Service Mesh Meetup #4 上海站 探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。

请将具体案例与数据分析相结合，生成一份包含案例分析的多模态报告。 类别 优势 挑战 结构化思维 引导AI按照预设逻辑进行创作 设计合理的逻辑结构需要经验和技巧 内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 SPECTRA任务分解模型 • Segmentation（分割）：将大任务分为独立但相关的 部分 • Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行 顺序 • Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节 • Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Alloc 统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。 c.讨论过度免疫反应（如过敏）可能对应的网络安全问题（如误报或过度限制）。 （4）创新思路： a.提出“数字疫苗”概念，探讨如何通过模拟攻击来增强系统抵抗力。

请将具体案例与数据分析相结合，生成一份包含案例分析的多模态报告。 类别 优势 挑战 结构化思维 引导AI按照预设逻辑进行创作 设计合理的逻辑结构需要经验和技巧 内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 SPECTRA任务分解模型 • Segmentation（分割）：将大任务分为独立但相关的 部分 • Prioritization（优先级）：确定子任务的重要性和执行 顺序 • Elaboration（细化）：深入探讨每个子任务的细节 • Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Alloc 统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。 c.讨论过度免疫反应（如过敏）可能对应的网络安全问题（如误报或过度限制）。 （4）创新思路： a.提出“数字疫苗”概念，探讨如何通过模拟攻击来增强系统抵抗力。

（Stanford Question Answering Dataset），这个数据集 是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察 其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 p 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社交障碍？DeepSeek教你‘高情商’破局！ 场景1：过年催婚如何通过AI应对

– cmake 的 helloworld Hello world ，世界 你好 本节选择了一个最简单的例子 Helloworld 来演练一下 cmake 的完整构建过程，本节并不 会深入的探讨 cmake，仅仅展示一个简单的例子，并加以粗略的解释。我们选择了 Everest Linux 作为基本开发平台，因为这个只有一张 CD 的发行版本，包含了 gcc- 4.2/gtk/qt3/qt4 –enable-shared;make 就会在 shared 目录 生成动态库。 这就是外部编译的一个简单例子。 对于 cmake，内部编译上面已经演示过了，它生成了一些无法自动删除的中间文件，所以， 引出了我们对外部编译的探讨，外部编译的过程如下： 1，首先，请清除 t1 目录中除 main.c CmakeLists.txt 之外的所有中间文件，最关键 的是 CMakeCache.txt。 2，在 t1 目录中建立 build 的默认定义是/usr/local 8，小结： 本小节主要描述了如何在工程中使用多目录、各种安装指令以及 CMAKE_INSTALL_PREFIX 变量(你真够牛的，这么点东西居然罗唆了这么多文字) 在下一小节，我们将探讨如何在 cmake 中构建动态库和静态库，以及如何使用外部头文件 和外部共享库，毕竟，这是程序编写中最长使用的（对了，你知道用怎样的 gcc 参数可以 直接构建静态库和动态库吗？） 五，静态库与动态库构建

这是一种正常现象，最终会自动恢复，经过日志分析得出 rocketmq 没问题，故后面去查看消息积压，发现消息积压明显在减少，那这就奇了怪了， 咋消息积压在快速减少，但为啥消费 TPS 还是为 0 呢？ 接下来将该问题进行探讨。 温馨提示：在问题分析部分，作者没有直接给出答案，而是一步一步探寻答案，因此会 通过追踪源码来寻求答案，如果大家想急于答案，可以跳过问题分析，直接查看本文末尾的 问题解答部分。 通过本文的阅读，您将获得如下信息： 为。 51 > 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 为 0，但消息积压数却在降低是个什么“鬼” 二、问题分析 1. rocketmq-console 数据获获取逻辑探讨 要解开消费 TPS 显示为０的问题，我们首先要来看一下 rocketmq-console 这个 页面的展示逻辑，即通过阅读 rocketmq-console 的源码来解开其采集逻辑。 得知， SSD，但这种情况，通常需要重启 Broekr 服务器，没有扩容来的方便。 本文就介绍到这里了，如果大家觉得文章对自己有用的话，麻烦帮忙点赞、转发，谢谢。 亲爱的读者朋友，还有更好的方案没？欢迎留言与作者互动，共同探讨。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 1.10 再谈 RocketMQ broker busy < 104 1.10 再谈 RocketMQ broker busy

OSS Compass 平台相关公开数据 15 / 111 OSS Compass Insight 2024 中国开源开发者报告重点聚焦大模型，本章节以大模 型 LLM 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 触及了社会、伦理和政策层面的广泛议题。 从对中国开源模型崛起的分析，到对开源模型持久性的思考， 再到对超级应用探寻之路的探索，每篇文章都为我们提供了 独特的视角，帮助我们理解开源大模型在 从技术到生态，中国通过自主研发和协同创新，逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。 这种转变不仅是技术实力的体现，更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。以下，我们 将从崛起与变革两个维度，探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 崛起 从“追随者”到“引领者” 2024 年，中国学术界和产业界大力推进自主研发，在技术创新和模型能力上实现了显著飞 跃，并在全球范围内取得了显著成就。

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帮助读者快速了解大多数现代深度学习应用背后的基本工具。 • 第三部分讨论可伸缩性、效率和应用程序。首先，在 11节 中，我们讨论了用于训练深度学习模型的几 种常用优化算法。下一章 12节 将探讨影响深度学习代码计算性能的几个关键因素。在 13节 中，我们展 示了深度学习在计算机视觉中的主要应用。在 14节 和 15节 中，我们展示了如何预训练语言表示模型并 将其应用于自然语言处理任务。 softmax回归适用于分类问题，它使用了softmax运算中输出类别的概率分布。 • 交叉熵是一个衡量两个概率分布之间差异的很好的度量，它测量给定模型编码数据所需的比特数。 练习 1. 我们可以更深入地探讨指数族与softmax之间的联系。 1. 计算softmax交叉熵损失l(y, ˆy)的二阶导数。 2. 计算softmax(o)给出的分布方差，并与上面计算的二阶导数匹配。 2. 假设我们有三个类发生的概率相等，即概率向量是( 练误差收敛到泛化误差的速率。在一系列 开创性的论文中，Vapnik和Chervonenkis63 将这一理论扩展到更一般种类的函数。这项工作为统计学习理论 奠定了基础。 在我们目前已探讨、并将在之后继续探讨的监督学习情景中，我们假设训练数据和测试数据都是从相同的分 布中独立提取的。这通常被称为独立同分布假设（i.i.d. assumption），这意味着对数据进行采样的过程没有 进行“记

这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名，核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 思路方法篇 告警事件的后续处理：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 处理等等。看起来需求很多，最核心的痛点有两个：