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敏捷开发与可编程云基础设施结合在一起，大大提升了企业应用的交付效率。然而在这个过程中，如果忽视了安全风险控制，有可能造成巨大的损失。Gartner 论断，到2025年，云上基础设施99%的安全渗透问题是由于用户错误的配置和管理造成的。

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统一身份标识体系：为微服务架构中每一个服务组件都提供一个独立的身份标识
统一访问的授权模型：服务间调用需要通过身份进行鉴权

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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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由于多个容器可以被动态部署在同一个虚拟机实例之上，可以按需弹性伸缩，我们无法简单将底层云资源与容器应用一一对应。

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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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其他流行的数据学习技术有决策树( decision tree ) 、随机森林( random forest )和支持向量机(support vector machine )。这些技术虽然强大,但是并不深入。决策树和随机森林工作在原始输入数据上,不进行变换,也不生成新特征;支持向量机层次较浅,因为它们仅由核函数和线性变换组成。类似地单隐藏层神经网络也不被视为深度神经网络,因为它们只包含一个隐藏层。

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一则新的消息引起了我的注意,因为它说到,深度学习很可能一劳永逸地解决衰老这个问题。由青年实验室联合创始人Alex Zhavoronkov带领的研究人员进行了一项研究,旨在确定与衰老相关的一组生物指标,一旦成功,这些指标便可以用来有针对性地长期跟踪干预治疗的有效性。这项研究一个令人震惊的地方便是-它仅需进行基本的血液检测。

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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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这个非常新颖且颇具开拓性的分析发表在世界著名的研究杂志上。该研究结果极具价值,研究人员也受邀参加世界美容创新峰会——深度学习进军美容行业了。

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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但是我们如果能够利用对人们历史语言，甚至之前的点击关联进行分析，建立起语义相关性的模型，把所有的地址都用高维特征来表达，那么“浙一医院”和“浙江大学医学院附属第一医院”的相似度可能会非常高，因此可以被检索出来。