从开源 Istio 到企业服务 ——如何在企业中落地服务网格 From Istio OSS to Enterprise Service Mesh 宋净超（Jimmy Song） September 24, 2022 Shanghai, China Cloud Native Application Networking Secure, Observe and manage microservices

学习大量样本。 然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。以图像数据为例，如果它们全部来自标准显微 镜设备，那么“固定长度”是可取的；但是如果图像数据来自互联网，它们很难具有相同的分辨率或形状。这 时，将图像裁剪成标准尺寸是一种方法，但这种办法很局限，有丢失信息的风险。此外，文本数据更不符合 “固定长度”的要求。比如，对于亚马逊等电子商务网站上的客户评论，有些文本数据很简短（比如“好极 模型 大多数机器学习会涉及到数据的转换。比如一个“摄取照片并预测笑脸”的系统。再比如通过摄取到的一组 传感器读数预测读数的正常与异常程度。虽然简单的模型能够解决如上简单的问题，但本书中关注的问题超 出了经典方法的极限。深度学习与经典方法的区别主要在于：前者关注的功能强大的模型，这些模型由神经 网络错综复杂的交织在一起，包含层层数据转换，因此被称为深度学习（deep learning）。在讨论深度模型 人类的棋力，使用和蒙特卡洛树抽样 (Silver et al., 2016) 相结合的深度学习。扑克中的挑战是状态空间 很大，而且没有完全观察到（我们不知道对手的牌）。在扑克游戏中，库图斯使用有效的结构化策略超 过了人类的表现 (Brown and Sandholm, 2017) 。这说明了游戏取得了令人瞩目的进步以及先进的算法 在其中发挥了关键作用的事实。 • 人工智能进步的另一个迹象是自动驾驶汽车

https://scholar.google.com/citations?user=P eMuphgAAAAJ&hl=en 看得更清，看得更懂 目录 1. 夜景增强 2. 图像视频去模糊 3. 视频超分辨率 1. 夜景图像增强 Taking photos is easy Amateur photographers typically create underexposed photos Photo Results Input iPhone Lightroom Our result More Results Input iPhone Lightroom Our result 2. 视频超分辨率 Old and Fundamental Several decades ago [Huang et al, 1984] → near recent Many Applications HD video

在图片识别、目标检测、语义分割、图像变换等方向，几乎都是基于深度学习端到端地训 练，获得的模型性能好，适应性强；在 Atria 游戏平台上，DeepMind 设计的 DQN 算法模 型可以在相同的算法、模型结构和超参数的设定下，在 49 个游戏上获得人类相当的游戏水 平，呈现出一定程度的通用智能。图 1.14 是 DQN 算法的网络结构，它并不是针对于某个 游戏而设计的，而是可以控制 Atria 游戏平台上的 49 GAN 模型产生的图片效果达到了肉眼难辨 真伪的程度，如图 1.17 为某 GAN 模型的生成图片。 除了上述应用，深度学习也在其它方向上取得了不俗的效果，比如艺术风格迁移(图 1.18)、超分辨率、AI 换脸、超级夜景等一系列非常实用酷炫的任务，限于篇幅，不再赘 述。 图 1.17 自动生成的图片 图 1.18 艺术风格迁移效果图 1.4.2 自然语言处理 手写数字图片集，输入节点数为 784，第一层的输出节点数是 256，第二层的输出节点数是 128，第三层的输出节点是 10，也就是当前样本属于 10 类别 的概率。 第一步，加载数据集，并定义批大小和学习率超参数，代码如下： batch_size = 512 # batch size lr = 0.001 # 学习率 # 自动下载、加载数据集 train_loader = torch

等，方便平台进行违规处理和风险管控。 业务痛点：面对越来越爆发的安全风险，解决办法门 槛高， 成本高；迫切需要技术解决方案 SACC2017 图像内容审核技术 OCR技术 图像分割以及超分辨率技术 优图图像技术还包括：图像分类、图像增强、艺术滤镜、图片去水印、图像融合、图像修补等。 图像识别技术 01 腾讯优图图像技术能力 SACC2017 内容审核 - 图片鉴黄解决方案 区分图像中的色情、性感和正常内容

， .yml 和 .json ⽂件中查找配置对象，并将其传给 create 命令。 使⽤ kubectl delete ⽽不是 stop 。 delete 具有 stop 功能的超集， stop 已被弃⽤。 使⽤kubectl批量操作（通过⽂件和/或Label）进⾏get和delete操作。 请参阅 label selectorsand using labels effectively 转换为其millicore值并乘以100。结果值是容器每100ms可以使⽤的CPU 时间总量。 在此间隔期间，容器不能占⽤超过其CPU时间的份额。 注意 ：默认配额期限为100ms。 CPU配额的最⼩分辨率为1ms。 spec.containers[].resources.limits.memory 会被转换为⼀个整数，并⽤作 docker run 命令中 --memory 标志的 20-管理容器的计算资源 Kubernetes通过⽀持多层的 Quality of Service ⽀持overcommitment of resources。 overcommitment of resources：笔者理解就是资源超售。 Quality of Service在部分K8s⽂档上也被简写成QoS。 20-管理容器的计算资源 88 在Kubernetes 1.5中，对于不同云提供商，或对于同⼀个云提供商中的不同

从最近使用的桌面上移除快捷方式 16 在移动设备上使用 Microsoft Windows 桌面 16 功能支持表 16 输入设备、键盘和键盘设置 17 手势和导航设备 17 多任务 19 屏幕分辨率和使用外接显示器 20 PCoIP 客户端映像缓存 20 国际化和国际键盘 20 排除 View Client 故障 20 重置桌面 21 卸载 VMware View 应用程序 21 使用代理建立连接时出现问题 19 页， 您可以在不失去桌面连接的情况下在 View 桌面与其他应用程序之间进行切换。 n 屏幕分辨率和使用外接显示器第 20 页， 在将设备连接到外部显示器或投影仪时，View Client 支持某些最高的显示分辨率。另外，您也可以更改 设备上使用的屏幕分辨率，以便滚动到更大的屏幕分辨率。 n PCoIP 客户端映像缓存第 20 页， PCoIP 客户端映像缓存将映像内容存储在客户端 19 屏幕分辨率和使用外接显示器 在将设备连接到外部显示器或投影仪时，View Client 支持某些最高的显示分辨率。另外，您也可以更改设备 上使用的屏幕分辨率，以便滚动到更大的屏幕分辨率。 增大 View 桌面的屏幕分辨率 默认情况下，屏幕分辨率的设置是使整个 Windows 桌面刚好填充您的设备。但是，您可以更改默认设置，使 桌面大小超过设备屏幕。如果您使用更大的分辨率，则必须通过点击和拖动才能访问桌面的边缘。

神经网络结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）和模型融合。 其主要贡献在于开创性地提出了通过均匀缩 放（Accurate Scaling）来调整网络深度 、宽度和分辨率的方法。 23 3.其它现代网络 EfficientNet 24 01 经典网络 4.卷积神经网络使用技巧 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧

在CNN中，局部性、二维邻域结构和平移等方差被融入到整个模型的每一层中。 在ViT中，只有MLP层是局部的、平移等变的，而自注意层是全局的。 二维邻域结构的使用非常少：在模型的开始通过将图像分割成小块，在微调时调整不同分辨率图 像的位置嵌入。 除此之外，初始化时的位置嵌入不携带关于patch二维位置的信息，并且patch之间的所有空间关 系都需要从头学习。 4.模型缺点与改进 29 改进 作为原始图像块的

desktopLayout 查询的有效值 值 描述 fullscreen 在一个显示器中全屏显示。这是默认值。 windowLarge 大窗口。 windowSmall 小窗口。 WxH 自定义分辨率，您可以像素为单位指定宽乘高。举例说明该 语法：desktopLayout=1280x800。 desktopProtocol 有效值包括 RDP 和 PCoIP。例如，要指定 PCoIP，请使用语法