【K8s项目源码分析】从文件夹结构看透一个云原生项目的设计逻辑

顺序文件夹核心动机依赖的上一步1应用代码 + Dockerfile先有可运行的程序无2本地一键启动第1步3k8s/确定K8s资源的“标准样子”第2步4helm/把写死的YAML变成动态模板第3步5支持多环境（dev/staging/prod）第4步6clusters/支持多集群切换第5步7scripts/封装命令，一键部署第6步8ci-cd/代码推送即自动部署第7步9gitops/集群自愈、声明式

DLAI 设备人工智能笔记（一）

本节课中我们一起学习了设备端人工智能的基本概念、优势、挑战以及完整的部署流程。设备端AI模型的部署正在兴起，为AI系统的构建者开启了大量激动人心的可能性。让我们进入下一个视频，开始动手实践。本节课中，我们一起学习了设备端人工智能为何如此重要和流行。我们了解了它在成本、效率、隐私和个性化方面的核心优势，探索了其在音频、图像、传感器及生成式AI领域的广泛应用。我们还简要了解了将云端模型快速部署到设备端

DLAI 生成式人工智能评估和调试笔记（一）

在本节课中，我们将学习如何在机器学习训练代码中集成 Weights & Biases（W&B）工具。我们将了解如何通过几行代码来监控、调试和评估训练过程。在第一课中，我将展示如何在你的机器学习训练代码中集成 Weights & Biases。在训练机器学习模型时，许多环节可能出错。W&B 将帮助我们监控、调试和评估整个流程。现在，让我们开始深入了解。在本节课中，我们一起学习了如何将 Weights