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DevSecOps落地的技术前提是实现可验证的、可复现的构建和部署流程，这样可以保障我们在测试、预发、生产等不同环境对架构安全性进行持续验证和改进。我们可以利用云原生技术中的 immutable infrastructure （不可变基础设施） 和 声明式的策略管理 Policy as Code 结合在一起实现DevSecOps的落地实践。下图是一个最简化的容器应用DevSecOps流水线

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还记得那个古老的笑话吗?世界上有两类人——一类人相信世界上有两类人,而另一类人完全不相信前一观点。好吧,我确实相信世界上有两种数据科学家。我并不是在说那些学习计算机科学的数据科学家和那些学习统计学的数据科学家。任何称职的数据科学家都可以在需要概率、统计、数据结构和算法的时候信手拈来。实际上,本书中的建议同样适用于这两个学科的数据科学家,我们也会看到对两者都有很大好处的例子。

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深度学习技术正商业化地应用在医疗保健行业、医学图像处理、自然语言处理和提高广告点击率等领域。微软、IBM、雅虎、Twitter、百度、PayPal和Facebook都在运用深度学习来了解用户的偏好,以便能推荐针对性的服务和产品。深度学习无处不在,甚至用在智能手机上来支持语音辅助技术。

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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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向量检索在发展过程中，也涌现出了一些优秀的开源作品，如 FLANN、Faiss 等。这些作品对业内一些常用和有效的 ANN 算法进行了统一实现和优化，通过运行库的方式，形成一些工程化的检索方案。基于这些运行库和改进，业内也产生了一些服务化的工程引擎，如 milvus、vearch 等。

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延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块请求很大，则应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。

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在这样具有大量云 API 的情况下，今天的问题是如何设计一个通用的计算框架能够与这些 Serverless 的云服务、云 API 产生非常紧密的连接来帮助客户快速构建弹性、高可用应用。因此在框架层就出现了Serverless计算，其产生的原因最主要是需要和云API发生紧密的化学反应，帮助用户提升应用构建和运维效率，帮助客户构建分布式、数据化、智能化的新一代的云原生应用。

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阿里云提供了 Serverless 工作流方便用户将 DevOps 串联起来，用户可以通过配套的服务能力、工具能力快速地创建工作流，并且以可视化的方式展现出来，能够清楚地看到工作流的效果。

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针对阿里巴巴内部主要的Java语言，我们利用开源Java代码解析工具Spoon[2]将Java源代码分析为AST（抽象语法树），然后捕捉定义和引用、定义与注释之间的关联，将坐标信息、注释内容，文本类型，所属文件等信息聚合，输出为统一的LSIF的Json格式。

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阿里不缺解决问题的同学，但是缺定义问题的同学。你怎么知道这是个问题，并且把这个问题定义清楚。需要将发现的问题进行抽象和归纳，定义出问题的基本要素，同时定义出问题的短期和长期方案，推进技术整体的进步。