云原生实践技术白皮书.pdf前言 随着云原生技术理念的在行业内进一步的实践发展,云原生架构 完成了IT架构在云计算时代的进化升级。以Cl/CD、Dev0ps、微服务 架构为代表的云原生技术以其高效稳定、快速响应的特点驱动引领企 业的业务发展,帮助企业构建更加适用于云上的应用服务。对企业而 言,新旧IT架构的转型与企业数字化的迫切需求也为云原生技术提 供了很好的契机,云原生技术在行业的应用持续深化。 本白皮书重点介绍云原生技术概念、技术实践以及发展趋势。本 书首先梳理了云原生技术理念特点以及与传统

随着云原生技术理念的在行业内进一步的实践发展，云原生架构完成了IT 架构在云计算时代的进化升级。以CI/CD、DevOps、微服务架构为代表的云原生技术以其高效稳定、快速响应的特点驱动引领企业的业务发展，帮助企业构建更加适用于云上的应用服务。对企业而言，新旧IT 架构的转型与企业数字化的迫切需求也为云原生技术提供了很好的契机，云原生技术在行业的应用持续深化。 本白皮书重点介绍云原生技术概念、技术实践以及发展趋势。本书首先梳理了云原生技术理念特点以及与传统架构的对比，然后分析了深度学习、区块链、边

机器学习 （Machine Learning） 定义： 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数。并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 二分类问题的基本解决思路： （1）建立假设模型（可理解为函数）。即建立一条直线，表达式为y=f(x)=W1x + W0。 则通过确定模型参数W1与W0的取值，就可以确定函数的具体位置。 （2）训练模型。利用已明确分类结果的样本数据集（称为训练集）进行训练，即函数参数的求解过程。得到参数W1与W0的最终取值，则得到最终的训练模型。 （3