本文介绍了 Kubernetes 策略的七个步骤，包括基线、修复标签和注释、迁移到受限制的 Pod Security 标准、压制误报、加入常见加固指南、插入并播放、添加自定义规则以应对未预料的特殊情况。通过实施这些步骤，可以逐步减少配置错误和漏洞的数量，实现认证、合规和长期安全目标。
本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径，以及探讨大型语言模型结构选型，为大家提供了一个系统性的视角，梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》 这不是第一个号称比 Python 更快的编程语言，相信也不会是最后一个。那么问题来了，为什么是个编程语言就比 Python 快呢？Python 在高性能、多线程方面为什么这么为人诟病？本文将以 Python PEP 703 草案的相关内容为核心，分析个中原因。
前几天 Gateway API 宣布在 0.8.0 中支持服务网格[1]，这意味着 GAMMA[2]（Gateway API for Mesh Management and Administration）有了新进展，虽然目前还是实验阶段。去年 6 月 Gateway API 发布 0.5.0 时，我还写了一篇 SMI 与 Gateway API 的 GAMMA 倡议意味着什么？[3]。如今，SMI 作为 sandbox 项目的年度审查已经 过了几个月仍未提交[4]，唏嘘。 废话不多说，我们来看下 0.8.0 下的 Gateway API 如何在 Service Mesh 中工作。
日前，在加拿大温哥华召开的数据库领域顶会VLDB2023上，来自阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-SCC:A Cloud-Native Database Ensuring Low Latency for Strongly Consistent Reads》，成功入选VLDB Industrial Track（工业赛道）。 论文中，PolarDB-SCC提出了一个全局强一致的主从架构的云原生数据库。目前该架构已在PolarDB架构中上线一年有余，是业内首个在业务无感知情况下实现全局一致性读的主从架构云原生数据库，解决了一直以来海量客户的一致性痛点。
