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Allocatable Capacity= Node Capacity - Kube-Reserved - System-Reserved
Allocatable Capacity为Scheduler可为应用服务Pod分配的节点资源

Node Capacity为节点资源总量

Kube-Reserved为K8S的后台进程预留资源，例如Kubelet，CRI，CNI等组件

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为了更好地采用人工智能，人们需要了解一些基本知识。数字时代最主要的事情之一就是保护隐私。人工智能革命为希望保护隐私的人们带来了巨大的麻烦。有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人们带来困扰和影响。随着人工智能和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。

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人工智能需要大量的数据才能做到这一点。它可以从外部源获取这些数据，也可以开始生成这些数据。无论如何，数据对于确保这些系统正常运行至关重要。机器学习也需要采用大量数据。它实质上是使用统计和分析功能来从信息中产生可行的见解和情报，数据治理的作用是完成对数据的处理。

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书本知识主要是传道——讲述抽象原型，而对其具体应用场景的讲述往往含糊其辞，对抽象原型之间的关系也是浅尝辄止。采用同样精确的语言去描述应用场景和关联关系将会失去重点，让人摸不着头脑。所以，仅仅通过看书来获得成长就像是用一条腿走路。

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最低目标必须能够轻松达成的目标，否则，从优化理论的角度来讲，该命题无解。比如，类似“半年内完成晋级两次、绩效全部S、从菜鸟成为Java专家”就不太合适作为最低目标。总之，要区分理想和梦想。

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我经常碰到这样一些情景：因为掌握了某些技术，比如Spring、Kafka、Elasticsearch等，一些工程师就自封为高手。有些工程师非常仰慕别的团队，原因竟是那个团队使用了某种技术。

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互联网时代，各种框架的出现以及开源的普及快速淘汰或者降低了很多技能的价值，同时降低了很多技术的学习门槛。所以，在当前，掌握某项技能知识只能是一个短期目标。怀揣某些技能就沾沾自喜的人需要记住：骄傲使人退步。

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但是为了用好Java，程序员在面向对象、设计模式、框架技术方面必须要非常精通。Java工程师转到C方向确实不容易，但作者也见过很多转到Java语言的C工程师水土不服。

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古人说：“用人不疑，疑人不用。”这句话并非“放之四海而皆准”。在古代，受限于通信技术，反馈延迟显著，而且信息在传递过程中有大量噪音，变形严重。在这种情况下，如果根据短期内收集的少量变形的信息做快速决断，容易陷于草率。在公司里，这句话用于选人环节更为恰当，应该改为：录用不疑，疑人不录。

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编译并在线上部署运行程序是系统上线的最后一个环节。随着SOA架构的普及以及业务复杂度的增加，大部分系统只是一个完整业务的一个环节，因此，本地编译和运行并不能完全模拟系统在线运行。为了快速验证所编写程序的正确性，编译并在线上部署就成了必要环节。所以编译部署能力是一个必备技能。