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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作 者： Prateek Joshi 编译： ronghuaiyang 导读 昨天给大家介绍了CRF的基本概念，今天我们聊一聊为什么需要这么个东西。 这是一个分为两部分的讨论。在这篇博文中，我们将讨论条件随机场的需求。在下一篇文章中，我们将讨论它们到底是什么以及如何使用它们。在计算机视觉、生物信息学、计算语言学和语音识别等诸多领域，都出现了为一组观测序列分配标签的任务。例如，考虑自然语言处理任务，即在句子中使用相应的词性标记标记单词。在这个任务中，每个单词都有一个标记，表示其适当的词性，从而产生带标注的文本。再举一个例子，考虑根据所观察到的行为给一个视频贴上一个人的心理状态标签的任务。你必须分析用户的面部表情，确定用户是否高兴、生气、悲伤等等。我们经常希望预测大量相互依赖的变量以及其他观察到的变量。如何实现这些任务？我们应该使用什么模型？ 为什么要用条件随机场？ 在许多应用中，我们希望能够预测相互依赖的多个变量。例如，一个运动队的表现取决于该队每个队员的健康状况。每个成员的健康可能会受到团队旅行计划的影响。比赛的结果可能会影响全队的士气。反过来，士气可能会影响健康。正如你所看到的，有多个变量错综复杂地相互依赖。条件随机场(CRFs)对这些问题的建模非常有用。与此类似的应用有很多，比如对图像的区域进行分类

镜像对容器部署的挑战 在容器的生产实践中，偏小的容器镜像能够很快地部署启动。当应用的镜像达到几个 GB 以上的时候，在节点上下载镜像通常会消耗大量的时间。Dragonfly 通过引入 P2P 网络有效提升了容器镜像大规模分发的效率。然而，用户还是必须等待镜像数据完整下载到本地，然后才能创建自己的容器。我们希望进一步缩减镜像下载的时间，让用户能够更快地部署容器应用。同时，如何更好地保护用户数据，也是容器行业近年来的重要关注点。 为此，我们为 Dragonfly 项目引入了一个 容器镜像加速服务 Nydus 。Nydus 能够极大缩短镜像下载时间，并提供端到端的镜像数据一致性校验，从而让用户能够更安全快捷地管理容器应用。Nydus 由阿里云和蚂蚁集团的工程师合作开发，并大规模部署在内部的生产环境中。作为云原生生态的一部分， Nydus 在生产环境的优秀表现，让我们有信心现在将项目开源，让更多的容器用户能够体验到容器快速启动和安全加载方面的能力。 容器镜像加速服务 Nydus 地址： https://github.com/dragonflyoss/image-service Nydus: Dragonfly 的容器镜像服务 Nydus 项目优化了现有的 OCI 镜像标准格式，并以此设计了一个用户态的文件系统。通过这些优化，Nydus 能够提供这些特性： 容器镜像按需下载