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项目管理还意味着要有一个大心脏。重大项目涉及技术攻关、人员变动、需求更改等众多可变因素。面临各种变化，还要在确保目标顺利达成，需要较强的抗压能力。

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人工智能机器人是一种可以做出类似人类决策的软件。这些机器人具有获取输入和输出行为的能力，这些行为看起来像人类定期完成的任务。人工智能技术带来了巨大的发现，它正在推动数字世界的发展。现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

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这些都是可以采用人工智能技术解决的问题，人工智能也解决了司法系统中的挑战和许多其他问题。人工智能的一个重要组成部分是机器学习。它利用统计推断和大量数据来训练计算机像人类一样思考。它可以做出比人类更明智的决策，并且它在使人们认为属于人类领域的许多流程自动化方面发挥了很大作用。

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人工智能正在促进许多新的发展。人工智能所做的事情就是为人类提供更多的帮助。人们在以往需要进行数千小时的实验才能得到结果。而人工智能技术现在能够更好地模拟这些实验，因此可以更快地得到结果。这使人们能够专注于开展需要获得突破的科技和工程。

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这是人工智能技术所做的事情，但可能付出巨大的代价。人们必须制定一些策略和措施以确保不会滥用人工智能技术。从本质上来说，人们在全球互联网上留下大量数据，而不良行为者可能将其用于不当目的。而这就是为什么数据治理如此重要的原因。

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数据治理意味着什么?

数据治理侧重于组织为数据的使用设置的策略。它还关注组织的各部门如何结合在一起，以确保数据得到正确使用。例如，美国一家主要的信用评级机构遭到黑客攻击，其治理政策很糟糕，导致数百万人的社保号码被泄露。他们被黑客入侵和身份被窃取的几率要高得多。

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容器共享所在Pod的存储Volume，网络命名空间以及PID命名空间，容器拥有CPU/内存资源分配与资源额度。在进行资源管理时，要区分CPU/内存资源分配额度和工作负载实际的CPU/内存利用率。K8S集群信息控制台一般展示工作负载定义的CPU/内存分配额度。

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Scheduler基于容器运行时依赖关系，资源需求设置以及默认调度策略进行决策。默认的调度策略通常会考虑调度的节点可以保证工作负载具有高可用，高性能以及低延迟。所以，除非对于节点选择具有特殊使用用途，否则建议用户一般直接采用默认调度策略。

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运行在K8S集群的应用服务多是基于微服务架构的分布式系统。服务与服务之间常常具有互相调用关系。当调度应用服务Pod时，Scheduler会选择最佳的节点进行资源分配创建Pod，在启动容器前，随机分配ClusterIP地址给这个Pod。所以，当另一个应用服务Pod想要与该应用服务Pod通信，很难获取到这个随机分配的ClusterIP信息。

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每当这些新的自动生成代码产品发布，网络上总会出现“人工智能会不会取代前端”“一大批前端程序员要失业了”这些讨论。