很多新程序使用 configure 腳本和 Makefile 文件來幫助預處理程序。 (參看 info autoconf、info automake)。autotools-dev 則用於保持指定的自動配置文件爲最新，並帶有關 於使用那些文件的最佳方法的文檔。 • dh-make 和 debhelper - dh-make 是用於創建我們示例軟件包骨架所必須的，它會使用 debhelper 中的一些工 Debian 修訂號 如何增長的信息，請參見節 8.1Debian revision 。 1⁶以下默認你以 Bash 作爲登陸 shell。如果你使用其他的 shell，例如 Z shell，那就使用它們的配置文件代替這裏提到的 ~/.bashrc。 Debian 新維護人員手冊 12 / 57 當然，請用你原始源碼歸檔的名字來替換 filename (文件名)。1⁷ 詳情請參見 dh_make(8) 8中會有更細緻的講解。 請注意，原始碼中不必包含任何在節 2.4 或節 2.5 中談論到的編譯系統。就算原始碼包僅僅是一組影象之類的也可以， 這時候這些檔案的安裝可以用 debhelper 的配置檔案來搞定，比如 debian/install (參見節 5.11)。 1⁷如果上游原始碼已經提供了有內容的 debian 目錄，那麼帶上引數 --addmissing 來執行 dh_make 命令。新的原始碼包格式

that don't depend on libc, allocator or even the presence of an operating system. • alloc 包括需要全域堆積配置器的型別，例如 Vec、Box 和 Arc。 • 嵌入式 Rust 應用程式通常只使用 core，偶爾會使用 alloc。 16.2 說明文件測試 Rust 說明文件的主題涵蓋甚廣，包括： • help functional- style programming. • Result 是實作錯誤處理的標準型別，我們將在第 3 天的課程中介紹。 16.5 String String 是標準堆積配置的可成長 UTF-8 字串緩衝區： fn main() { let mut s1 = String::new(); s1.push_str("Hello"); println!("s1: len Display, so anything that can be formatted can also be converted to a string. 16.6 Vec Vec 是可調整大小的標準堆積配置緩衝區： fn main() { let mut v1 = Vec::new(); v1.push(42); println!("v1: len = {}, capacity = {}", v1

Kubernetes 系統的核心元件，它們共同構成 Kubernetes 系統的框 架和運算模型。透過對它們進行靈活組合，使用者就可快速、方便地對容器叢集進 行配置、建置和管理。 除了以上核心元件，在 Kubernetes 系統中還有許多可供配置的資源物件，例如 LimitRange、ResourceQuota。另外，一些系統內部使用的物件 Binding、Event 等 請參考 Kubernetes Kubernetes 的目前版本中，Heapster、InfluxDB 和 Grafana 均以 Pod 的形式啟動 和運行。 在啟動這些 Pod 之前，首先需要為 Heapster 配置與 Master 的安全連線。 5.2.1 配置 Kubernetes 叢集的 ServiceAccount 和 Secret Heapster 目前版本需要使用 HTTPS 的安全方式與 Kubernetes Master

是用於自動部署，擴展和管理容器化應用 程序的開源系統 ○ 根據資源需求和其他約束自動放置容器 ○ 自我修復，重新啟動失敗的容器 ○ 橫向縮放，自動調整應用程序副本數 ○ 自動部署和回滾，逐漸部署對應用程序或其配置的更改， 在出現 問題時恢復更改 Google Kubernetes Engine ● Google Kubernetes Engine GKE ○ 在 Google Cloud 提供技術的 上部署、管理容器化應用程式及調整資源 為何 Google GKE 是佈署 K8S 的首選 全球佈署 業界最多的佈 署地區選擇 多重版本 支援最多的 GKE發佈版本 ，自動升級 高可用性 支援跨資料中 心自動配置叢 集 網路安全 毋須額外套件 過濾容器到容 器流量防護 自動擴展 隨需動態擴展 負載平衡 整合無流量上 限的Google Cloud Load Balancer Demo: Create

顯、最緊迫的挑戰與 Day 0 和 Day 1 有關 • 推動 Kubernetes 的動力通常是： • 提高開發人員的敏捷性 • 提高開發人員的開發速度 • 通過讓開發人員訪問自助服務配置 來消除開發過程中的摩擦 6 Click to edit Master title style 7 什麼是 Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高，從每月部 署轉變為每日部署。 管理底層操作系統。 • Centralized policy controls • 運營團隊需要一種集中控制集群和工 作負載策略的方法，以確保根據組織 圍繞安全性、合規性和其他最佳實踐 的策略配置 Kubernetes 和容器。 • Kubernetes-native monitoring and logging for security and availability • 中央管理面板必須包含強大的雲原

部署在 35,000+ Node 跑了六 個月以上 ... 21 / 74 1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Request 給 RM 5. 配置啟動 Container 6. AM/Container 溝通 7. Client/AM 溝通 8. 回收 AM Hadoop 2.x 架構 - MapReduce (MRv2) ResourceManager MRv2 的 ResourceManager 就變得非常地 Scalable，撐到 10,000+ Node 也不是問題。又因為 ApplicationMaster 是 Per-Application 配置，所以也不會 變成新的瓶頸。 因為 ApplicationMaster 是 Framework-Specific，所以 ResourceManager 就可以變 成是一個中立的機制，方便支援各種不同

dh_shlibdeps, dh_gencontrol, dh_md5sums, dh_builddeb, . . . ▶ 由 debian/rules 所呼叫 ▶ 透過 debian/中的指令參數或檔案來進行配置的動作 package.docs, package.examples, package.install, package.manpages, ... ▶ 有第三方小幫手可以協助打包套件: python-support 你可以手動編輯或者創建一條歷程記錄. ▶ 或者你可以使用dch -i, 使用編輯器創建一條歷程記錄 ▶ 名字以及電子郵件的相關設定可透過DEBFULLNAME and DEBEMAIL環境變數 來進行配置 ▶ 接著重新構建套件: 產生一個新版本套件 ▶ 套件版本規則被定義在Debian policy 章節 5.6.12 https://www.debian.org/doc/debian-policy/ch-controlfields

Services Component 元件 • Pipe Component 元件 模組 • AppModule Angular 2 元件的組成 範本 ( Template ) • HTML 版面配置 • HTML 部分片段 • 資料繫結 (Bindings) • 畫面命令 (Directives) 類別 ( Class ) • 建構式 (Constructor) • 屬性 (Properties)

效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間，應該如何操作 呢？ 1. 確定執行平臺，包括硬體配置、程式語言、系統環境等，這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，列印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可選）在命令列輸入 pip install black ，安裝程式碼格式化工具。 2. C/C++ 環境 1. Windows 系統需要安裝 MinGW（配置教程）；MacOS 自帶 Clang ，無須安裝。 2. 在 VS Code 的擴充功能市場中搜索 c++ ，安裝 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 選） 開 啟 Settings

效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間，應該如何操作 呢？ 1. 確定執行平臺，包括硬體配置、程式語言、系統環境等，這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，列印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可選）在命令列輸入 pip install black ，安裝程式碼格式化工具。 2. C/C++ 環境 1. Windows 系統需要安裝 MinGW（配置教程）；MacOS 自帶 Clang ，無須安裝。 2. 在 VS Code 的擴充功能市場中搜索 c++ ，安裝 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 選） 開 啟 Settings