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如果采用云托管模式，实际上是在基础设施层去构建应用，应用构建的抽象层次是比较低的，因此会带来大量工作，用户自己需要整合不同的组件和服务

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人机对战的历史可以追溯到约翰亨利和新技术蒸汽钻那场史诗般的对战。在那场无限制的比赛中,双方表现得旗鼓相当,最终亨利获胜,但不久就因虚脱而死。随着铁路蜿蜒穿越整个美国,蒸汽钻成了必不可少的工具。深度学习之于李世石如同蒸汽钻之于约翰享利。

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Kubernetes架构的核心就是就是控制器循环，也是一个典型的"负反馈"控制系统。当控制器观察到期望状态与当前状态存在不一致，就会持续调整资源，让当前状态趋近于期望状态。比如，根据应用副本数变化进行扩缩容，节点宕机后自动迁移应用，等等

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K8s的成功离不开3个重要的架构选择
• 声明式（Declarative）的API：在Kubernetes之上，开发者只需定义抽象资源的目标状态，而由控制器来具体实现如何达成。比如Deployment, StatefulSet, Job等不同类型工作负载资源的抽象。

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我也不是在谈论机器学习狂热分子与传统统计建模的数据科学家。经典的统计建模和由现代机器学习开发的算法在识别和利用数据集的重要特征方面都起着重要的作用。本书将帮助你更好地理解这两种方法,并将它们更有效地结合到分析数据集中。

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我甚至谈论的也不是具有专门领域知识的数据科学家和那些通才的数据科学家。在一个学科深入进去并精通,是会有很好的回报的;灵活地跨越多个学科之间需要非凡的天分,也会是收获颇丰的。本书会在这两个方面帮助到你。

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但是换环境要有度，不能不断的调换，否则自己就很容易进入一个疲乏状态，以前的积累也会逐步清零。
2、换不了环境才积极。网络上甚嚣尘上的 35 岁焦虑论，让很多人不敢辞职，不敢换环境，所以只能“积极工作”。

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等到我们工作的年限越来越久，就会发现，当我们的参照系发生变化，就不会执着于自己的性别身份，反而会更加专注于业务、架构、问题本身。

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在低信噪比情况下，传统方法的降噪效果几乎是失效的，其中VAD模块误判的可能性大大增加，尤其在噪声的能量大于语音的能量时，几乎无法将语音谱恢复出来，而这对天然能量就比较低的辅音结构来说是毁灭性的

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针对传统算法存在的弊端，业界在2014年开始探索数据驱动类算法，也就是深度学习相关的算法，比较典型的是RNN Noise和 CRNN方法。