设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12 战。 我们的经验表明，团队在构建设计系统时很少采用产品为中心的思维方式。共享组件库和文档的主要消费者是 产品开发团队。在使用产品为中心的思维方式时，设计系统所有者应该与消费者（开发团队）合作，建立共情。 我们发现，许多组件库之所以受到批评，是因为所有者团队无法快速响应消费者的需求，并且无法接受来自外 部的贡献。产品为中心的思维方式还要求组织思考是否应该允许和怎样向设计系统做出贡献，以及如何管理这

地方重复造轮子。阿里巴巴曾属于第二种原因有……重复运维，多语言支持困境 NodeJS Java C++ Golang 运维系统云原生时代快速赋能 Biz APP Non Ali Biz框架思维转向平面思维 Service Mesh Biz Non Ali Biz将中间件能力下层到基础层 业务 (Java/Go/C++ 等) Serverless 业务 (Java/Go/C++ 等)

化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技术面临的安全问题， 其作为一种新兴的安全理念，强调以原生的思维实现云上安全并推动安全与云计 算深度融合。我们在 2022 年发布的中国联通云原生安全实践白皮书中[2]，对比 分析了不同的组织和企业对云原生安全理念的理解，其中包括 CNCF 认为云原 生安 云原生安全能力如图 4 所示。 图 4 云原生安全能力体系 云原生安全作为一种新兴的安全理念，不仅要解决云计算普及带来的安全问 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 17 题，更应强调以原生的思维构建云、端一体化安全，推动安全与云计算的深度融 合，达到安全左移、持续监控与持续响应的目标。 1.3 云原生安全风险 云原生技术的应用带来了更多的安全风险，包括容器化基础设施风险、容器 编排

云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？

为了进一步加速业务APP交付速度，而专业业务人员并不熟悉IT领域知识，但是低代码可以使得非IT人员快速构建业务系统成为可能，低代码平台是业 务研发和运行一体的平台，其内部实现并不容易，想落地更不容易，关键在于人们现在存在巨大的误区！工具思维导致落地艰难！ 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚，帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化，提供需求变更管理

feedback》论文 ◼ InstructGPT与ChatGPT属于相同代际的模型，ChatGPT只是在InstructGPT的基础上增加了Chat属性，且开放了公众测试 ◼ ChatGPT提升了理解人类思维的准确性的原因在于利用了基于人类反馈数据的系统进行模型训练 （注：根据官网介绍，GhatGPT也是基于InstructGPT构建，因而可以从InstructGPT来理解ChatGPT利用人类意图来增强模型效果）

腾讯安全战略研究部联合腾讯安全联合实验室近日共同发布《产业互联网安全十大趋势(2021)》(下简称《趋势》)，基于2020年的产业实践和行业风向， 从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引，助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时，企业还

， 云计算白皮书（2023 年） 16 充分挖掘数据价值等；三是技术架构现代化，从资源管理、运维保 障、研发测试、应用服务等方面构建通用的对上赋能的技术底座； 四是组织流程现代化，通过工作思维、管理方式、协作模式的革新， 从组织、人员层面适配现代化发展思路；五是用户体验现代化，重 视用户诉求，打通需求与供给之间的最后一公里，提升技术对应用 的直接价值。目前，华为云、道客等企业已初步形成应用现代化方

要同时了解（1）以特定方式提出问题的动机；（2）给定建模方法的数学； （3）将模型拟合数据的优化算法； （4） 能够有效训练模型、克服数值计算缺陷并最大限度地利用现有硬件的工程方法。同时教授表述问题所需的批 判性思维技能、解决问题所需的数学知识，以及实现这些解决方案所需的软件工具，这是一个巨大的挑战。 在我们开始写这本书的时候，没有资源能够同时满足一些条件：（1）是最新的；（2）涵盖了现代机器学习的 所有领 问题是，我们永远不能准确地计算出泛化误差。这是因为无限多的数据样本是一个虚构的对象。在实际中，我 们只能通过将模型应用于一个独立的测试集来估计泛化误差，该测试集由随机选取的、未曾在训练集中出现 的数据样本构成。 下面的三个思维实验将有助于更好地说明这种情况。假设一个大学生正在努力准备期末考试。一个勤奋的学 生会努力做好练习，并利用往年的考试题目来测试自己的能力。尽管如此，在过去的考试题目上取得好成绩 并不能保证他会在 环 （1‐4‐6‐3‐5‐8‐2‐7‐1）。在这种情况下，设计一个高效的同步协议是非常重要的。 12.7. 参数服务器 543 图12.7.5: 将NVLink网络分解为两个环。 考虑下面的思维试验：给定由n个计算节点（或GPU）组成的一个环，梯度可以从第一个节点发送到第二个节 点，在第二个结点将本地的梯度与传送的梯度相加并发送到第三个节点，依此类推。在n − 1步之后，可以在 最后访

[30, 30, 30], [31, 31, 31]],…) 可以看到，在普适性原则的指导下，Broadcasting 机制变得直观、好理解，它的设计是非常 符合人的思维模式。 来考虑一个不满足普适性原则的例子，如下图 4.9 所示。 ? ℎ ? 2 长度为2，不具备普适性 图 4.9 Broadcasting 失败案例 在?维度上，张量已经有