海外服务器指的是部署在非本国的服务器,通常由企业、组织或个人托管,提供各种在线服务,包括网站、应用、数据库、存储、备份、加速等。
以下是一些免费的海外服务器地址:
这些服务都提供了免费的资源和试用,用户可以在其中创建和管理服务器,开发和测试各种应用和服务。这些服务都提供了不同的特性和配置选项,可以满足不同用户的需求和预算。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上,搞得久了就会发现,大部分都还是数据仓库的衍伸,所以我们称呼这个为“新数仓”,我准备写一系列相关的文章,有没有同学愿意一起来的?请联系我。前面有一些相关文章,大家可以看看: 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状,可能不全,有更多信息或者纠正的,请给我留言。 1
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。
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷,涵盖了数据收集,数据整理,网络/算法选择,训练,验证和评估等主题。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
这里首推华为云:https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
目前,云服务很多,例如GAE、BAE、SAE、TAE、CAE、ACE、EC2、AZURE各种云。本文主要从以下几个方面对GAE、SAE和BAE的优劣进行分析。
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是,这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同,这一方案没有语言绑定的问题。
AWS Lambda、Microsoft Azure Functions及Google Cloud Functions支持的开发语言
【新智元导读】今年3月,谷歌联合 7 家顶级风投资本,联合举办机器学习初创公司大赛,挑选底层机器学习技术最具独特性,可扩展,产品能市场化的公司进行投资。今天,竞赛结果公布,用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖,从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势,值得关注。 今年 3 月,紧随收购数据科学平台 Kaggle 后,谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛,将采取创新机器学习方法的初创公司放
文 | Jeff Meyerson Kubernetes 已在容器编排之战中取胜,未来很可能会成为“多云”之上的标准层,进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变,而其自身则会慢慢变得像 Linux Kernel 一样,成为一种系统底层的支撑,不再引人注目。 本文金句: 通过 Kubernetes,分布式系统工具将拥有网络效应。每当人们为 Kubernetes 制作出的新的工具,都会让所有其他工具更完善。因此,这进一步巩固了 Kubernetes 的标准地位。 云提供商并非可替换的商品。不同的云提
Kubernetes已在容器编排之战中取胜,未来很可能会成为“多云”之上的标准层,进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
作者:Angela Stringfellow 译者:海松 原题:Master Docker: The Complete Toolkit Including Courses, Podcasts, E
原文标题:The Gravity of Kubernetes 原文作者:Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评: Kubernetes已在容器编排之战中取胜,未来很可能会成为“多云”之上的标准层,进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变,而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样,成为一种系统底层的支撑,不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes,但是从内容上看,更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”
转载声明:本文转载自「EAWorld」,搜索「eaworld」即可关注。 原文标题:The Gravity of Kubernetes 原文作者:Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评: Kubernetes已在容器编排之战中取胜,未来很可能会成为“多云”之上的标准层,进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变,而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样,成为一种系统底层的支撑,不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes,但是从内容上看,更
在上一篇文章中,我们讲到了DevOps和持续交付的关系。本篇将回顾最先改变运维工作的相关技术 —— 基础设施即代码和云计算,通过技术雷达上相关条目的变动来跟踪其趋势变化。
【编者按】随着机器学习算法的流行,Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手,并提供许多的API来吸引用户。本文中,Janet Wagner,ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor,根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10,并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为,Project Oxford等少数API虽然没有上榜,但仍值得称道。 如今,机器学习无处不在。它可以
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云