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好书推荐Kubernetes安全分析

也有对应的安全基准,下载地址为: https://www.cisecurity.org/benchmark/kubernetes/ 渗透测试 作者推荐了Aqua公司的一款开源渗透工具Kube-Hunter...proxy · Webhook token authentication 通过以上的认证策略我们大致可以看出「静态密码或Token文件」的方式在生产环境由于密码需要频繁变化不易维护故不推荐...那么Kubernetes都有哪些授权模式?较为推荐的是哪一种?...「镜像版本控制」中,作者通过推荐了一篇文章(https://blog.container-solutions.com/image-management-mutability-in-docker-and-kubernetes...,安全风险较高,故不推荐; 第三种方式较为推荐,因为Kubernetes支持通过挂载目录将Secret传递到Pod中,如果挂载的目录是一个临时文件系统,由于文件是写在内存中,所以攻击者无法轻易获得,另外使用

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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为什么kubernetes推荐使用ipvs

Kubernetes 是一个高度可扩展的容器编排平台,它通过使用容器编排工具来协调和管理容器的部署、伸缩和运行。在 Kubernetes 中,负载均衡是一个重要的组件,可以实现容器服务的高可用和容错。...为了实现负载均衡功能,Kubernetes 推荐使用 IPVS。IPVS(IP Virtual Server)是 Linux 内核提供的一种高性能负载均衡器。...Kubernetes 使用 IPVS 来实现高可用的负载均衡服务。...以下是 Kubernetes 推荐使用 IPVS 的原因:性能高IPVS 采用了非常高效的内核空间调度算法,可以快速地将请求转发到后端的 Pod 中。...IPVS 是 Kubernetes 官方推荐的负载均衡实现方式之一,相比 iptables 和 userspace 实现方式,IPVS 在负载均衡性能、稳定性和可扩展性方面都有明显优势。

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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