本实验要求学生基于阿里云函数计算FC，设计并部署一个告警邮件发送接口。该接口的具体实现采用Python并基于PythonWeb框架Sanic构建。发送邮件的相关参数由学生根据自己的常用邮件服务自行确定。部署完成后，学生需通过命令行指令curI以及诸如Apifox等HTTPAPI调试工具对该服务接口进行功能性测试，以检验是否可以正确收到邮件。随后学生还需通过压测工具，对该服务接口进行压力测试，以感受

Serverless & DevOps 系列。

云数据库就是云上的数据库这个云数据库既不是本地的数据库，也不是ECS上的数据库，而是类似于阿里云上面的数据库而云原生数据库就更厉害了云数据库云原生数据库而至于ORM就是方便我们来访问数据库的，比如mybatisid varchar(100) not null primary key comment "用户唯一标识",name varchar(100) not null comment "用户名称"

容器镜像服务 ACR点击管理控制台创建个人版实例创建完成之后点击进去然后设置设置Registry登录密码然后在这里设置固定密码然后是创建命名空间然后是创建镜像仓库—》使用我们刚刚创建的命名空间代码源选择本地仓库。

基于Python最新基础镜像# 工作目录# 安装Python库#复制当前文件夹中全部文件到镜像中COPY . .#容器启动时执行命令sanicrequests#引入Sanic库中必要的子模块#创建Sanic应用#将异常反馈以JSON的形式输出#默认情况下，Sanic会忽略GET请求的消息体，将ignore_body参数设置为False可以让Sanic接收Get请求的消息体#request参数包含路

开通Serverless应用引擎 SAE可以这样理解SAE用来弄java，上传jar包，FC用来写python。

怎么生成NACOS_AUTH_TOKEN呢NACOS_AUTH_TOKEN: Nacos 用于生成JWT Token的密钥，可以使用长度大于32字符的字符串，再经过Base64编码。我们就去这个网站用一个大于32字符的子字符串，经过Base64编码就可以生成NACOS_AUTH_TOKENNACOS_AUTH_IDENTITY_KEY和NACOS_AUTH_IDENTITY_VALUE主要是用来身

使用深度神经网络进行学习，所以叫做是深度学习1.2深度学习的特点使用多层神经网络，能够自动提取数据的多层次特征。机器学习需要我们来提取特征适合处理非结构化数据，如图像、音频、文本等。依赖大量数据和计算资源，训练时间较长。模型复杂，通常被视为“黑箱”，解释性较差。相邻层的神经元相互连接（图中下一层每个神经元都与上一层所有神经元连接，称为 全连接），每个连接都会有一个 权重。神经元中的信息逐层

神经网络的主要特点，就是可以从数据中进行“学习”。这个学习的过程，就是让训练数据自动决定最优的权重参数。神经网络（深度学习）也是机器学习的一种；跟传统机器学习方法相比，神经网络不需要人工设置 特征量（如 SIFT、HOG等）不要特征工程特征降维，这样就可以用同样的流程直接处理所有问题了。

层级多一点，，，比增加神经元更好当神经网络的层数加深时，往往可以有效地提高识别精度；特别是对于大规模的复杂问题，通常都需要用更多的层来分层次传递信息，而且可以有效减少网络的参数数量，从而使得学习更加高效。使用深度神经网络进行的学习就被称为 深度学习（Deep Learning）。ILSVRC是近年来机器视觉领域最受追捧且最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。它包含多个测试项目，其中最有