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声明式api权威发布_slk转码mp3(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

声明式api

Kubernetes设计哲学与内部揭秘 𐟓š 《深入剖析Kubernetes》是一本深入探索 Kubernetes 内部设计的书籍，由张磊撰写。Kubernetes 的设计理念是“将复杂留给自己，简单呈现给用户”，官方文档是开发者学习 Kubernetes 的首选。然而，如果你想深入了解 Kubernetes 的复杂设计，这本书是不错的选择。 𐟔 本书从容器到 Docker，再到 Kubernetes 的发展历程，详细讲解了云原生的演进。除了实践性的部署指南，本书更注重讲解 Kubernetes 背后精妙的设计原理，使读者能够深入理解 Kubernetes 的运作机制。 𐟔‘ Docker 的迅速崛起是因为它通过镜像解决了应用打包的根本性问题，使得本地环境与云端环境能够完全一致。 𐟒堋ubernetes 通过声明式 API 和控制器模式将底层基础设施和运维能力接入 Kubernetes，构建出真正面向用户的开源服务。这是 Kubernetes 飞速发展变成革命性产品的根本原因。 𐟧 Kubernetes 基于容器提供了不同粒度的对象。例如，需要多容器组于是有了 Pod；需要状态服务于是有了 StatefulSet；需要负载均衡和 DNS 于是有了 Service。对于不同对象的编排逻辑，实际上是通过调谐（concile）来完成的，即通过控制循环让对象达到期望状态。 𐟤– Kubernetes 提供了高度可定制化的组件。CRD 让用户能够自定义复杂的资源，而 PV/PVC 则提供了便捷可复用的挂载定制功能。 𐟚€ Kubernetes 侧重于编排。架构上 master node 负责负载调度、配置，node 端则通过 kubelet 以 SyncLoop 的方式判断具体操作如创建 pod。这种指令会通过 CRI（Container Runtime Interface）来创建 Docker。

云原生：数字化转型的关键 𐟌䯸云原生，听起来有点高大上，但其实它已经在悄悄改变我们的工作方式。简单来说，云原生不是一项具体的技术，而是一种全新的行为方式和设计理念。它强调在云环境中构建、部署和管理应用程序的方法。只要能让云资源利用率和交付效率提升的行为和方式，都可以被称为云原生。云原生的核心组件 𐟛 ️ 云原生的核心要素包括：微服务、容器化、DevOps和持续交付。这些元素共同构成了一个强大的软件架构。微服务：一种软件架构模式，将复杂的应用程序拆分成一组小而自治的服务，每个服务都运行在自己的进程中，并通过轻量级的通信机制相互协作。容器化：利用轻量级的虚拟化技术，将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的单元中。Docker是最为广泛的容器引擎，而Kubernetes则是一个强大的容器编排工具。 DevOps：一种结合了软件开发和运营的方法，促进开发、技术运营和质量保证部门之间的沟通、协作与整合。持续交付：将软件开发、测试、部署和交付的流程自动化，以实现快速且可靠的软件交付。云原生的核心技术 𐟔犊云原生的核心技术包括：微服务架构、容器化技术、服务网格、声明式API、持续集成/部署和云原生安全。这些技术让研发模块化、标准化、规范化、安全可靠。云原生的优势与挑战 𐟌Ÿ 云原生的优势包括弹性和可扩展性、高可用性、敏捷开发和部署、资源利用率高以及跨云平台兼容性。然而，也面临着一些挑战，如技术复杂性、安全性、运维管理和成本控制。云原生的应用场景 𐟌 云原生是未来云计算的发展方向，对企业的数字化转型和业务创新具有重要意义。目前，购物平台、金融软件、短视频平台、外卖平台等都有广泛应用。总的来说，云原生是一种全新的软件架构理念，它正在改变我们开发和部署应用程序的方式。希望这篇文章能帮你更好地理解云原生，并在实际工作中应用它！

React：现代前端开发的必备工具 𐟚€ React 是一个非常受欢迎的 JavaScript 库，专门用于构建用户界面。它由 Facebook 主导，并由一群个人开发者和公司共同维护。React 可以作为单页应用或移动应用的基础，非常适合那些希望快速构建交互式界面的开发者。然而，React 只专注于将数据呈现到 DOM 中，所以通常需要结合其他库来处理状态管理、路由和与 API 的交互。尽管如此，React 的核心优势在于它能够创建可重用的 UI 组件。在这方面，它与 Angular 和 Vue 等 JavaScript 框架非常相似。 React 组件通常采用声明式语法，而不是命令式代码，这使得它们更容易阅读和调试。这也是为什么许多开发人员即使不将其作为整个前端框架使用，也更喜欢用 React 来构建 UI 组件。总的来说，React 是一个非常强大且灵活的工具，适用于各种前端开发项目。无论你是新手还是资深开发者，React 都值得一试。

Python常用机器学习库大揭秘 𐟓š Python在数据科学和机器学习领域有着广泛的应用，以下是几个常用的库，帮助你在这些领域取得成功。数据处理与分析 𐟓Š NumPy: 这是Python中科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。它是许多其他库（如Pandas、SciPy等）的底层依赖。 Pandas: 这个库提供数据结构和数据分析工具，特别适合于处理表格数据。它的主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。 SciPy: 这是一个科学计算库，包含统计、优化、积分和线性代数等模块，是对NumPy的进一步扩展。 Dask: 这是一个并行计算库，适用于大数据分析，能够处理超出单机内存限制的数据集。 Vaex: 这个库专注于快速的数据帧处理和可视化，能够处理超大数据集。数据可视化 𐟎芍atplotlib: 这是Python的2D绘图库，能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。 Seaborn: 基于Matplotlib的统计数据可视化库，提供了更多高级的数据可视化功能。 Plotly: 这是一个交互式图表和仪表板库，支持创建具有丰富交互性的图表。 Bokeh: 用于创建交互式图表的可视化库，特别适合于Web应用中的数据可视化。 Altair: 这是一个声明式可视化库，基于Vega和Vega-Lite，提供简洁的API进行数据可视化。机器学习与深度学习 𐟧 Scikit-learn: 基于NumPy和SciPy的机器学习库，提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。 TensorFlow: 由Google开发的开源机器学习库，用于数值计算，特别适合于大规模的机器学习。 Keras: 一个高级神经网络API，运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，用于快速实验和原型设计。 PyTorch: 由Facebook开发的开源机器学习库，提供了灵活的深度学习框架。 XGBoost、LightGBM、CatBoost: 这些库都是优化的梯度提升框架，用于回归和分类任务，具有快速、高效的特点。 Web开发 𐟌 Flask: 轻量级的Web框架，易于扩展，适合于小型项目和微服务。 Django: 高级Web框架，鼓励快速开发和简单、实用的设计，提供了丰富的功能和工具。 FastAPI: 高性能的API框架，基于Starlette和Pydantic，特别适合于构建RESTful API。网络爬虫 𐟐 Requests: 简化了HTTP请求的发送，适用于与网络资源交互。 Beautiful Soup: 从HTML和XML文件中提取数据的库，适用于网页抓取。 Scrapy: 强大的网络抓取和网络爬虫框架，提供了丰富的功能和工具来抓取网页数据。文件处理 𐟓‚ Pillow: 图像处理库，是Python Imaging Library（PIL）的分支，提供了打开、操作以及保存多种不同格式的图像文件的能力。 PyPDF2: PDF文件操作库，可用于读取、创建和修改PDF文件。 ReportLab: PDF生成库，可以生成包含文本、图形、表格等复杂元素的PDF文件。这些库是Python在各个领域中的得力助手，帮助你轻松应对各种任务。

𐟓𑩸🨒™开发基础教程：从零开始构建应用 𐟌ˆ 一、UI框架简介 HarmonyOS提供了一套名为方舟开发框架（ArkU框架）的UI开发框架。这个框架为开发者提供了应用UI开发所需的各种能力，如组件、布局计算、动画、UI交互和绘制等。方舟开发框架针对不同背景的开发者提供了两种开发范式：基于ArkTS的声明式开发范式和兼容S的类Web开发范式。以下是两种范式的简单对比：声明式开发范式：基于ArkTS语言，数据驱动，适用于复杂度较高、团队合作的场景。类Web开发范式：基于JS语言，数据驱动，适用于界面较为简单的程序和应用。 𐟓˜ 二、应用模型基础应用模型是HarmonyOS为开发者提供的应用程序所需能力的抽象提炼。它提供了应用程序必备的组件和运行机制。有了应用模型，开发者可以基于一套统一的模型进行应用开发，使应用开发更简单、高效。随着系统的演进，HarmonyOS先后提供了两种应用模型： FA（Feature Ability）模型：从HarmonyOS API7开始支持，但目前已不再主推。 Stage模型：从HarmonyOS API9开始新增，是目前主推且会长期演进的模型。该模型提供了AbilityStage、WindowStage等类作为应用组件和Window窗口的“舞台”，因此称为Stage模型。 𐟓š 三、资源分类与访问在开始开发之前，了解资源分类与访问是非常重要的。资源分类从高到低依次为：国家或地区（包括移动国家码和移动网络代码）、字体、屏幕、设备类型等。开发者可以通过资源目录和资源文件来创建和管理资源，确保资源能够被设备正确匹配和访问。 𐟒ᠥ››、学习ArkTS语言在学习鸿蒙开发之前，了解ArkTS语言是非常有帮助的。ArkTS语言提供了基本语法、状态管理和其他状态管理机制，方便开发者进行UI开发和数据管理。通过学习ArkTS语言，开发者可以更好地掌握鸿蒙开发的核心理念和技术细节。 𐟓– 五、构建第一个ArkTS应用为了帮助初学者快速上手，这里提供了一个简单的构建第一个ArkTS应用的教程：选择Stage模型作为应用模型。创建应用包和工程目录结构。编写基本的ArkTS代码，实现Hello World功能。运行应用并调试，确保一切正常。 𐟔砥…�其他重要概念除了以上提到的内容，还有一些重要的概念需要了解：应用程序包：应用程序包是描述应用程序的文件，包含了应用程序的所有资源和信息。资源访问：通过资源访问机制，开发者可以动态获取和更新应用程序中的资源。状态管理：状态管理是确保应用程序在不同状态之间正确切换的关键机制。渲染控制：渲染控制是确保应用程序界面正确显示和更新的重要环节。通过以上教程，希望你能快速掌握鸿蒙开发的基础知识，并开始构建自己的应用程序！

鸿蒙开发 𐟌 纯中国血统的自主操作系统HarmonyOS（鸿蒙操作系统）在2024年得到了进一步加速，不久的将来我们很可能用到HarmonyOS应用，甚至开发HarmonyOS应用。通过阅读本文，你了解HarmonyOS的同时还能具备一定的HarmonyOS应用开发基础。对web前端开发人员来说，HarmonyOS应用开发的web技术栈也更友好，能从中扩宽视野、获知技术差异。 𐟓š 一文了解鸿蒙HarmonyOS开发(下) 𐟔 3.2、ArkUI框架类Web开发范式：声明式开发范式，JS Framework UI后端引擎，工具链，U组件，布局，动画，绘制，方舟编译器和 Runtime，交互事件，平台AP通道，Render Engine，平台适配层&平台桥接层。声明式开发范式：优势是声明式U更简洁（不关心UI如何绘制和渲染）、性能更优（渲染链路较短)、官方主推支持。 𐟓 3.3、Ability概念官方概述：Ability是应用所具备能力的抽象，也是应用程序的重要组成部分。一个应用可以具备多种能力（即可以包含多个Ability)，HarmonyOS支持应用以Ability为单位进行部署。 UIAbility组件：是系统调度的基本单元，为应用提供绘制界面的窗口；一个UIAbility组件中可以通过多个页面来实现一个功能模块。每一个UIAbility组件实例，都对应于一个最近任务列表中的任务。 𐟓栳.4、方舟编译器方舟编译器(ArkCompiler)是HarmonyOS支持多种语言(ArkTS、TS、JS）、多种芯片平台的多设备统一编译&运行时底座。编译工具链：将ArkTS/TS/JS源码编译成ABC文件（ArkCompiler Bytecode方舟字节码)。运行时：解析运行字节码文件,实现对应语言规范的语义逻辑。优化：编译TS源码的TS类型信息会分析并传给运行时，以此预生成内联缓存加速字节码执行。并发模型优化：相比Web/Node基于Actor模型的WorkerAPI，实现了不可变或不易变对象的共享(方法和字节码)。 𐟛 ️ 4、Harmonyos应用开发实践开发环境配置：标准版的DevEco Studio开发套件,安装过程按向导操作即可。开发调试：官方提供比较齐全的演示Demo，建议下载并试跑一下加深了解。 𐟓ˆ 总结移动互联网时代已有十多年了，在Android、iOS之下突围的HarmonyOS有着物联网时代、“中国国情"的背景积累;包括相应的跨平台框架更是不间断的推陈出新。对于技术开发人员，与时俱进的了解当下技术热点是必要的。 𐟔— 参考材料 Harmonyos开发者官网

𐟤– 五大热门AI Agent智能体平台 𐟔 探索最受欢迎的AI Agent智能体平台！ 1️⃣ 字节跳动的扣子Coze： 𐟒ᠦ–𐤸€代AI应用开发神器，无论你是否编程新手，都能轻松搭建大模型Bot。 𐟓š 集成丰富插件，拓展Bot能力，简单易用的知识库，管理你的数据。 𐟚€ 工作流功能，稳定处理复杂任务，让你的应用更强大！ 2️⃣ 腾讯元器： 𐟌Ÿ 腾讯混元大模型团队出品，低门槛打造高质量智能体。 𐟌 支持QQ、微信等平台发布，也可通过API调用，功能强大且灵活。 3️⃣ MarsCode： 𐟒𛠥𜺥䧧š„AI代码生成器，助力开发者高效生成高质量代码。 𐟚€ 提升项目进度，让你的开发工作如火星般迅速！ 4️⃣ 百度云千帆AppBuilder： 𐟛𐯸 基于大模型搭建AI原生应用的工作台。 𐟓– 提供多种应用框架和组件，降低开发门槛，快速实现应用搭建。 5️⃣ Dify.AI： 𐟓˜ LLMOps平台，简化AI应用构建过程。 𐟎蠩€š过声明式YAML文件定义AI应用各方面，提供可视化编排和管理功能。 𐟒ᠦ•𐥤饆…完成应用开发，或快速集成LLM到现有应用中。 6️⃣ FastGPT： 𐟤– 基于LLM大语言模型的知识库问答系统。 𐟓Š 提供数据处理、模型调用能力，通过Flow可视化编排工作流。 𐟒젥Ž𐥤杂问答场景，让你的应用更加智能！

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