## Kubernetes 异常配置检测框架 顾静, 阿里云 邓隽, 阿里云 ## 我们来自阿里云容器服务 • 顾静，研发工程师 • 邓隽，技术专家 ## 我们参与打造 • 容器服务（ACK/ASK） • 容器镜像服务（ACR） • 服务网格（ASM） 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 ## Kubernetes 使用日常 无法正常工作  ## 异常 VS 异常检测 操作系统  云原生操作系统 ! 4c549730b3268623bb96b599/p7_3.jpg) ## 运行模式 • 集群节点（DaemonSet / Standalong） ## 问题检测 • 硬件（CPU、内存、磁盘） • 操作系统（NTP、内核死锁、文件系统异常） • Container Runtime（无响应） ![Image](/uploads/documents/2/c/2/2/2c2253c24c

uments/3/2/1/3/32132c9fc13966e18aaaa130ac07ef5c/p3_1.jpg) ## 大纲 - 并发 - 接口 - 垃圾回收 - 调度 - 死锁检测 ## 并发  ## 并发 • goroutine提供轻量的并发机制 ready at the moment") } • select如何实现? • select其实是一个整体 • c1 c2并不能独立对待 - 要么全部成功，要么失败，否则可能死锁 • 单纯对select结构加锁行不通!!! • 共享一个全局锁?  - 研究课题：能否实现lock-free channels? ## 大纲 - 并发 - 接口 - 垃圾回收 - 调度 - 死锁检测 ## 接口 • 接口定义了一系列方法 - 如果类型实现了这些方法，它就实现了这个接口 • 接口不依赖实现 - 避免了过度设计，比如OO里面基于继承的方式 ## 接口 ![Image](

## 基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究 报告人：徐辉 复旦大学 报告日期：2022.11.25 ## 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 ## 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 ## Rust语言 ## 系统级安全编程语言 println("foo_=_.{:?}", foo.vec); } ## 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 ## 研究挑战和思路 ☐ 研究挑战：指针分析是NP-hard问题 准确性：应采用路径敏感的指针分析算法，避免过多误报 分析效率：应基于Rust MIR的特点对算法进行优化，使其可行 ☐ 整体思路：基于编译过程中的生成的MIR进行静态分析 ■ 路径提取：控制流图=>生成树 别名分析：分析指针之间的关联关系 ■ 模式识别：根据预定义的缺陷模式检测指针漏洞 路径提取  别名分析

## 深度学习-目标检测 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 目标检测概述 02 目标检测算法 03 YOLO算法 04 Faster RCNN算法 ### 1. 目标检测概述 01 目标检测概述 02 目标检测算法 03 YOLO算法 04 Faster RCNN算法 ### 1. 目标检测概述   ### 1. 目标检测概述 ## 目标检测和识别

商品检测篇：使用 RetinaNet 瞄准你的货架商品 ## ☐ ☐ ☐ ☐ 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 ## 目录 - 基础：目标检测问题定义与说明 - 基础：R-CNN系列二阶段模型综述 - 基础：YOLO系列一阶段模型概述 - 基础：RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么 - 应用：检测数据准备与标注 - 应用：划分检测训练集与测试集 应用：划分检测训练集与测试集 - 应用：生成 CSV 格式数据集与标注 - 应用：使用 TensorFlow 2 训练 RetinaNet - 应用：使用 RetinaNet 检测货架商品 - 扩展：目标检测常用数据集综述 - 扩展：目标检测更多应用场景介绍 ## 基础：目标检测问题定义与说明 ## 目标检测问题 图像分类  目标检测  狗 ## 目标检测评估：Ground Truth ![Image](/uploads/documents/9/1/3/c/

业务落地篇：实现货架洞察 Web 应用 ## ☐ ☐ ☐ ☐ 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 ## 目录 - 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 - 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 - 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 - 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 - 搭建 AI SaaS 理论：Web SaaS：部署和测试 AI SaaS 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 ## 检测模型 RetinaNet 前向转换和使用 File Edit View Run Kernel Tabs Settings Help |\+|\+|C|ai\_pipeline.ipynb|×| |---|---|---|---|---| ## 加载检测推理模型 detector File Edit View 5L' '红星二锅头43度绵柔8陈酿100ml' '红星二锅头52度500ml'] 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 ## Try it! 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 ## 检测+分类 ## 极客时间 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path,

6月-2017年7月 • 智能运维系统：机器学习+业务运维，2017年8月-至今 ## 目录 01 / 智能运维场景描述 整体介绍 02 / 单维时间序列分析 异常检测 03 / 多维时间序列分析 多维下钻 04 / Metis 的研究方向 展望未来 ## 基于机器学习的智能运维 ## 智能运维（AIOps）  ## 时间序列异常检测 ![Image](/up

..... 34 6.2 组件介绍 ..... 35 6.3 使用单独的组件 ..... 36 6.3.1 启动 Debian 安装程序与配置硬件 ..... 36 6.3.1.1 检测可用内存/小内存模式 ..... 36 6.3.1.2 选择地区选项 ..... 36 6.3.1.3 选择键盘 ..... 37 6.3.1.4 寻找 Debian 安装程序 ISO 映像 使用网络镜像 ..... 46 6.3.6.1.3 选择网络镜像 ..... 47 6.3.6.2 选择和安装软件 ..... 47 6.3.7 创建启动系统 ..... 48 6.3.7.1 检测其他的操作系统 ..... 48 6.3.7.2 在驱动器上 Grub 安装引导程序 ..... 48 6.3.7.3 不使用 boot loader 继续进行 ..... 48 6.3 些硬件。根据 2022 年关于非自由固件的一般性决议，从 Debian GNU/Linux 12.0 开始，官方安装映像中可以包含非自由固件软件包。默认情况下，debian-installer 将会检测必需的固件（根据内核日志和 modalias 信息），如果在安装介质（例如网络安装映像）中找到了相关的软件包，则会安装对应的软件包。软件包管理器也将自动配置为启用对应的分区，以使这些软件包能够获得安全更新。这通常意味着