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此外由于分布式系统的内生稳定性挑战，基于声明式的，面向终态的 “level-triggered” 实现比基于命令式API，事件驱动的 “edge-triggered” 方式可以提供更加健壮的分布式系统实现。

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SRE团队成为了水平支撑团队，支撑上层研发效率提升和系统稳定性。而随着 Kubernetes的发展，让SRE团队可以基于K8s构建自己企业的应用平台，推进标准化和自动化，让上层应用开发团队通过自服务的方式进行资源管理和应用生命周期管理。我们看到组织方式进一步发生了变化。新的平台工程团队开始浮现。

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此外，当应用部署到生产环境之后，任何变更都需通过上述自动化流程。这样的方式最小化了人为的错误配置引发的安全风险。Garter预测，到2025年60%的企业会采纳DevSecOps和不可变基础设施实践，与2020年相比，从而降低70%安全事件。

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2020年，Weaveworks 的 Flagger项目并入 Flux, 开发者可以GitOps的方式实现灰度发布、蓝绿发布、A/B测试等渐进的交付策略，可以控制发布的**半径，提升发布的稳定性。在 2020 年末，CNCF 应用交付领域小组正式宣布了 GitOps Working Group 的组建，我们可以期待未来社区将进一步推动相关领域标准化过程和技术落地。

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对于应用开发和运维团队，实现了关注点分离（Separation of Concerns），可以将应用定义、运维能力与基础设施实现解构。让应用交付过程变得更加高效、可靠和自动化。

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李世石,围棋九段棋手,从2002年起多次获得世界冠军。他面对的是一个看不见的敌手-AlphaGo。AlphaGo是由伦敦的谷歌DeepMind团队开发的。不知道李世石在赛前对他的对手了解多少,也许他从科学作家马修布拉加的关于围棋的文章中得到了安慰。该文章于2014年发表,其中谈到了围棋:

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好吧,我认为世界上的两种数据科学家是具备深度学习技术知识的和不具备深度学习技术知识的。我不是说那些缺乏这些知识的人就比他们当代的同行们不专业。简单来说,深度学习的知识能让你接触到更广范围的工具,能从不同的角度解决具有挑战性的问题,并能快速有效地得出解决方案。简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。

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本书所指的深度学习模型是有多个隐藏层的神经网络。如图2.2所示,最简单的深度神经网络至少包含两层的隐藏神经元。其中每一层的输入来自上一层的输出。

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向量检索其实很早就已经在常见的全文检索中用到了。我们这里用地址检索为例来简单介绍下向量检索技术在文本检索中的应用情况和价值。

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在大多数业务场景下，需要同时满足标签检索条件和相似性检索的要求，如查询某些属性条件组合下相似性的图片等，我们称这种检索为“带条件的向量检索”。