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云原生周刊:Kubernetes 1.29 中的删除、弃用和主要更改

开源项目推荐 Orphaned ConfigMaps 该版本库包含一个脚本,用于识别 Kubernetes 命名空间中的孤立的配置映射。孤立的配置映射是指那些未被命名空间中的任何活动 Pod 或容器引用的配置映射。 Kubernetes Multi Cooker 该项目包含一个小型 Kubernetes 控制器,用于监视每个节点的 CPU 压力;当超过某个阈值时,节点将被污染(这样就不会在已经超载的节点上调度额外的工作负载),最后控制器将开始从该节点驱逐 Pod。 Reflector Reflector 是一个 Kubernetes 插件,旨在监视资源(秘密和配置映射)的更改并反映相同或其他命名空间中镜像资源的更改。 文章推荐 Kubernetes 1.29 中的删除、弃用和主要更改 和其他每次发布一样,Kubernetes v1.29 将弃用和移除一些特性。一贯以来生成高质量发布版本的能力是开发周期稳健和社区健康的证明。本文列举即将发布的 Kubernetes 1.29 中的一些弃用和移除事项。 Kubernetes 的 5 大存储提供商工具 这篇文章介绍了 Kubernetes 的...

浪潮发布基础大模型“源2.0”,千亿参数全面开源

浪潮信息发布“源2.0”基础大模型,并宣布全面开源。 据介绍,源2.0基础大模型包括1026亿、518亿、21亿等三种参数规模的模型,在编程、推理、逻辑等方面展示出了先进的能力。 算法方面,源2.0提出并采用了一种新型的注意力算法结构:局部注意力过滤增强机制(LFA:Localized Filtering-based Attention)。LFA通过先学习相邻词之间的关联性,然后再计算全局关联性的方法,能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征,对于自然语言的关联语义理解更准确、更人性,提升了模型的自然语言表达能力,进而提升了模型精度。 数据方面,源2.0通过使用中英文书籍、百科、论文等高质量中英文资料,降低了互联网语料内容占比,结合高效的数据清洗流程,为大模型训练提供了高质量的专业数据集和逻辑推理数据集。 据称,为了更高效地获得相对匮乏的高质量中文数学及代码数据集,源2.0采用了基于大模型的数据生产及过滤方法,在保证数据的多样性的同时也在每一个类别上提升数据质量,获取了一批高质量的数学与代码预训练数据。 算力方面,源2.0采用了非均匀流水并行的方法,综合运用流水线并行+优化器参数...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。