数据迁移 数据迁移 存量 存量 MySQL 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移， 及增量数据同步。 可协助⽤⼾在不停机的情况下轻松将业务从MySQL 切换⾄ TiDB。 ⾃建 ⾃建 TiDB 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB服务。 ⽤⼾在源TiDB开启Pump MySQL 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ MySQL 数据库。 ⽤⼾在TiDB服务上开启 Binlog 可将数据增量同步⾄下游MySQL。 UDTS 与 TiDB Binlog服务⼀起可协助⽤⼾轻松建⽴ MySQL从库。 为 为 TiDB 服务建⽴ 服务建⽴ TiDB 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB 数据库。 ⽤⼾在源TiDB服务上开启 Binlog Binlog 可将数据增量同步⾄下游TiDB。 UDTS 与 TiDB Binlog服务⼀起可协助⽤⼾轻松建⽴TiDB从 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 1/2 库。 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/2

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Hadoop 迁移到阿里云 MaxCompute 技术方案 （V2.8.5） 编写人：MaxCompute 产品团队 日 期：2019.05 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 2 目录 1 概要 .................................. ............. 11 3 MaxCompute 迁移场景分析 ................................................................................................................. 15 3.1 迁移基于 Hadoop 的数据湖/数据仓库业务负载 .......... .......... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 ................................................................................................... 17 4 Hadoop 到 MaxCompute 迁移工具介绍 .............................

Service Mesh Meetup #4 上海站 蚂蚁金服Service Mesh 渐进式迁移方案 2018.11.25 敖小剑 @ 蚂蚁金服 中间件 龙轼 @UC 基础研发部1 Service Mesh演进路线 1 2 实现平滑迁移的关键 3 DNS寻址方案的演进 4 5 总结 DNS寻址方案的后续规划ü 对未来长期目标的认可 • Service Mesh（带控制平面，如Istio） 还有很多应用没有实现微服务化 • 还有很多应用没有运行在kubernetes之上 • Istio目前还不够稳定，也无法原生支持我们的规模 • 现有系统中的众多应用不可能一夜之间全部迁移 ü 最重要的：平滑迁移 • 微服务 + Service Mesh + Kubernetes 是目标 • 但是如何从现有体系向目标迈进，必须给出可行的实践指导 ü Roadmap • 预计2019年初 ）非常自然 • 容易落地 • 快速达成短期目标 ü 缺点是再往后走 • 由于没有k8s的底层支持，就不得不做大量工作 • 尤其istio的非k8s支持，工作量很大 • 而这些投入，在最终迁移到k8s时，又被废弃 ü 结论： • 不符合蚂蚁的远期规划（k8s是我们的既定目标） • 会造成投资浪费（k8s铺开在即） 演进路线2分析 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式)

1 2023年04月 深度学习-人脸识别和风格迁移 黄海广 副教授 2 01 人脸识别概述 02 神经风格迁移 本章目录 3 01 人脸识别概述 1.人脸识别概述 02 神经风格迁移 4 1.人脸识别概述 人脸验证（face verification） 人脸识别（face recognition） • 有一个K个人的人脸数据库 • 获取输入图像 人脸识别概述 2.神经风格迁移 02 神经风格迁移 20 2.神经风格迁移 21 2.神经风格迁移 22 2.神经风格迁移 深度学习=表示学习+浅层学习 23 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角 点、纹理、几何形状、表面等 深层学到的特征则更为复杂抽象，为狗 、人脸、键盘等等 24 2.神经风格迁移 ?(?) = ??content( ，而你的目标是生成一个新图片? 25 2.神经风格迁移 • 随机初始化生成图像?，如100×100×3，500×500×3，又或者是任何你想要的尺寸。 • 然后使用代价函数?(?)，使用梯度下降的方法将其最小化，更新?: = ? − ? ?? ?(?)。在 这个步骤中，你实际上更新的是图像?的像素值，也就是100×100×3，比如RGB通 道的图片。 26 2.神经风格迁移 内容代价函数（Content

���������������������������������������������������������������������������������������������� ��� 迁移��������������������������������������������������������������������������������������������������� 有两种方式来建模行为 一种是通过与外界交互的对象的生命史 另一种是使 用一系列对象的通信模式 这些相互连接的对象交互实现行为 状态机是被隔离的对象视 图 视图中 对象依照当前状态对事件响应 执行动作 迁移至新状态 状态机在状态 图中显示 � 相互交互对象的系统视图是一种协作 即依赖上下文的对象和互相之间链的视图 连同 对象间数据链上的消息流 该视点在单张视图中统一了数据结构 控制流和数据流 协作 和交互在顺序图和协作图中表达 可替换的系统组成部分 它可以作为满足 相同说明的其它构件替代品 结点是定义了位置的运行时段的运算资源 它可以容纳构件 和对象 配置视图描述了运行系统中结点的配置 构件和对象在结点中的分布 及包括结 点内容的可能迁移 � 模型组织 模型组织 模型组织 模型组织 计算机可以处理大型的模型 但人不可以 大型系统中 建模信息必须划分成 条理分明的单元 以使开发团队可以并发的工作在不同的部分 即使在小型系统中 人类

创建并使用引导源 11.7. 管理自动引导源更新 第 第 12 章 章 实时 实时迁移 迁移 12.1. 虚拟机实时迁移 12.2. 实时迁移限制和超时 12.3. 迁移虚拟机实例到另一节点 12.4. 在专用额外网络中迁移虚拟机 12.5. 取消虚拟机实例的实时迁移 12.6. 配置虚拟机驱除策略 12.7. 配置实时迁移策略 第 第 13 章 章 节 节点 点维护 维护 13.1. 关于节点维护 Windows 虚拟机 (VM) 在集群中运行 pod 和虚拟机工作负载 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift Container Platform 集群容器和基础架构。 OpenShift Virtualization accessMode: ReadWriteMany 和 volumeMode: Block。这一点非常重要： 第 第 1 章 章 关于 关于 OPENSHIFT VIRTUALIZATION 5 实时迁移需要 ReadWriteMany (RWX) 访问模式。 与 Filesystem 卷模式相比，Block 卷模式性能有显著提高。这是因为 Filesystem 卷模式使用更 多存储层，包括文件系

· · · · · · · · · 143 5 数据迁移 145 5.1 数据迁移场景综述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 145 5.1.1 迁移 Aurora MySQL 到 TiDB · · · · · · · · · · 145 5.1.2 迁移 MySQL 到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 145 5.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 146 5.1.4 从文件迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 146 5.1.5 复杂迁移场景· · · · · · · · · · · · · · · · · ·

CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 5.1. 配置 CSI 卷 5.2. CSI INLINE 临时卷 5.3. CSI 卷快照 5.4. CSI 卷克隆 5.5. CSI 自动迁移 5.6. AWS ELASTIC BLOCK STORE CSI DRIVER OPERATOR 5.7. AZURE DISK CSI DRIVER OPERATOR 5.8. GCP PD 在以后的 OpenShift Container Platform 版本中，计划使用现有树内插件置备的卷迁移到 对应的 CSI 驱动程序。CSI 自动迁移应该可以无缝进行。迁移不会改变您使用所有现有 API 对象的方式，如持久性卷、持久性卷声明和存储类。有关迁移的更多信息，请参阅 CSI 自动迁移。 完全迁移后，未来的 OpenShift Container Platform 版本将最终删除树内插件。 Container Platform，可以从 AWS EBS in-tree 自动迁移到 Container Storage Interface（CSI）驱动程序作为技术预览（TP）功能。启用迁移后，使用现有 in-tree 驱动程序置备的卷 会自动迁移到使用 AWS EBS CSI 驱动程序。如需更多信息，请参阅 CSI 自动迁移功能。 4.1.1. 创建 EBS 存储类 存储类用于区分和划分存储级