Hat OpenShift Service Mesh 版本 版本 2.2.3 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 发行版本解决了 CVE 报告的安全漏洞问题(CVE)、程序错误修正， 并受 OpenShift Container Platform 4.9 和更高版本的支持。 1.2.2.1.1. Red Hat OpenShift Service Hat OpenShift Service Mesh 版本 版本 2.2.2 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 发行版本解决了 CVE 报告的安全漏洞问题(CVE)、程序错误修正， 并受 OpenShift Container Platform 4.9 和更高版本的支持。 1.2.2.2.1. Red Hat OpenShift Service Hat OpenShift Service Mesh 版本 版本 2.2.1 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 发行版本解决了 CVE 报告的安全漏洞问题(CVE)、程序错误修正， 并受 OpenShift Container Platform 4.9 和更高版本的支持。 1.2.2.3.1. Red Hat OpenShift Service

21.1 关于 Github Issues 和 Pull Requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.2 漏洞报告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.3 请求新功能 你可以提出问题并参与开发讨论： • Keras Google group。 • Keras Slack channel。使用 这个链接 向该频道请求邀请函。 你也可以在 Github issues 中张贴漏洞报告和新功能请求（仅限于此）。注意请先阅读规范 文档。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 4 1.7 为什么取名为 Keras? Keras (κέρας) 在希腊语中意为 号 模型导入。 • 在 Raspberry Pi 树莓派上。 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（比 如为了发布）。支持的后端有： • 谷歌的 TensorFlow 后端 • 微软的 CNTK

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1164 20.4.1 XML 漏洞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1165 20.4.2 通常更容易实现同样的目标，并且不会导致代码问题，因为许多代码都会假定所用的是默认实现。 同样也不建议直接使用__import__() 而应该用importlib.import_module()。 本函数会导入模块 name，利用 globals 和 locals 来决定如何在包的上下文中解释该名称。fromlist 给出 了应从 name 模块中导入的对象或子模块的名称。标准的实现代码完全不会用到 locals 参数，只用到了 之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个 胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是，在许多 采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存利用效率， 当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包 含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 8.6. heapq --- 堆队列算法 255

之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个 胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是，在许多 采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存利用效率， 当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包 含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0 全）I/O 接口时会很有用，例如某些 ioctl() 操作。 只要数组存在并且没有应用改变长度的操作，返回数值就是有效的。 注解: 只有在使用以 C 或 C++ 编写的代码中的数组对象时，才能有效利用该信息，但此时，更合理的 是，使用数组对象支持的缓冲区接口。因此，该方法的存在仅仅是为了向后兼容性，应避免在新代码 中使用。缓冲区接口的文档参见 bufferobjects。 array.byteswap() 第二个参数是枚举成员名称的 来源。可以是个用空格分隔的名称字符串、名称序列、表示键/值对的二元组 的序列，或者名称到值的映射（如字典）。最后两种可以为枚举赋任意值；其他类型则会自动赋成由 1 开始 递增的整数值（利用 start 形参可指定为其他起始值）。返回值是一个派生自Enum 的新类。换句话说，上 述对 Animal 的赋值等价于: >>> class Animal(Enum): ... ANT = 1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1086 20.4.1 XML 漏洞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1087 20.4.2 defusedxml 通常更容易实现同样的目标，并且不会导致代码问题，因为许多代码都会假定所用的是 默认实现。同样也不建议直接使用__import__() 而应该用importlib.import_module()。 本函数会导入模块 name，利用 globals 和 locals 来决定如何在包的上下文中解释该名称。fromlist 给 出了应从 name 模块中导入的对象或子模块的名称。标准的实现代码完全不会用到 locals 参数，只 用到了 之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式， 每个胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是， 在许多采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存 利用效率，当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之 下的两个单元包含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0

之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式， 每个胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是， 在许多采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存 利用效率，当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之 下的两个单元包含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0 安全）I/O 接口时会很有用，例如某些 ioctl() 操作。只要数组存在并且没有应用改变长度的操作，返回数值就是有效的。 注解: 只有在使用以 C 或 C++ 编写的代码中的数组对象时，才能有效利用该信息，但此时，更合 理的是，使用数组对象支持的缓冲区接口。因此，该方法的存在仅仅是为了向后兼容性，应避免在 新代码中使用。缓冲区接口的文档参见 bufferobjects。 array.byteswap() 第二个参数是枚举成员名称的 来源。可以是个用空格分隔的名称字符串、名称序列、表示键/值对的二元 组的序列，或者名称到值的映射（如字典）。最后两种可以为枚举赋任意值；其他类型则会自动赋成由 1 开始递增的整数值（利用 start 形参可指定为其他起始值）。返回值是一个派生自Enum 的新类。换句 话说，上述对 Animal 的赋值等价于: >>> class Animal(Enum): ... ANT = 1

之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式， 每个胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是， 在许多采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存 利用效率，当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之 下的两个单元包含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0 安全）I/O 接口时会很有用，例如某些 ioctl() 操作。只要数组存在并且没有应用改变长度的操作，返回数值就是有效的。 注解: 只有在使用以 C 或 C++ 编写的代码中的数组对象时，才能有效利用该信息，但此时，更合 理的是，使用数组对象支持的缓冲区接口。因此，该方法的存在仅仅是为了向后兼容性，应避免在 新代码中使用。缓冲区接口的文档参见 bufferobjects。 array.byteswap() 第二个参数是枚举成员名称的 来源。可以是个用空格分隔的名称字符串、名称序列、表示键/值对的二元 组的序列，或者名称到值的映射（如字典）。最后两种可以为枚举赋任意值；其他类型则会自动赋成由 1 开始递增的整数值（利用 start 形参可指定为其他起始值）。返回值是一个派生自Enum 的新类。换句 话说，上述对 Animal 的赋值等价于: >>> class Animal(Enum): ... ANT = 1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1132 20.4.1 XML 漏洞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1133 20.4.2 之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个 胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是，在许多 采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存利用效率， 当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包 含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0 全）I/O 接口时会很有用，例如某些 ioctl() 操作。 只要数组存在并且没有应用改变长度的操作，返回数值就是有效的。 注解: 只有在使用以 C 或 C++ 编写的代码中的数组对象时，才能有效利用该信息，但此时，更合理的 是，使用数组对象支持的缓冲区接口。因此，该方法的存在仅仅是为了向后兼容性，应避免在新代码 中使用。缓冲区接口的文档参见 bufferobjects。 array.byteswap()

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1249 20.4.1 XML 漏洞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1249 20.4.2 通常更容易实现同样的目标，并且不会导致代码问题，因为许多代码都会假定所用的是默认实现。 同样也不建议直接使用__import__() 而应该用importlib.import_module()。 本函数会导入模块 name，利用 globals 和 locals 来决定如何在包的上下文中解释该名称。fromlist 给出 了应从 name 模块中导入的对象或子模块的名称。标准的实现代码完全不会用到 locals 参数，只用到了 之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个 胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是，在许多 采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存利用效率， 当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包 含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果这个堆的不变性始终受到保护，则索引号 0

之上。体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个 胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。但是，在许多 采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。为了获得更高的内存利用效率， 当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包 含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。 如果此堆的不变量始终受到保护，则序号 0 为高效循环而创建迭代器的函数 本模块实现一系列iterator ，这些迭代器受到 APL，Haskell 和 SML 的启发。为了适用于 Python，它们都被重 新写过。 本模块标准化了一个快速、高效利用内存的核心工具集，这些工具本身或组合都很有用。它们一起形成了 “迭代器代数”，这使得在纯 Python 中有可能创建简洁又高效的专用工具。 例如，SML 有一个制表工具：tabulate(f)，它可产生一个序列 None 。 10.1.2 Itertools 食谱 本节将展示如何使用现有的 itertools 作为基础构件来创建扩展的工具集。 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素，而不 是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有助于消除临 时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的