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云原生是一种基于云计算技术的软件开发和部署模式，旨在提升应用程序的可靠性、可扩展性和敏捷性。它涵盖了一系列工具、平台和最佳实践，如DevOps、容器化（Docker）、容器编排（Kubernetes）等，以帮助开发团队更高效地构建、部署和管理应用程序。 使用场景及目标： 快速部署与扩展：通过容器化技术（如Docker）实现应用程序的快速部署和水平扩展，使得应用能够更灵活地应对流量变化。 自动化运维：借助DevOps工具（如Jenkins）实现自动化测试、持续集成和持续交付，提高开发团队的工作效率。 高可靠性与弹性：通过容器编排工具（如Kubernetes）实现应用程序的高可用性、容错性和自我修复能力，确保系统稳定运行。 适用人群： 开发人员：了解Docker、Kubernetes等容器化技术，能够将应用程序打包成容器并进行部署。 运维人员：熟悉DevOps工具（如Jenkins）的配置与管理，能够实现持续集成、持续交付等自动化运维流程。 架构师：具备设计和规划云原生架构能力，能够结合各种工具和平台，构建高可用、可扩展的云原生应用系统。

采用IBM 金融数据库的约 2440 万笔信用卡交易。这些数据捕捉了广泛的用户交互，提供了交易行为、模式和潜在漏洞的详细快照。详情包括用户和卡信息、交易时间和金额、商家详情、欺诈检测标志。本数据集几乎没有混淆，并以 CSV 文件的形式提供。但本数据具有 IBM 执行的多代理虚拟世界模拟生成的超过 2000 万个事务。本数据集涵盖了居住在美国但环游世界的 2000 名（合成）消费者。该数据还涵盖了数十年的购买，包括许多消费者的多张卡。对数据的分析表明，它在许多维度上都与真实数据合理匹配，例如欺诈率、购买金额、商家类别代码 （MCC） 和其他指标。此外，除商家名称之外的所有列都有其“自然”值。这种自然值有助于模型的特征工程。 信用卡信息数据集包含了用户信息（如姓名、地址）、卡索引、卡品牌、卡类型、卡号、过期日期、CVV安全码、是否有芯片、发行卡数、信用额度、账户开户日期、PIN码最后更改年份以及该卡是否在暗网上的信息。这些数据可用于对信用卡账户和交易进行全面的分析、管理和安全监控。该数据集信息可作为复杂网络中的节点特征。 信用卡持有人数据集包含了个人信息，包括姓名、当前年龄、退休年龄等信息

chinese_bert_wwm_L-12_H-768_A-12 是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的一个预训练模型，特别适用于中文自然语言处理任务。在这个模型中，“wwm”表示“Whole Word Masking”，它使用了一种更复杂的掩码策略来提高模型性能。 该模型的具体参数为： L-12：指的是模型层数为12层。 H-768：表示隐藏层大小为768。 A-12：表示attention头数为12。 这个预训练模型通常用于各种中文文本处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

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