LightGBM 3.XGBoost 27 3.XGBoost XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具， 它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包 ，比常见的工具包快 10 倍以上。XGBoost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现 、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目 标函数的定义。 28 ??? ? = ෍ 优势： 1）更快的训练速度 2）更低的内存消耗 3）更好的准确率 4）分布式支持，可快速处理海量数据 37 4.LightGBM LightGBM 的主要改进 LightGBM与XGBoost相比，主要有以下几个改进： • 基于梯度的单边采样算法（Gradient-based One-Side Sampling, GOSS）； • 互斥特征捆绑算法（Exclusive Feature

Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 酷爱技术。我们致力于建造技 术，研究技术，测试技术，开源技术，书写技术， 并不断改进技术。支持卓越软件并掀起 IT 革命是 我们的使命，Thoughtworks 技术雷达就是为了 完成这一使命。它由 Thoughtworks 中一群资深 技术领导组成的技术顾问委员会，通过定期讨论 们讨论了远程软件开发实践和工具的成熟，和团队们 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应 码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分配资源来解决与健康状况相关的最有影响的问题， 团队和组织可以降低长期维护成本，更高效地发展产品。这种方法还能加强技术和非技术利益相关者之间的沟 通，促进对系统状态的共同理解。尽管不同

Platform 生命周期政策 。 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 4.14 发 发行注 行注记 记 3 1.3. 新功能及功能增强 此版本对以下方面进行了改进。 1.3.1. Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) 1.3.1.1. RHCOS 现 现在使用 在使用 RHEL 9.2 RHCOS 现在在 OpenShift 请参阅 AWS 本地区中快速设置集群。 1.3.2.21. 使用手 使用手动维护 动维护的云凭 的云凭证 证的集群 的集群简 简化的安装和更新体 化的安装和更新体验 验 此发行版本包括更改，用于改进安装和更新以手动模式使用 Cloud Credential Operator (CCO) 的集群进 行云供应商身份验证。oc adm release extract 命令的以下参数简化了云凭证的手动配置： 并使用 helm chart 使用 JBoss EAP 入门。 1.3.4.2.2. OpenShift Pipelines 页改 改进 在 OpenShift Container Platform 4.14 中，您可以在 Pipelines 页面中看到以下导航改进： 在 Git 导入流中自动检测 Pipelines 作为代码 (PAC)。 示例目录中的 Serverless 功能。 1.3

e 提供了 VMware Virtual Infrastructure SDK。此 SDK 内有 VirtualCenter Web 服务接口，并随附包含 WSDL 文件、文档和示例代码的开发工具包。 若要查找 VMware SDK 软件包和支持策略，请访问 http://www.vmware.com/support/developer/。 知识库 您可以浏览或搜索 http://www 根据需要提供维护版本，例如当一个或一组错误严重影响许多客户，并且其中某个不能等到下一个 产品更新。维护版本通过了所有质量保证 (QA) 测试，会根据需要进行安排。维护版本由产品版本号 中“z”位数字的更改进行标识，例如，VMware GSX Server 1.0.3 for Linux 是取代 VMware GSX Server 1.0.2 for Linux 的维护版本。 17 技术指南 全球支持服务 增强功能。这些版本均已通过全面 QA 测试。此类次要版本是累积性的，因此您只需安装最新的次要 版本，便可从所有可用的错误修复中获益。次要版本通常限于修复严重性高的错误。次要版本由版 本号中“y”位数字的更改进行标识，例如，VMware Workstation 3.1 是 VMware Workstation 3.0 的次要 版本。此次要版本包含多个错误修复和对日语本地化的支持以及一些其他功能。通常，许可方案对

worker 在 OpenShift Container Platform 集群上托管 control plane。这个模型执行以下操作： 优化 control plane 所需的基础架构成本。 改进集群创建时间。 启用使用 Kubernetes 原生高级别元语托管 control plane。例如，部署有状态的集合。 在 control plane 和工作负载之间允许强大的网络分段。 混合云部署 Operator 的平台。 Operator Lifecycle Manager (OLM) OLM 可帮助您安装、更新和管理 Kubernetes 原生应用程序的生命周期。OLM 是一个开源工具包，用 于以有效、自动化且可扩展的方式管理 Operator。 无 无线 线 (OTA) 更新 更新 OpenShift Container Platform Update Service（OpenShift 序。每个容器都带有各自的依赖软件，并且管理自己的接口，如网络和文件系统，因此应用程序无需争用 这些资产。 2.1.2.2. 部署和 部署和扩 扩展 展优势 优势 如果您在应用程序的主要版本之间进行滚动升级，则可以持续改进应用程序，既不会造成停机，又能仍然 保持与当前版本的兼容性。 您还可以与现有版本一起部署和测试应用程序的新版本。容器通过测试后，只要部署更多新容器并删除旧 容器便可。 由于应用程序的所有软件依

CLI 工具。 2.2.2.7. 自 自动化 化 建议 Operator 作者和目录维护人员使用 CI/CD 工作流自动化其目录维护。目录维护人员可通过构建 GitOps 自动化以完成以下任务来进一步改进： 检查是否允许拉取请求 (PR) 作者进行请求的更改，例如更新其软件包的镜像引用。 检查目录更新是否通过 opm validate 命令。 检查是否有更新的捆绑包或目录镜像引用，目录镜像在集群中成功运行，来自该软件包的 原生应用程序 （Operator）以及在 OpenShift Container Platform 集群中运行的关联服务的生命周期。它是 Operator Framework 的一部分，后者是一个开源工具包，用于以有效、自动化且可扩展的方式管理 Operator。 图 2.2. Operator Lifecycle Manager 工作流 工作流 OLM 默认在 OpenShift Container Operator 第 第 4 章 章 管理 管理员 员任 任务 务 175 第 5 章 开发 OPERATOR 5.1. 关于 OPERATOR SDK Operator Framework 是一个开源工具包，用于以有效、自动化且可扩展的方式管理 Kubernetes 原生应用 程序，即 Operator。Operator 利用 Kubernetes 的可扩展性来展现云服务的自动化优势，如置备、扩展 以及备份和恢复，同时能够在

12.2.2 障碍器与阻塞器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.2.3 改进计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.3 自动并行 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow实现。感谢百度团队将较新的PyTorch实现改 编为P 度。 图1.4.1: 估计一英尺的长度 图1.4.1 说明了这个估计器是如何工作的。16名成年男子被要求脚连脚排成一行。然后将它们的总长度除以16， 得到现在等于1英尺的估计值。这个算法后来被改进以处理畸形的脚——将拥有最短和最长脚的两个人送走， 对其余的人取平均值。这是最早的修剪均值估计的例子之一。 随着数据的收集和可获得性，统计数据真正实现了腾飞。罗纳德·费舍尔（1890‐1962）19对统计理论和在遗传

是由 Google 开发的一个开源符号级张量操作框架。 • Theano 是由蒙特利尔大学的 LISA Lab 开发的一个开源符号级张量操作框架。 • CNTK 是由微软开发的一个深度学习开源工具包。 将来，我们可能会添加更多后端选项。 14.2 从一个后端切换到另一个后端 如果您至少运行过一次 Keras，您将在以下位置找到 Keras 配置文件： $HOME/.keras/keras 我们会列出当前需要添加的出色的问题和新功能。如果你想要为 Keras 做贡献， 这就是可以开始的地方。 21.5 Pull Requests 合并请求 我应该在哪里提交我的合并请求？ 1. Keras 改进与漏洞修复，请到 Keras master 分支。 2. 测试新功能, 例如网络层和数据集，请到 keras-contrib。除非它是一个在 Requests for Con- tributions 的核心部分。如果你觉得你的功能属于 Keras 核 心，你可以提交一个设计文档，来解释你的功能，并争取它（请看以下解释）。 请注意任何有关 代码风格（而不是修复修复，改进文档或添加新功能）的 PR 都会被拒绝。 以下是提交你的改进的快速指南： 1. 如果你的 PR 介绍了功能的改变，确保你从撰写设计文档并将其发给 Keras 邮件列表开始， 以讨论是否应该修改，以及如何处理。这将拯救你于 PR

. . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 第 第 2 章 章 驱动 驱动程序工具包 程序工具包 2.1. 关于驱动程序工具包 2.2. 拉取 DRIVER TOOLKIT 容器镜像 2.3. 使用 DRIVER TOOLKIT 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 特殊 特殊资 资源 源 OPERATOR CPU 功能、内核版本、PCIe 设备供应商 ID 等添加 节点标签。 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 3 第 2 章 驱动程序工具包 了解驱动程序工具包以及如何将其用作驱动程序容器的基础镜像，以便在 Kubernetes 上启用特殊软件和 硬件设备。 重要 重要 Driver Toolkit 只是一个技术预览功能。技术预览功能不受红帽产品服务等级协议（SLA） 支持，且功能可能并不完整。红帽不推荐在生产环境中使用它们。这些技术预览功能可以 使用户提早试用新的功能，并有机会在开发阶段提供反馈意见。 有关红帽技术预览功能支持范围的更多信息，请参阅技术预览功能支持范围。 2.1. 关于驱动程序工具包 背景信息 背景信息 Driver Toolkit 是 OpenShift Container Platform 有效负载中的一个容器镜像，用作可构建驱动程序容器 的基础镜像。Driver Toolkit

. . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 第 第 2 章 章 驱动 驱动程序工具包 程序工具包 2.1. 关于驱动程序工具包 2.2. 拉取 DRIVER TOOLKIT 容器镜像 2.3. 使用 DRIVER TOOLKIT 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 NODE FEATURE DISCOVERY 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 3 第 2 章 驱动程序工具包 了解驱动程序工具包以及如何将其用作驱动程序容器的基础镜像，以便在 OpenShift Container Platform 上启用特殊软件和硬件设备。 2.1. 关于驱动程序工具包 背景信息 Driver Toolkit 是 OpenShift Container Platform redhat.io 中的次版本标记，例如：registry.redhat.io/openshift4/driver-toolkit-rhel8:v4.12。 2.2.2. 在有效负载中查找驱动程序工具包镜像 URL 先决条件 先决条件 您已从 Red Hat OpenShift Cluster Manager 获取了镜像 pull secret 。 已安装 OpenShift CLI（oc）。