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古人说：“用人不疑，疑人不用。”这句话并非“放之四海而皆准”。在古代，受限于通信技术，反馈延迟显著，而且信息在传递过程中有大量噪音，变形严重。在这种情况下，如果根据短期内收集的少量变形的信息做快速决断，容易陷于草率。在公司里，这句话用于选人环节更为恰当，应该改为：录用不疑，疑人不录。

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坚持真理意味着顶住压力，在原则性问题上绝不退步。
成本控制意味着对项目进行精细化管理，需要遵循如下几个原则：

以终为始、确定里程碑。为了达成目标，所有的计划必须以终为始来制定。将大项目分解成几个小阶段，控制每个阶段的里程碑可以大大降低项目失败的风险。

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人们需要一种管理数据的方法，以便始终拥有更准确、安全和完整的数据集。这就是数据治理的意义所在。正是组织制定的政策确保了这一点。如果做的事情不正确，那么将很难让人工智能和机器学习发挥作用。随着黑客技术变得越来越复杂，组织意识到这一点有多么重要。如今很多人致力于利用漏洞和其他黑客技术来获取数据。

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。因此还必须查看组织如何处理人们的个人信息。例如，他们是否有与广告客户分享私人信息的政策?为了制定一种在人工智能时代行之有效的政策，需要回答这些问题。

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Pod部署一般属于研发团队应用部署的子环节，由开发人员控制。PV存储资源定义与分配则多属于devops团队，由集群管理员控制。

Pod和PVC是命名空间访问控制范围内的资源对象，PV则是集群访问控制范围内的资源对象。

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{
"kind" : "Policy",
"apiVersion" : "v1",
"predicates" : [
        {"name" : "PodFitsHostPorts"},
        {"name" : "PodFitsResources"},
        {"name" : "NoDiskConflict"},
        {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
        {"name" : "MatchNodeSelector"},
        {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
        {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
        {"name" : "checkServiceAffinity"},
        {"name" : "PodToleratesNodeNoExecuteTaints"},
        {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
        {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
        {"name" : "PodToleratesNodeTaints"},
        {"name" : "HostName"}
        ],
"priorities" : [
        {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 2},
        {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
        {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
        {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
        ]
}

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K8S实现服务端发现逻辑的是Service资源对象。Service通过Pod selector和port number定义，可以给一组Pod绑定一个虚拟IP，也称为clusterIP，

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基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成 0 至 5 级。在高级别的自动驾驶中，驾驶员的角色向乘客转变。这种明确的标准有助于各类企业更有针对性展开研发和技术部署的工作。

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参考自动驾驶分级标准，基于 D2C 系统能够自动生成代码的程度，根据编码的角色以及是否需要再人工干预和验证，我们定义了一个 D2C 系统交付的分级标准，用来帮助我们认识 D2C 系统当前所处的级别以及下一阶段的发展方向。

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目前 imgcook 的能力处于 D2C 的 L3 级别，智能生成的代码还需要可视化干预或人工兜底开发后验证上线。未来期望达到 L4 级别，我们需要对 UI 信息架构进行拆解，对从 UI 信息自动生成代码的智能化能力进行细分。