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底层基础设施：它可以运行在多种环境中，包括公有云（如 AWS、Azure、Google 等）、私有云（如 OpenStack）、虚拟机（如 vSphere、RHV、红帽 KVM）以及物理服务器（如 X86、IBM Power/Z）。技术架构：包括基于 Red Hat CoreOS 的操作系统、CRI-O 容器运行时接口实现、Etcd 分布式键值存储、自定义资源定义（CRD）、容器化服务、应用程序运行时和 xPaaS 等。容器层：支持多种编程语言运行时、数据库和其他软件包的认证容器镜像。

Google Cloud Function 技术总结

机器学习（Machine Learning）是一种通过数据和算法使计算机系统自动改进性能的技术。它广泛应用于许多领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等。以下是对机器学习技术的详细总结。概述机器学习（Machine Learning）：是人工智能（AI）的一个分支，关注于通过数据和算法使计算机系统自动改进性能。通过学习从数据中提取模式和规律，以便对新的数据进行预测和决策。包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型。核心功能和特性。

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