Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
hosted : 本地存储，便于开发者将个人的一些包上传到私服中proxy : 提供代理其他仓库的类型，如豆瓣的pypi仓库group : 组类型，实质作用是组合多个仓库为一个对外的地址
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
人，为什么要读书？举个例子: 当看到天边飞鸟，你会说：“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。”而不是：“卧靠，好多鸟。”; 当你失恋时你低吟浅唱道：“人生若只如初见，何事秋风悲画扇。”而不是千万遍地悲喊：“蓝瘦，香菇！”
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。
本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
冰桶算法(Leaky Bucket Algorithm)是一种限流算法，用于控制单位时间内系统的请求数量。它通过模拟一个“漏水的桶”来限制请求的数量。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
本文为 Serverless 社区成员撰稿。作者云洋，从事信息管理工作，多年电子政务信息系统建设管理经验，对 Serverless 技术和架构有浓厚兴趣。供稿请戳~ 这个假期挺长的，不过有幸在腾讯云 Serverless 在线直播里看到了 Serverless 的相关课程，从第一期学完，还是凭添了很多学习乐趣。 前面三节课学了一些 Serverless 的基本知识和架构特点，也跟着开发部署，其实都蛮有趣的，唯一就是都没有管理后台。第四期课程很好的弥补了这一不足。刘宇老师给大家带来的项目 Python+HT
我们个人在开发一些前后端分离项目的时候，经常会遇到这类问题，前端开发者会问，我没有接口怎么办？后端开发者会问，我写的接口要怎么测试呢？但是还会有这种情况，如果你是一个个人开发者，你既要写前端，又要写后端，但是如果你想检查自己前端的网络请求后端是否能接收到呢？ 等等，小朋友你是否有很多问号？
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点：
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
在当今云计算和DevOps的时代，管理和维护多个集群环境已成为一项挑战。每个集群都有其独特的特性和需求，如开发、测试、生产等。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
选自Hive Blog 作者：Bowei 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型，该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案，请阅读本文。 GitHub 地址：https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有： 检查 TensorFlow 安装：https://github.com/hiveml/s
原文地址：https://www.yuangezhizao.cn/articles/python/flask/serverless/maimai_DX_CN_probe.html
图片来源: https://www.maxpixel.net/Art-Colourful-Gears-Creativity-Cogs-Colorful-1866468
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深度学习 Python 库（TensorFlow 和 Keras）的深度学习领域。
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架，用于生成 SQL 语句和相关功能。
一旦数据科学家对模型的性能感到满意，下一步便是“模型生产环境部署”， 没有系统的合理配置，您的Kaggle Top1模型可能只是垃圾。
随着数据驱动决策日益普及，模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略，辅以代码示例，助您在面试中从容应对。
文章，教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年，我从美国搬到爱尔兰，虽然我租的房子
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族，同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK，包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
大家好，我是猫头虎！今天，我要分享一个激动人心的话题：Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中，我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中，以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
认证是任何应用中最突出的功能之一，无论它是本机移动软件还是网站，并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来，认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中，我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始，然后逐步改进以包括基于人工智能（AI）的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心，并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
APROL 是运行在Linux（Opensuse）平台的系统， APROL 主要由开发系统、运行系统和操作系统联合构成的。开发系统负责控制系统的配置和控制等级，控制编写系统任务的分配（下载到控制器、下载操作员、运行系统），开发设计用户级程序把输入、按钮及其他控件组合完成数据输入和触发动作。运行系统是基于开发系统的数据，它是系统的“心脏”。在运行系统中配置了系统所要监视、收集、和分配的数据。
最近在很多地方都可以看到Python的身影，尤其在人工智能等科学领域，其丰富的科学计算等方面类库无比强大。很多身边的哥们也提到Python非常的简洁方便，比如用Django搭建一个见得网站只需要半天时间即可，因此也吸引了我不小的兴趣。之前相亲认识过一个姑娘是做绿色环保建筑设计行业的，提过她们的建筑物的建模也是使用Python，虽然被女神给拒绝了，但学习还是势在必行的，加油。 这部分只涉及python比较基础的知识，如复杂的面向对象、多线程、通信等知识会放在之后的深入学习中介绍，因此整个学习过程也将非常的快
建立一个很酷的机器学习项目确实很不错，但如果你希望其他人能够看到你的作品怎么办呢？当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但这只能给程序员看，如果你想给自己家里的老人看呢？GitHub肯定不行，所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
Flask2.0 版本终于快要发布了，现在 PyPI 上已经有一个2.0.0rc1的候选版本。可以直接用下面的命令来获取：
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性，系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码，没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快，但是一旦代码量上了规模，依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
即Object-Relationl Mapping，它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射，这样我们在具体的操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说，ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
作为一个 Java 程序猿，写代码久了，各种技术也就都尝试了一个遍。先从 SSH1(Spring、Struts1、Hibernate)摸爬滚打转变到 SSH2(Spring、Struts2、Hibernate)，谁成想 Struts 漏洞频出，于是 S2 的江湖地位很快被 SpringMVC 占领，随着时间的推移，未成想 MyBatis 也逐渐取代了 H 的江湖地位，于是 SSH2 就变成了现在依旧有项目在用SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)，而今眼目下几乎被 Spring 全家桶包圆了。
2008发布的Python2.6开始有新的格式化字符串数str.format()。
TerraGoat是一款专门针对Terraform的安全漏洞学习基础设施，TerraGoat中所有存在的安全漏洞都是软件开发人员故意留下的，可以更好地帮助广大研究人员深入学习和研究跟Terraform相关的安全漏洞。
来源：https://blog.mythsman.com/post/6088206570684f526e6bc606/ 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build
在学习Flask，看的书籍是《Flask Web开发实战 入门、进阶与原理解析》。在学习发送电子邮件这一章节时，遇到一些问题，便写下这一篇文章，记录一下，也希望遇到同样问题的人能够花较少时间在解决问题上。
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