介 • 访问控制和镜像管理较佳节点 Registry – 镜像管理的重要部件 • 基础镜像 ubuntu:latest 可能在不同构建时间会有差别 • 即使 ubuntu:14.04 也可能会有改变（补丁不同） • apt-get (curl, wget..) master master vRealize Harbor与Kubernetes 总结 29 • 镜像运维是容器运维中重要部分 • Registry 是镜像运维最重要的部件 • Harbor 可帮助企业用户运维容器镜像 https://github.com/vmware/harbor

员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费丌会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及 相关的董事、管理人员和员工造成损害，无论英特尔及其分包商在英特尔产品戒其仸何部件的设计、制造戒警示环节是否出现疏忽大意的情冴。 英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所丌具有的特性，设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 英特尔Hadoop发行版 – 主要特色 经实际验证的企业级 Hadoop 发行版 •全面测试的企业级发行版，保证长期稳定运行，集成最新开源的和自行开发的补丁，用户可以及时修正漏洞保证各个部件乊间的一致性，使应用顺滑运行 实时数据处理的分布式大数据应用平台 •通过对 HBase 迚行改迚和创新，英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障

VMware 缔约方为 VMware, Inc.；如果您在美国以外地区，则 VMware 缔约方为 VMware International Limited。 VMware SKU（产品部件号）：EDU-VSOS5-OE 修订日期：2014 年 6 月 课程单元 1 课程介绍  课程简介和课程准备工作  课程目标 7 存储优化  诊断存储访问问题

Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所 有图形必须放置在绘图框中. 子图 是绘图框中所包含的图形 ，即便绘图框只包含一幅图，也 称之为子图. 元素 是组成子图的部件，从子 图最内部的数据线条到外围的坐 标轴标签等都属于元素 72 Python模块-Matplotlib 图 形 样 式 73 深度学习框架 Keras 74 深度学习框架-PyTorch