以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 业的商业用途，违法盗版和销售，必究其法律责任。 龙龙老师 2021 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6 7.8 Himmelblau 函数优化实战 7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9

Thoughtworks, Inc. All 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 挪出 没有变化 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 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 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. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 19. 大语言模型驱动的自主代理 20. 平台编排 21. 自托管式大语言模型

⾼性能API管理测试
产品评估：API7和Kong企业版
1
-
摘要3
2
-
云上的API
管理5
API76
图1.
API7技术架构7
Kong
企业版7
3
-
GigaOm
API负载测试设置9
API
压⼒测试9
测试环境10
单节点10
环境清单10
软件版本信息11
4
-
测试结果12
图2.
空转时的压⼒测试
API
的基线延迟12
在本⽂中，我们展⽰了使⽤2个全⽣命周期API管理平台完成的性能测试结果：API7
和
Kong
企业版 （Kong
EE)。
在我们的单节点设置中，API7所有的压⼒测试结果都优于Kong
EE。在每秒10,000个请求的情况下， 99.99
%
的情况API7的延迟⽐Kong
EE低14倍。API7和Kong
EE⼆者百分⽐越⾼延迟差异越明显。在 我们所有的测试中，最⼤延迟差异体现得最明显的是达到
99.9%
和99 9%
和99.99%
的请求时。
云上测试软硬件是⾮常具有挑战性的。在可⽤性、虚拟机处理器、内存、最佳输⼊/输出的存储、⽹络 延迟、软件和操作系统版本以及负载这些⽅⾯的配置可能会有利于其中⼀⽅。更具挑战性的是测试完 全托管的服务产品，我们不知道这些产品的底层配置（处理能⼒、内存、⽹络等）是什么样的。我们 的测试展⽰了⼀⼩部分潜在配置和负载。 作为报告的发起⼈，API7选择了默认的API

对象限制 象限制规 规划您的 划您的环 环境 境 8.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主发行版本测试了集群最大值 8.2. 测试集群最大值的 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 为平台 平台验证执 验证执行延 行延迟测试 迟测试 15.1. 运行延迟测试的先决条件 15.2. 关于延迟测试的发现模式 15.3. 测量延迟 15.4. 运行延迟测试 15.5. 生成延迟测试失败报告 15.6. 生成 JUNIT 延迟测试报告 15.7. 在单节点 OPENSHIFT 集群上运行延迟测试 15.8. 在断开连接的集群中运行延迟测试 15.9. 对 CNF-TESTS 节点数量，而不影响在集群中运行的应 用程序。 1.4. CONTROL PLANE 节点大小 控制平面节点资源要求取决于集群中的节点和对象的数量和类型。以下控制平面节点大小是基于控制平面 密度测试的结果，或 Clusterdensity。此测试会在给定很多命名空间中创建以下对象： 1 个镜像流 1 个构建 5 个部署，其中 2 个 pod 副本处于睡眠 睡眠状态，每个状态都挂载 4 个 secret、4 个配置映射和

DevOps过程中的安全问 题 项⺫管理 快速迭代开发，更短的发布周期， 并统⼀流程，规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率，降低部署的⻛ 险，提⾼部署的质量，消除部⻔ 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化，数据化，降低 部署⻛险，快速反馈 运营统计 镜像仓 库 测试管 理平台 流⽔线编 排⼯具 代码质 量管控 镜像安 全扫描 运营统 计⼯具 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 运营统计 编译打 包 代码质量 管理 多语⾔ 构建 安全管控 构建实 践 测试管理 功能测 试 性能测试 接⼝测 试 产出物管 理 持续构建与测试 ⾃动部 署 配置管理 配置管理 环境管 理 数据库变 更 运维监 控 通知反馈 部署策 略 持续交付 ⼯具链 最佳实践 测试管理 规范 流⽔线建设 规范 敏捷开发 规范 流程协作与最 佳实践 项⺫管理 进度 管理 范围 管理 质量 管理 ⼈⼒ 管理 ⻛险 管理 沟通 管理 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估

实验室环境 10.3.2. 先决条件 第 第 11 章 章 测试 测试每个集群的最大 每个集群的最大值 值 11.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主版本测试的集群最大限制 11.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 测试的集群最大限制 11.2.1. 路由最大限制 11.3. 测试 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 先决条件 14.3. 消耗大页面 第 第 15 章 章 在 在 GLUSTERFS 存 存储 储上 上进 进行 行优 优化 化 15.1. 数据库聚合模式指南 15.2. 测试的应用程序 15.3. 支持列表 15.4. 测试结果 32 32 32 33 33 33 33 34 34 34 36 36 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 之上添加的功能需要。最后，这意味着 etcd 主机性能和大小调整的信 息将与 Kubernetes 和其他建议有所不同。红帽使用 OpenShift Container Platform 用例和参数测试 etcd 可扩展性和性能，以生成最准确的建议。 使用 cluster-loader 实用程序使用 300 个节点 OpenShift Container Platform 3.6 集群来量化性能。etcd

持续改进 04 工具平台建设-从0到1 Jira Confluence 需求 开发 测试 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Nexus Jmeter GitLab Bitbucket Svn 代码管理 构建与依赖 单元测试 代码扫描 安全 AWVS Burp Suit NPM Jacoco 发布 ITIL 需求管理 开发与测试管理 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Artifacoy GitLab 构建 单元测试 代码扫描 AWVS Burp Suit NPM Jacoco ITIL 产品&需求管理 项目管理 测试管理 代码管理 制品管理 自动化测试 性能测试 安全 部署 Jmeter Xray Ansible 测试平台 分 析 工具平台建设-流水线过程 工具平台建设-综合门户 Jira Confluence Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Artifacoy GitLab AWVS Burp Suit NPM Jacoco 发布平台 Jmeter Xray Ansible 测试平台 分 析 与 度 量 综 合 门 户 Pipeline 系统信息 代码管理

Operators, Ansible-based Operators, Java-based Operators, 和 Helm-based Operators。 使用 Operator SDK 来构建、测试并部署 Operator。 安装 Operator 并订阅命名空间。 通过 Web 控制台 从已安装的 Operator 创建应用程序。 其他 其他资源 源 Operator 开发人员的机器删除生命周期 Framework 是基于上述客户体验提供的一系列工具和功能。不仅仅是编写代码；测试、交付和 更新 Operator 也同样重要。Operator Framework 组件包含用于解决这些问题的开源工具： Operator SDK Operator SDK 辅助 Operator 作者根据自身专业知识，引导、构建、测试和包装其 Operator，而无需 了解 Kubernetes API 的复杂性。 API、编写样板文件以及缺乏模块化功能（这会导致重复工 作）。 Operator SDK 是 Operator Framework 的一个组件，它提供了一个命令行界面（CLI）工具，供 Operator 开发人员用来构建、测试和部署 Operator。 为什么使用 什么使用 Operator SDK? Operator SDK 简化了这一构建 Kubernetes 原生应用程序的过程，它需要深入掌握特定于应用程序的操作

应用开发 启动方式 日志采集 加载配置 监控采集 资源隔离 故障转移 资源调度 权限控制 编译 部署 2014年6月K8S开源 微服务的生命周期 第二部分 微服务的生命周期 开发 测试 部署 启动 调用 治理 微服务的开发阶段 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 统一配置、调用用方式，降低开发心智负担 • Proto的管理 • 错误码管理 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 微服务的测试阶段 测试类型 工具生成测试用例 简单高效做单元测试 • 单元测试 • 本地docker-compse • 提交代码，触发gitlab ci • 接口测试 • 接口平台 • 性能测试 • benchmark • 全链路压测 • 集成测试 • 以前gitlab ci，docker in docker • • 目前结合配置中心拓扑图，自动生成jekins编排，ing 微服务的测试阶段 测试类型 工具生成测试用例 简单高效做单元测试 protoc --proto_path=${ROOT}/examples/helloworld --go-test_out=pkg=main,paths=source_relative:. helloworld.proto • 业务代码中不要有框架、组件代码，减少单侧用例