在云原生应用模型定义领域，业界也在不同方向进行探索。比如 AWS 新发布的 Proton 是面向云原生应用交付的服务，通过Proton，可以降低容器和Serverless部署、运维复杂性，并且可以和GitOps结合起来，提升整个应用交付流程的自动化和可管理性。阿里云Serverless K8s支持的Knative可以同时支持Serverless 容器和函数来实现事件驱动的应用，让开发者使用一个编程模型，可以高效选择底层不同Serverless化算力进行优化执行，等等。
敏捷开发与可编程云基础设施结合在一起，大大提升了企业应用的交付效率。然而在这个过程中，如果忽视了安全风险控制，有可能造成巨大的损失。Gartner 论断，到2025年，云上基础设施99%的安全渗透问题是由于用户错误的配置和管理造成的。
通过这种方式，我们可以为分布式的云原生应用提供灵活的、健壮、自动化的全生命周期管理能力
• 所有配置可被版本管理，可追溯，可审计
• 所有配置可维护、可测试、可理解、可协作
• 所有配置可以进行静态分析、保障变更的可预期性
• 所有配置可以在不同环境重现，所有环境差异也需要进行显示声明，提升一致性
更进一步，我们可以将应用程序的所有环境配置都通过源代码控制系统进行管理，并通过自动化的流程进行面向终态地交付和变更。这样就是GitOps的核心理念。
在最后一子落下之前,胜负已经十分明了。法国著名媒体机构CAUSEUR尖叫: "李世石感到羞耻的一天。"震惊的九段冠军挣扎着讲述他被数学算法打败:
“...我应该表现得更好,应该有更好的结果以及更好的比赛过程。我为没能满足很多人的期望而道歉。我有些无能为力。”
数据科学领域有如下两种基本的学习类型。
有监督学习:训练的数据包含已知的结果。模型相对于这些结果进行训练。
无监督学习:训练数据不包含任何已知的结果。算法自行发现数据中的联系。
有史以来,衰老的挑战一直是伟大思想家、政治家和科学家关注的前沿。期美国老年学家I.L. Nascher在他的经典著作中写到 :
“为什么人会变老,或者为什么经过一段时间的身体机能完美后,器官和组织会退化,其功能变弱并病变,直到它们无法维持生命所必需的、和谐的相互关系,这个问题是生与死这一伟大问题的一部分。”
运用本书中的想法将改变你的数据科学实践思维。即使仅实践了本书每章中的一个想法,你也不仅可以使用深度学习完成任务,还将能游刃有余地面对更多数据的机会和挑战。
深度学习在需要分类和/或预测的领域非常有用。在商业、工业或者研究的任何领域,任何对预测和分类问题感兴趣的人都应该学习深度学习。实际上,如果有足够的历史数据、需要预测或分类的研究案例,便可以构建一个深度学习模型进行研究。
向量检索的第一大类应用就是对语音、图像、视频这些人类所接触到的，也最为常见的非结构化数据的检索。传统的检索引擎只是对这些多媒体的名称和描述进行了索引，而并没有尝试对这些非结构数据的内容进行理解和建立索引，因此传统引擎的检索结果具有非常大的局限性。
