本书在内容逻辑上分为三部分。第1、2章为第一部分，介绍了如何应对IT服务交付中的问题。该部分描述了IT服务从业者过于关注消除交付摩擦和降低交付风险的问题，这反而使得他们的态势感知能力，以及学习和改进的能力下滑。了解这个问题对于任何IT服务交付组织都很重要，尤其对于那些希望实现DevOps承诺的组织。第3～7章为第二部分，详细讲解了服务交付中每个关键要素及其所起的作用，该部分探讨了这些要素的重要性、

很荣幸参加了本次亚马逊云科技云技能孵化营，再本期的《亚马逊云科技云技能孵化营》中，为开发者提供了云从业者的精要知识和入门课程，帮助开发者从浅入深地学习云基础知识，并划出重点，快速上手云原生时代的学习大门。数字化转型已成为各行各业的重要趋势，通过将业务和数据迁移上云，借助云技术降低企业运维成本，简化IT运维，焕发业务灵活可拓展的生命力，提升业务敏捷性和长效竞争力。开发者应积极拥抱云原生时代的机遇与挑

机器学习中的十大算法之一的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。其核心原理在于利用贝叶斯定理计算给定数据样本下各类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为该样本的预测类别。朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的，这一假设虽然简化了计算，但也可能影响分类的准确性。由于其简单易懂、学习效率高，朴素贝叶斯算法在实际应用中仍然被广泛使用，特别是在

拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，

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