全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 ( 0 . 0 , 1) #偏 置 归 0 m. bias . data . zero_ () Chapter 3. 更完善的神经网络 17 注意 bias 是权重，因为当前层的 bias 会连接下一层的每个神经元，所以 bias 的 shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可： model = NeuralNetwork () . to ( device

创建和管理虚拟机 3.3. 后续步骤 第 第 4 章 章 WEB 控制台概述 控制台概述 4.1. 概述页面 4.2. 目录页面 4.3. VIRTUALMACHINES 页面 4.4. 模板页 4.5. 数据源页 4.6. MIGRATIONPOLICIES 页面 第 第 5 章 章 OPENSHIFT VIRTUALIZATION 发 发行注 行注记 记 5.1. 使开源包含更多 5.2. 关于 RED Platform 集群 中，以启用虚拟化任务。这些任务包括： 创建和管理 Linux 和 Windows 虚拟机 (VM) 在集群中运行 pod 和虚拟机工作负载 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift deployment/copy-template 复制虚拟机模板。 deployment/modify-vm-template 创建和删除虚拟机模板。 deployment/modify-data-object 创建和删除数据卷或数据源。 deployment/cleanup-vm 在虚拟机上运行脚本或命令，然后在之后停止或删除 虚拟机。 deployment/disk-virt-customize 使用 virt-customize

自定义资源添加新对象至 OpenShift Container Platform 集群 中，以启用虚拟化任务。这些任务包括： 创建和管理 Linux 和 Windows 虚拟机 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift 驱动程序和 QEMU 客户机代理。 连 连接到虚 接到虚拟 拟机 机 使用 web 控制台连接至虚拟机的串行控制台或 VNC控制台。 使用 SSH 连接到虚拟机。 使用 RDP 连接至 Windows 虚拟机。 管理虚 管理虚拟 拟机 机 从 web 控制台停止、启动、暂停和重启虚拟机。 使用 virtctl 从命令行管理虚拟机，公开端口，连接到虚拟机的串行控制台。 2.3. 后续步骤 后续步骤 将虚 将虚拟 拟机 机连 连接到二 接到二级 级网 网络 络 将虚拟机连接到 Linux 网桥网络。 将虚拟机连接到 SR-IOV 网络。 OpenShift Container Platform 4.10 虚 虚拟 拟化 化 6 监 监控 控 OpenShift Virtualization 环 环境 境 在 Virtualization Overview 页面上监控资源、详情、状态和顶级用户。

................................................................. 44 7.1.2 解压工具包，并配置 MaxCompute 连接信息 ................................................................. 45 7.1.3 运行 meta-carrier 收集 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。 MaxCompute 解决方案 13 Defined Type、GROUPING SET(CUBE/rollup/GROUPING SET)、脚本运行模式、参 数化视图 * 支持外表(外部数据源+StorageHandler 支持非结构化 数据） MapReduce MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce

多个预训练模型的 仓库；Generative AI Studio，一个旨在快速探索和原型生成 AI 模型的控制台；以及 Vertex AI Extensions，提 供完全托管的开发人员工具，通过 API 连接 AI 模型和实时数据或操作。 该平台已经发展到提供 GenAI 模型和 集成支持，我们非常期待能更广泛地使用它。 28. Immuta 试验 自从我们上次介绍了 Immuta 以来，我们的 Reserved. 21 问控制（ABAC） 允许我们将标签关联到数据源；如果用户与相同的标签关联，就会获得访问权限。通过利用 Immuta 和 Snowflake 的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据 Immuta 的全局订阅策略，访问权限将自动授予。值得一提的是 等多种不同的数据源进行查询。它支持基于密码的认证、LDAP 和 OAuth 的身份验证机制，同时具备在 catalog、 schema 和 table 级别授予权限和访问控制的能力。我们的团队根据可视化、报告或机器学习用例等消费模式， 使用资源组进行管理和限制资源分配。基于 JMX 的监控提供了丰富的指标集，帮助实现在查询或用户级别进行 成本分配。我们的团队将 Trino 用作跨各种数据源的数据访

Collector 配置选项 3.2.5.4. 分布式追踪抽样配置选项 3.2.5.5. 分布式追踪存储配置选项 3.2.5.5.1. 自动置备 Elasticsearch 实例 3.2.5.5.2. 连接到现有 Elasticsearch 实例 3.2.5.6. 使用 Elasticsearch 管理证书 3.2.5.7. 查询配置选项 3.2.5.8. Ingester 配置选项 3.2.6 OpenShift Elasticsearch Operator 无法与所 有 Elasticsearch 集群通信。 在使用 Istio sidecar 时，在 Agent 和 Collector 间的连接会出现 TRACING-1300 失败。对 Jaeger Operator 的更新默认启用了 Jaeger sidecar 代理和 Jaeger Collector 之间的 TLS 通信。 {"level":"warn" 500 错误，因为 oauth-proxy sidecar 不信任安装时使用 additionalTrustBundle 定义的自定义 CA 捆绑包。 TRACING-1166 目前无法在断开网络连接的环境中使用 Jaeger 流策略。当置备 Kafka 集群时，它 会出错：Failed to pull image registry.redhat.io/amq7/amq-streams-kafka-24-

不健康阈值：探测成功后，最少连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是 3，最⼩值是 1。 TCP 即向容器发送⼀个 TCP Socket，kubelet 将尝试在指定端⼝上打开容器的套接字。 如果可以建 ⽴连接，容器被认为是健康的，如果不能就认为是失败的。⽀持的参数包括： 端⼝：容器暴露的访问端⼝或端⼝名，端⼝号必须介于 1~65535。 25 ⽣命周期：为容器的⽣命周期配置容器启动执⾏、启动后处理和停⽌前处理。具体参⻅ 不健康阈值：探测成功后，最少连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是 3，最⼩值是 1。 TCP 即向容器发送⼀个 TCP Socket，kubelet 将尝试在指定端⼝上打开容器的套接字。 如果可以建 ⽴连接，容器被认为是健康的，如果不能就认为是失败的。⽀持的参数包括： 端⼝：容器暴露的访问端⼝或端⼝名，端⼝号必须介于 1~65535。 36 ⽣命周期：为容器的⽣命周期配置容器启动执⾏、启动后处理和停⽌前处理。具体参⻅ 点击查看Grafana 跳转⾄Grafana登录⾸⻚ （3）查看详细监控 58 登录进⾸⻚后，即可查看相关仪表盘（折磨默认配置prometheus数据库作为数据源，⽆需⽤户⾃⼰配 置数据源） 59 点击Nodes查看仪表盘，这⾥默认数据源已关联⾄prometheus，⽤户⽆需操作，可查看当前集群对应 实例 左侧导航为Grafana功能栏，功能丰富，可⾃定义仪表盘等操作。 右上⻆为其他功

并尝试安装示例镜像流时，它会在安装失败时在初始安装 后 2 小时启动警报。 2.1.1.2. 使用初始网 使用初始网络访问受限网 受限网络安装 安装 当一个集群旨在作为受限网络或断开连接而安装的集群，如果其存在网络连接，则 Cluster Samples Operator 会从 registry.redhat.io 中安装内容，因为可以访问它。如果您希望 Cluster Samples Operator architectures: - x86_64 managementState: Removed 第 第 2 章 章 配置 配置 CLUSTER SAMPLES OPERATOR 11 要在断开连接的环境中托管示例，请按照使用带有备用 registry 的 Cluster Samples Operator 的说明进行操作。 2.1.3. 协助镜像的 Cluster Samples Operator 配置映射包含每个镜像流 标签的条目（填充镜像）。 配置映射中 data 字段中每个条目的键格式为 _。 在断开连接的 OpenShift Container Platform 安装过程中，Cluster Samples Operator 的状态被设置为 Removed。如果您将其改为 Managed，它会安装示例。

安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 新环境中运行，迁移成本低。 • 或者由于云原生数据库支持多协议能力， 比如原生APP使用MYSQL协议访问传统数 据库，可以不加修改的，还是使用老的 MYSQL协议驱动，依然可以和云原生数据 库进行连接。 高级能力-云原生存储-应用的基石-1-云原生化需求（从应用角 度） 我们从云原生数据库那里基本可以嗅出云原生对四大件的诉求性质了，所以这里我直接给出对云原生存储的要求 1. 敏捷化需求 •

并尝试安装示例镜像流时，它会在安装失败时在初始安装 后 2 小时启动警报。 2.1.1.2. 使用初始网 使用初始网络访问受限网 受限网络安装 安装 当一个集群旨在作为受限网络或断开连接而安装的集群，如果其存在网络连接，则 Cluster Samples Operator 会从 registry.redhat.io 中安装内容，因为可以访问它。如果您希望 Cluster Samples Operator Operator 引导为 Removed，直到您决定需要哪些样本，请按照自定义节点来覆盖 Cluster Samples Operator 默认 配置，最初以 Removed 的形式出现。 要在断开连接的环境中托管示例，请按照使用带有备用 registry 的 Cluster Samples Operator 的说明进行操作。 apiVersion: samples.operator.openshift _。 在断开连接的 OpenShift Container Platform 安装过程中，Cluster Samples Operator 的状态被设置为 Removed。如果您将其改为 Managed，它会安装示例。 注意 注意 在网络限制或断开连接的环境中使用示例可能需要通过网络访问服务。某些示例服务包 括：Github、Maven