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12月30日，腾讯宣布其人工智能球队摘得首届谷歌足球Kaggle竞赛冠军。该冠军球队来自腾讯AI Lab研发的绝悟WeKick版本，凭借1785.8的总分在与全球顶级技术团队的竞技中以显著优势胜出。 今年11月底，腾讯AI Lab与王者荣耀联合研发的策略协作型AI绝悟升级为完全体，首次让AI精通了所有英雄的所有技能。此次绝悟WeKick版本的整体设计正是基于绝悟完全体迁移得到，并针对足球任务进行了一些针对性的调整，展现了绝悟AI背后深度强化学习方法的通用能力。 Kaggle 竞赛 google-football 排行榜前十名， 来自 https://www.kaggle.com/c/google-football/leaderboard Kaggle创立于2010年，是全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台。此次足球AI比赛由Google Research与英超曼城俱乐部在Kaggle平台上联合举办。 一直以来，足球运动团队策略以其复杂性、多样性和高难度，成为长期困扰世界顶尖AI研究团队的难题，更加稀疏的游戏激励也使得其成为比MOBA游戏更难攻克的目标。今年Kaggle首次针对足球AI领域发布赛题，为深度强化学习多智能体技术竞技和基准评测提供了一个全新舞台。深度强化学习多智能体技术竞技和基准评测提供了一个全新舞台。 比赛使用Google Research

引子 InnerSource 的介绍，我似乎陷入了一种不知该从何讲起的尴尬局面，也就是所谓的破局，理论？历史？案例？实践？文化？曾几何时，脑子灵光一闪，希望通过某个假想中的案例来阐述。从管理、文化、开发、协作、产品、生态、人才等多个角度来逐步细致将一个InnerSource贯彻到底。但是想法总归是想法，需要时间来慢慢的完善。难道是我的每周一篇文章时间定错了？还是应该将InnerSource单独拿出来，独立成系列？我陷入了思考和停滞状态。 于是有了此文，尝试将现有的InnerSource案例整理出来。 InnerSource 案例 在一个普遍推崇模仿、山寨的文化中，谈案例是最受欢迎的，我也顺着这个思路来写一篇试试水，以实际行动来验证下。 InnerSource 正如我在上一篇文章中所提到的，不是什么新的概念和实践，而是有很多学界和厂商都在研究、运行，下面笔者就列出一些业界公开的案例。 PayPal PayPal 是在2013年施行的InnerSource，主要是内部的开发效率遇到了严重的问题，由于PayPal是一家跨国公司，各个国家的清算情况又不尽相同，于是牵扯到沟通、协调、覆盖代码等问题，在施行InnerSource之前，PayPal施行过两种办法：自顶向下的强制和驻场。最终证明这都不可行。 PayPal从开放源代码软件中汲取了灵感，尤其是来自Apache软件基金会的实践

安利时间，直奔主题。 小破站视频( https://www.bilibili.com/video/av82267361/ ） Q：为啥考AWS? A： 1 AWS连续领跑Gartner 魔力象限领导者位置，是事实上的行业标准。 2 市场份额遥遥领先于友商。 3 和所有IT类认证考试相比收益比较有竞争力 Q：怎么考? A: 搞个双币信用卡自己在报名到合作的线下考点考试，没有什么要求，不限专业不限工作经验不限培训记录不限先考助理级。 Q：需要什么基础? A: 1 双币信用卡，一来注册AWS账号动手做试验，二来报名考试时也会用到。 2 电脑，windows Mac都行，推荐Mac原生的Linux命令行。 3 英语，翻译过来的文档少，大量新产品的文档都是英文的。IT行业的英语专有名词多，语法其实很简单，不用太担心。 4 技术储备，网络和Linux基础，其它领域的像Windows域、虚拟化和DevOps可以触类旁通辅助理解，没有这些理解云上的东西比较吃力，学习曲线比较抖。培训机构常说的零基础也许能刷证，考出来干活肯定是差十万八千里。 Q：关于我，关于这个系列。 A： 哥们以前混外企修电脑的IT，这两年在数据中心搬砖。 人穷加上抠门，极度讨厌收费的东西，想考证升职加个薪结果上次挂了。然而又找不到免费靠谱的题库，在奔三的生日后痛定思痛觉得人不该刷题走捷径，这特么是作弊。 重新认认真真读官方文档

这是Puppet报告的走过的第九个年头，本次报告基于对2400名IT、开发、信息安全行业的技术人员的调研，着重勾画了DevOps状态的两大趋势： 平台模型、需求变更的管理。 多年来，我们已经证明了DevOps实践会带来更好的绩效和组织成果，也学习并分享了组织的发展，以及如何更快地发布更好的软件。 看到显著进展的同时，我们也看到大多数组织都在努力超越他们进阶的中间阶段。这些团队可能是较难扩展DevOps工作方式的开发团队、运维团队和安全团队。 然而，有些组织确实取得了成功。他们扩展了DevOps超出最初早期采用团队的实践，继续在整个组织内不断发展和改进。是什么造成了这种区别？成功的组织实施的更深层次结构的变化。今年的DevOps调查显示可以产生优异结果的结构变化：将DevOps原则应用于软件交付和变更管理。 当组织成功地建立了一个平台用于支持应用程序开发的模型时，就可以提高他们的变更管理效率，并实现DevOps计划的目标：更快、更高效、更容易地交付质量更好、更安全的软件。 为何是研究平台模型和需求变更管理这两个方向呢？ 平台模型是相当有效地赋能应用团队的新方法。一旦正确实施，它就会起作用，结果就是更快、更有效地交付高质量的软件、满足组织的业务需求——大规模应用也同样如此。 需求变更的管理是常见的拖慢软件发布速度、阻止企业实现目标的因素，高效的需求变更管理提高了组织在业务所需级别上按时

众所周知，Kubernetes很难! 以下是在生产中使用它应遵循的一些最佳实践。遵循这些步骤能够确保更高的安全性和生产效率。 毫无疑问，DevOps已经走过了一段很长的路! 借助于Kubernetes编排平台使得公司比以往更快地发布软件。随着容器用于构建和发布软件的使用量不断增加，Kubernetes已经成为事实上的容器编排工具标准，在软件企业中非常受欢迎。 Kubernetes具有优秀的特性，比如：支持可扩展、零停机部署、服务发现、自动重启和回滚功能等。要大规模管理容器部署，Kubernetes是必须的。它支持灵活地分配资源和工作负载。毫无疑问，生产环境中的Kubernetes是一个很好的解决方案，但需要花费一些时间来设置和熟悉这个工具。由于现在许多公司都希望在生产中使用Kubernetes，因此有必要考虑一些最佳实践。在本文中，我们将讨论一些Kubernetes的最佳实践。 生产环境中的Kubernetes Kubernetes是一个复杂并且学习曲线陡峭的编排工具，但它具有丰富的功能。生产操作应尽可能小心谨慎处理。如果您面临内部人才短缺的问题，您可以将其外包给PaaS供应商，为您提供所有最佳实践。但假设您在生产中独自管理Kubernetes。在这种情况下，关注最佳实践是非常重要的，特别是关于可观察性、日志记录、集群监控和安全配置。 我们很多人都知道

在过去几年的DevOps的浪潮中，自动化、持续集成这两个概念早已深入人心(互联网技术人)。 比尔盖茨先生曾经都说过： “任何技术在一个业务中使用的第一条规则就是，将自动化应用到一个高效的操作上将会放大高效。第二条就是自动化应用到一个低效操作上，则放大了低效率。” 自动化部署也逐渐成为各中小型企业追求的方向，那么，今天民工哥就自动化部署的概述、自动化部署的工具、自动化部署的流程、自动化部署实践等4个方面，与大家一同来讨论、交流一下关于中小企业自动部署的问题。 1、自动化部署概述 1.1 什么是自动化部署 一句简单的话概括：部署的过程中所有的操作全部自动化，无需人工手工干预。 1.2 自动部署的好处 传统的部署方式如下： 运维人员手工使用Scp、Xftp等方式来传输数据 手工登录服务器执行git pull 、svn update等命令进行更新代码的操作 开发人员手工编译打包，然后通过内网传输给运维人员 运维人员通过rz上传的方式上传到目标服务器，然后，执行重命名原包、拷贝新包到目标目录，再执行服务应用重启命令完成整个部署过程 看似非常简单，也不是很麻烦，但是一旦项目多，部署频繁，这种情况下就会大大降低工作效率。民工哥之前工作中就有这类体验，公司的活动类项目高达100+，很多都是需要快速上线及下线、或者更新的，手工部署真的累。 传统的部署方式有以下的缺点： 整个过程都需要人员参与

你好，我是泽阳，在DevOps领域实践了多年，借助公司项目机会从端到端的对项目进行实施改造。在经过实践后，项目通过了信通院发布的《DevOps持续交付标准三级》评估。在此过程中不断的实施与改进验证了DevOps理念，积累了相关经验。 我 专注于企业级相关的技术研究与实践分享，在不断的实践过程中也希望能够给业界同行带来一些分享（避坑指南）。 大家都在谈的DevOps是什么？ 自动化运维是将运维工程师手头的日常事务借助自动化工具实现高效工作。例如： 编写一些各种语言脚本进行自动化部署、自动化发布。基本上可以定义为 "运维工作 As Code"。 运维效率提升了，那么开发呢？想想开发有哪些工作是可以自动化实现的？ 想想开发人员主要做啥呢？写代码 写代码 写代码 还是写代码。代码就是开发人员的输出也是后期产品的体现。代码是如何管理的？分支模式是？ 多久提交一次代码？多久构建一次代码？ 代码里面有没有硬编码？等....... 持续集成（CI） 开发人员将 每次提交的代码 进行构建验证 。 这个构建验证包含哪些呢？ 例如： 代码是否可以正常编译？ 单元测试是否能够覆盖？ 代码的质量如何？ 。 这些都可以纳入 CI持续集成阶段。 持续交付、持续部署（CD） 代码经过了集成，开始对每次的变更进行发布。发布到非生产的测试环境或者临时环境中。 持 续交付与持续 部署 之间的区别在于 ，

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