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服务网格让网络安全架构与应用实现解耦，可以独立演进，独立管理，提升安全合规保障。此外利用其对服务调用的遥测能力，可以进一步通过数据化、智能化方法对服务间通信流量进行风险分析、自动化防御。云原生零信任安全还在早期，我们期待未来更多的安全能力下沉到基础设施之中。

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AIOps是利用大数据分析和机器学习等技术自动化IT运维流程。AIOps可以通过大量的日志和性能数据处理、系统的环境配置分析，获得对IT系统内部和外部的依赖的可见性，增强前瞻性和问题洞察，实现自治运维。
得益于云原生技术生态的发展，AIOps与Kubernetes等技术将相互促进，进一步完善企业IT的成本优化、故障检测和集群优化等方案。

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计划内的短期或周期性业务：比如双十一大促，跨年活动等短期业务峰值，或者月底结算等周期性业务负载变化，我们可以利用虚拟机或者弹性容器实例来应对业务高峰。

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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。

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多层深度神经网络有多个非线性层级,可以紧凑地表示高度非线性的和/或高度变化的函数。它们擅长识别数据中的复杂模式,可以用来改进计算机视觉和自然语言处理等工作,并可以解决非结构化数据难题。

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深度学习需要专业的数据科学人才,而这些人才仍供不应求。目前只有屈指可数的少数公司能从深度学习中获益,其他企业正在迎头赶上。

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有一天,我从一个科研机构获得一篇新闻稿,其中有一则新奇的消息-发生了一件极具吸引力的事情,其中涉及深度学习。这则新闻报道涉及美容行业,该行业每年有超过2600亿美元的全球市场。

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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。

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算法工程师通过对商品的相似和相关关系，以及被浏览和被购买的用户行为的抽象，将它们表征成高维向量特征并存储在向量引擎中。这样，当我们需要找一个商品的相似商品（i2i）时，就可以高效快捷地从向量引擎中检索出来。

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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”。