從微軟角度看 Kubernetes 對公有雲所帶來的改變與挑戰 Tom Lee 雲端解決方案架構師 合作夥伴暨商務事業群 台灣微軟 Policy Routing Telemetry 智慧端點卻連接著笨管線 Smart endpoints, dumb pipes 過去 25 年都是如此運作 服務數量越來越多，端點越來越多，該如何管理 ? 服務網格 Service Mesh 更聰明的管線

Service Mesh是下一代SDN吗？ 从通信的角度看Service Mesh的发展 赵化冰 中兴通讯 软件专家/Istio Committer 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站什么是Service Mesh？- by Willian Morgan(Buoyant) A service mesh is a dedicated infrastructure

从推荐模型的基础特点看
 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动，先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，⽀持腾讯 IEG，CSIG，QQ⾳乐，阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠，专家⼯程师 � 研究⽅向：机器学习系统，云计算，⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群（PCG）技术中台核 ⼼引擎：⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练，

颜世光 百度 搜索基础架构 从百度文件系统 看大型分布式系统设计 自我介绍 • 颜世光, 专注于大规模分布式系统 • 代表作品 - 百度第三代Spider系统 - 百度文件系统BFS - 万亿量级实时数据库Tera - 集群调度系统Galaxy • 个人主页&Blog - https://github.com/bluebore - http://bluebore.cn 提纲 •

LGPL：如果类库引用（链接，不修改）则可以闭源商用，否则不能够闭源商用。 EPL：没有修改过，可以直接商用；有修改过，必须在公布源代码的条件下商用，这种 情况下与GPL的发布条件类似。 • 从定义上看，所有的开源协议本质上都是允许“商用”的，之所以在实践中存在一系列开源软件商用后的侵权问题，本质上说 是由于开源许可证的“传染性”。带有“传染性”开源许可证的软件要求企业/个人在对其进行修改发布时保留原来的开源许 www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源产业主体及产业关系 开源社区运营为核心，注重开源用户和贡献者的反馈 从产业主体的角度上看，开源软件产业市场上的主体包括软件的源作者（个人/企业）、开源基金会、开源社区（包括代码 托管平台、软件论坛、行业联盟）、二次开发者和使用者等。源作者在开源社区中发起开源项目，这意味着将软件源代码 www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 企业的开源商业模型（一） 软件开源为企业带来直接收益、渠道收益、行业生态收益 从商业成功的角度上看，企业发布开源软件能够为自身带来直接商业化收益、渠道收益和市场影响力提升带来的产业协同 收益。其中，直接商业化收益包含企业提供开源软件的收费版本、专业服务和引流广告收入；渠道化收入主要包含开源软

相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助。 ‧ 感谢我在公司的导师李汐博士，在一次畅谈中你鼓励我“快行动起来”，坚定了我写这本书的决心； ‧ 感谢我的女朋友泡泡作为本书的首位读者，从算法小白的角度提出许多宝贵建议，使得本书更适合新 手阅读； ‧ 感谢腾宝、琦宝、飞宝为本书起了一个富有创意的名字，唤起大家写下第一行代码“Hello World!”的 美好回忆； ‧ 感谢校铨在知识产权方 解 大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指

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相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助。 ‧ 感谢我在公司的导师李汐博士，在一次畅谈中你鼓励我“快行动起来”，坚定了我写这本书的决心； ‧ 感谢我的女朋友泡泡作为本书的首位读者，从算法小白的角度提出许多宝贵建议，使得本书更适合新 手阅读； ‧ 感谢腾宝、琦宝、飞宝为本书起了一个富有创意的名字，唤起大家写下第一行代码“Hello World!”的 美好回忆； ‧ 感谢校铨在知识产权方 解 大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指

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