contributors can get involved in the SIG. Kubernetes is in the process of moving to a new “out of tree” model, this effort spans all the touching points with the underlying infrastructure: compute, storage Agenda 4 What is the VMware SIG Purpose, Projects managed, How to join The Roadmap Moving “Out of Tree” : vSphere cloud provider + storage (CSI) How to Get Information on an ongoing basis The VMware and support Kubernetes How to Join 6 SIG Sponsored projects vSphere cloud provider (In-tree and Out-of-tree) • A cloud provider is a Kubernetes controller that runs cloud provider-specific loops required

Container Platform 集群间共享。持久性卷声明是针对某个项目或者命 名空间的，相应的用户可请求它。 重要 重要 OpenShift Container Platform 默认使用 in-tree （非 CSI）插件来置备 AWS EBS 存储。 在以后的 OpenShift Container Platform 版本中，计划使用现有树内插件置备的卷迁移到 对应的 CSI 驱动程序。CSI 存储的高可用性功能由底层存储供应商实现。 对于 OpenShift Container Platform，可以从 AWS EBS in-tree 自动迁移到 Container Storage Interface（CSI）驱动程序作为技术预览（TP）功能。启用迁移后，使用现有 in-tree 驱动程序置备的卷 会自动迁移到使用 AWS EBS CSI 驱动程序。如需更多信息，请参阅 CSI 自动迁移功能。 4 重要 作为集群管理员，您必须使用树内或 Container Storage Interface（CSI）卷及其相应的存 储类，但不得同时使用这两个卷类型。附加的最大 EBS 卷数将单独计算为 in-tree 和 CSI 卷。 4.1.5. 其他资源 第 第 4 章 章 配置持久性存 配置持久性存储 储 23 有关访问额外存储选项的信息，如卷快照，请参阅 AWS Elastic Block Store

存储的高可用性功能由底层存储供应商实现。 对于 OpenShift Container Platform，可以从 AWS EBS in-tree 自动迁移到 Container Storage Interface（CSI）驱动程序作为技术预览（TP）功能。启用迁移后，使用现有 in-tree 驱动程序置备的卷 会自动迁移到使用 AWS EBS CSI 驱动程序。如需更多信息，请参阅 CSI 自动迁移功能。 4 卷限制一致。卷限制取决于实例类型。 重要 重要 作为集群管理员，您必须使用树内或 Container Storage Interface（CSI）卷及其相应的存 储类，但不得同时使用这两个卷类型。对于 in-tree 和 CSI 卷，最大附加的 EBS 卷数量会 单独计算，因此每种类型您都最多可以有 39 个 EBS 卷。 有关访问额外存储选项（如卷快照）的详情，请参考 AWS Elastic Block Store claimName: mypvc EOF 第 第 4 章 章 配置持久性存 配置持久性存储 储 27 重要 重要 OpenShift Container Platform 默认使用 in-tree（非 CSI）插件来置备 Azure Disk 存储。 在以后的 OpenShift Container Platform 版本中，计划使用现有树内插件置备的卷迁移到 对应的 CSI 驱动程序。CSI

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算 法，该算法由多棵决策树组成，GBDT 的核心在于累加所有树的结果 作为最终结果，所以 GBDT 中的树都是回归树，不是分类树，它是属 于 Boosting 策略。GBDT 是被公认的泛化能力较强的算法。 GBDT 由三个概念组成： Regression Decision Tree（即 DT）、Gradient Boosting（即 03 XGBoost 04 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 se XGBoost通过Level-wise tree growth策略来生长树。 同一层所有节点都做分裂， 最后剪枝 LightGBM 通过 leaf-wise (best-first)策略来生长树。 它将选取具有最大 delta loss 的叶节点来生长。 Level-wise tree growth Leaf-wise tree growth …… …… 基于最大深度的 Leaf-wise

000年提出的关联分析算法，它采 取如下分治策略：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree）， 但仍保留项集关联信息。 该算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式。 FP-growth算法以树的形式表示数据库，称为频繁模式树或FP-tree。 此树结构将保持项集之间的关联。数据库使用一个频繁项进行分段。这个片段被称 为“模式片段”。分析了 该算法和Apriori算法最大的不同有两点： 第一，不产生候选集 第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。 29 3.FP-Growth算法 FP-Tree （ Frequent Pattern Tree ） FP树(FP-Tree)是由数据库的初始项集组成的树状结构。 FP树的目的是挖掘最 频繁的模式。FP树的每个节点表示项集的一个项。 根节点表示null，而较低的节点表示项集。在形成树的同时，保持节点与较 首先构造FP树，然后利用它来挖掘频繁项集。 在构造FP树时，需要对数据集扫描两遍， 第一遍扫描用来统计频率，第二遍扫描至考虑频繁项集。 31 3.FP-Growth算法 FP-Tree （ Frequent Pattern Tree ） FP树(FP-Tree)是由数据库的初始项集组成的树状结构。 FP树的目的是挖掘最 频繁的模式。FP树的每个节点表示项集的一个项。 根节点表示null，而较低的节点表示项集。在形成树的同时，保持节点与较

Inode i_mapping i_data address_space radix_tree_root nrpages writeback_index inode(host) tree_lock radix_tree_root gfp_mask rnode count=2 tags tree_node count=2 tags count=1 tags Page Page PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁，产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘，可能Block若干分钟，对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁，产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写入数据最大响应时间不超过20ms（Java GC暂停线程引起）

Inode i_mapping i_data address_space radix_tree_root nrpages writeback_index inode(host) tree_lock radix_tree_root gfp_mask rnode count=2 tags tree_node count=2 tags count=1 tags Page Page PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁，产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘，可能Block若干分钟，对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁，产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写入数据最大响应时间不超过20ms（Java GC暂停线程引起）

recommendations on how Dapr can ensure the quality and integrity of its own supply-chain via its dependency tree. 1 CVE-2023-37475 2 Dapr security audit 2023 Results summarised 7 security issues found All maxprocs.Set() rt, err := runtime.FromFlags(os.Args[1:]) if err != nil { 2 https://github.com/dapr/dapr/tree/ddd11bcc07ddf61bf5edd835a4b621a3ef1d395a/cmd/daprd 7 Dapr security audit 2023 log.Fatal(err) } dependencies. An attacker can commit malicious PRs to a library in Component-contribs dependency tree or perform a dependency confusion attack - which is a manoeuvre where an attacker takes over a library

Diagnostic 5.1.3. Dynamic import 5.1.4. OSGi framework 5.1.5. Stack traces printout 5.1.6. Bundle tree 5.1.7. Watch 5.2. Scripting 5.2.1. Assignation 5.2.2. Expressions 5.2.3. List, maps, pipes and system:version tac tail threads tree-show uninstall update user-add provisioning) 4.15.1. Docker images You can find the docker resource at https://github.com/apache/karaf/tree/master/assemblies/ docker. As prerequisites, you have: • to install the most recent stable version

snapshot and start an alternative VM configuration from there, effectively creating a whole snapshot tree. For details, see chapter 1.8, Snapshots, page 25. You can delete snapshots while the virtual machine and to switch between these different histories of the virtual machine. This can result in a whole tree of virtual machine snapshots, as shown in the screenshot above. 3. You can also delete a snapshot the snapshot data, thus freeing disk space. To delete a snapshot, right-click on it in the snapshots tree and select “Delete”. As of VirtualBox 3.2, snapshots can be deleted even while a machine is running