在软件测试领域，白盒测试和黑盒测试是两种常见的测试方法，它们各有不同的焦点和方法。

所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。机器学习的基本思路分类: 就是通过已有数据集(训练集)的学习,得到一个目标函数f (模型) , 把每个属性集x映射到目标属性y (类) ,且y必须是离散的(若y为连续的，则属于回归算法)。通过对已知类别训练集的分析,从中发现分类规则,以此预测新数据的类别。分类算法通过对已知类别训练集的分析，从中发现分类规则,以此预测新数据的类别。分类算法的应用

深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计复杂没有”人性”，容易存在偏见卷积神经网络–CNN循环神经网络–RNN生成对抗网络–GANs深度强化

1. 数据采集和传输层FlumeFlume一个分布式、可靠的、高可用的用于数据采集、聚合和传输的系统。常用于日志采集系统中，支持定制各类数据发送方用于收集数据、通过自定义拦截器对数据进行简单的预处理并传输到各种数据接收方如HDFS、HBase、Kafka中。之前由Cloudera开发，后纳入ApacheLogstashELK工作栈的一员，也常用于数据采集，是开源的服务器端数据处理管道SqoopSq

我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系：人工智能首先使用来解决问题的：人工智能：人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别，推荐系统等等。机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，

我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系：人工智能首先使用来解决问题的：人工智能：人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别，推荐系统等等。机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，

1. 数据采集和传输层FlumeFlume一个分布式、可靠的、高可用的用于数据采集、聚合和传输的系统。常用于日志采集系统中，支持定制各类数据发送方用于收集数据、通过自定义拦截器对数据进行简单的预处理并传输到各种数据接收方如HDFS、HBase、Kafka中。之前由Cloudera开发，后纳入ApacheLogstashELK工作栈的一员，也常用于数据采集，是开源的服务器端数据处理管道SqoopSq

深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计复杂没有”人性”，容易存在偏见卷积神经网络–CNN循环神经网络–RNN生成对抗网络–GANs深度强化

下面介绍第二个控制器：**DaemonSet。**同样的问题：如果我们没有 DaemonSet 会怎么样？下面有几个需求：DaemonSet 也是 Kubernetes 提供的一个 default controller，它实际是做一个守护进程的控制器，它能帮我们做到以下几件事情：这里用 fluentd 来做例子。DaemonSet 最常用的点在于以下几点内容：首先是存储，GlusterFS 或者

首先来看一下，整个需求的来源：当把应用迁移到 Kubernetes 之后，要如何去保障应用的健康与稳定呢？其实很简单，可以从两个方面来进行增强：从可观测性上来讲，可以在三个方面来去做增强：当出现了问题之后，首先要做的事情是要降低影响的范围，进行问题的调试与诊断。最后当出现问题的时候，理想的状况是：可以通过和 K8s 集成的自愈机制进行完整的恢复。本小节为大家介绍 Liveness probe 和