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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。
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
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。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求,但
随着IaaS市场的发展,公有云供应商的下一波竞争将并不在价格方面,而是在Web服务和事件驱动的计算上。 公有云的新范例结合了最佳的基础架构即服务、平台即服务和软件即服务,以改善供应商和用户的云业务情况
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
在软件测试日常工作中,大家接触得比较多的性能测试工具有LoadRunner和Jmeter,这里整理了web应用程序性能和负载压力能力的最广泛使用的性能测试工具的综合列表。
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。
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.”
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。
本文讨论了IaaS和PaaS这两种云计算服务模型的不同,从开发人员的角度分析了IaaS和PaaS之间的主要差异。作者通过举例说明在IaaS和PaaS中,开发人员可以做什么以及他们不能做什么。IaaS提供了一个虚拟化的计算环境,包括服务器、存储和网络资源,而PaaS提供了一个完整的应用程序开发和部署平台。作者指出,PaaS将更多控制权交给开发人员,允许他们自定义操作系统、中间件、运行时和数据库等。
云计算迁移不一定会降低应用程序的长期成本。行业专家乔治·劳顿探讨了一些以更好的业务成果为目标的云计算使用案例。 随着云计算的应用越来越频繁,许多组织开始评估将应用程序移动到云计算的云使用案例。许多人正
人们可以对软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)这三种云计算服务的基本模式进行比较。每一种模式都有其自身的优点,人们需要很好地理解为什么云计算供应商提供这些不同的模式,以及它们对市场的影响。
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
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。
本文介绍了云原生架构中的10个重要概念和原则,包括服务拆分、服务自治、服务编排、容器化、微服务、DevOps、持续交付、基础设施即代码、可观察性、声明式配置和分布式追踪。这些概念和原则是云原生架构的核心,对于构建可扩展、高性能、弹性的应用程序至关重要。
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:
容器生态系统的发展和扩展速度越来越快速,并且已经有了许多的Docker工具和服务,想要知道所有的有用选择,你会发现基本很难完成。
本文介绍了云术语及其定义,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)、私有云、公有云、混合云、虚拟化、容器、微服务、服务网格、事件驱动架构、无服务器计算、云安全、云成本管理、云原生应用、云原生的概念、云原生应用的设计原则、云原生应用的开发和部署方式以及云原生应用的生命周期。此外,还介绍了云术语中的缩略语和简写,如AWS、Azure、GCP、ITIL、DevOps、CI/CD、SAFe、Docker、Kubernetes、Mesosphere和Microservices等。
【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
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