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K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 56个知识点链接） (yq.aliyun.com)

【简介】

Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”，熟悉和使用它是每名用户的必备技能。本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱，部分内容参考了网上的知识图谱，旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识。

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由 @可耐芊小仙女 2019-08-30 16:08 / 0个评论

k8s入门到实战-应用探针 (crossoverjie.top)

日常我们大部分使用 kubernetes 的功能就是以往运维的工作，现在云原生将运维和研发关系变得更紧密了。

今天主要讲解 Probe 探针相关的功能，探针最实用的功能就是可以控制应用优雅上线。

by @技术头条 2023-12-26 22:21 查看详情

base64编码的相关知识点整理 (ixyzero.com)

最近在处理一些字符串编码加密方面的工作，简单梳理一下和base64编码相关的知识，方便后面有需要的时候参考。

by @技术头条 2023-11-29 23:35 查看详情

k8s入门到实战-使用Ingress (crossoverjie.top)

Ingress 通常是充当网关的作用，后续我们在使用 Istio 时，也可以使用 Istio 所提供的控制器来替换掉 Ingress-nginx，可以更方便的管理内外网流量。

by @技术头条 2023-10-25 00:01 查看详情

HDFS的一些知识点记录 (ixyzero.com)

HDFS的内部数据安全风险很多，总的来看，对于内部监控来说，一方面是将本来限制在IDC内部才可访问的Hadoop相关系统通过WebHDFS等HTTP(S)形式的API对办公网或外部进行了开放，扩大了攻击面，这个需要从Web/API层面去做分析和监控预警；另一方面是安全认证/加密等措施执行不到位，导致攻击者只要获取到master/namenode等地址信息就可以直接通过alluxio/hadoop等客户端直连，然后通过文件拷贝等方式获取parquet文件从而拿到敏感数据完成攻击，这个需要从主机层的异常命令操作分析来监控预警相关风险。

by @技术头条 2023-09-10 23:29 查看详情

算法部署从docker到K8s (yance.wiki)

最近需要做一次面向公司的算法团队的k8s培训，算法的同事对于docker和gpu的使用还是比较熟悉的，随着大模型的发展，很多训练、测试、数据处理的任务都需要在k8s上进行，所以需要对k8s有一个基本的了解，基于这样的背景，我结合docker的使用，对k8s的一些概念进行了类

by @技术头条 2023-09-10 23:17 查看详情

浅谈微服务k8s情景下的日志采集 (www.iots.vip)

传统虚拟机、物理机环境下，日志文件通常存放于固定的路径下，当应用重启或出现异常退出的情况，日志也会留存下来，不受影响。而 Kubernetes 环境下，提供了相比前者更为细粒度的资源调度，容器（或 Pod）的生命周期是十分短暂的，当主进程退出，容器（或 Pod）便会被销毁，随之而来的是其关联资源也会被释放。因此，在日志采集的这个点上，Kubernetes 场景相比传统环境而言，会更为复杂，需要考虑的点更多。

by @技术头条 2023-08-06 19:04 查看详情

如何分享一个体面的购物链接 (type.cyhsu.xyz)

如今在大多数电商平台，简洁、可读、易懂的链接都已经绝迹了。怎么得到一个体面的链接用来保存和分享？答案是用笨办法对付聪明，用顽固对抗糟糕。

by @技术头条 2023-07-02 23:34 查看详情

浅谈知识图谱 (insights.thoughtworks.cn)

知识图谱能提供更接近人类认知的知识，为互联网上海量的数据构造出一种更加有效的知识结构。目前最常见的知识图谱应用包括将其应用于搜索引擎、智能推荐和智能问答等。

by @Thoughtworks 2023-03-17 09:34 查看详情

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战-文辉 (www.52nlp.cn)

问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。

by @技术头条 2022-12-18 20:50 查看详情

知识图谱增强下的智能推荐系统与应用-于敬 (www.52nlp.cn)

经过多年的推荐系统理论发展，已经产生了三代主要的推荐系统。第一代推荐系统（1995-2005），主要包括三种方法：基于内容过滤的方法、基于协同过滤的方法和混合方法，技术上主要是规则统计和机器学习。第二代推荐系统（2003-2014），主要是基于时间、位置、用户组评分等特征上下文，对这一代推荐系统的研究目前仍在进行中。第三代推荐系统的研究更侧重在基于表示学习的语义模型以及在推荐过程中会有较多的关于知识组件的使用。

by @技术头条 2022-12-18 20:48 查看详情