火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
CDN的全称是ContentDelivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。
现在的手机或者电脑等设备上面的数据是越来越大的，以前几十KB大小的图片到现在已经变为几兆甚至几十兆，数据占用的内存越来越大对于设备的运算能力也是非常大的考验，从现在更新速度飞快的移动设备就能看出来。在互联网行业中想要提升数据处理能力除了对服务器进行优化之外，就需要借助边缘计算器或者云服务器，那么边缘计算器都计算什么？边缘计算器和云服务器哪个比较好？
CDN的重要性不仅仅在于CDN的业务本身，更重要的是CDN的基础设施属性，CDN节点是全球分布的，随着5G的正式商用，目前来看，CDN的规模最大、算力最强，将成为布局边缘计算最佳的位置。但是边缘计算不是孤立存在，是必须跟云中心协同的。本文介绍从CDN的角度思考如何打造一个云边端协同的边缘计算平台。
KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。
导语 | 云计算的发展为互联产业带来了巨大的变革，云上技术的下一站，又会有哪些新契机呢？本文是腾讯工业互联网深圳研发负责人黄浩宇老师在云+社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯基于边缘容器技术的工业互联网平台建设。
作者高泽栋， 腾讯高级工程师， 全栈工程师， 做过嵌入式、CDN、金融、社交等业务系统， 目前做CV相关系统工程落地。 导语 | 云端管控、边缘计算、处于局域网内的微服务如何做Devops呢？腾讯优图业务是结合了腾讯云边缘容器TKE@edge来做服务Devops， 并对服务做了自定义定制， 以支持相应的业务场景。本篇文章接下来将详细展示实践落地细节，希望能够给大家带来灵感。 背景 所谓私有云， 其实就是在多个局域网玩服务，基本等同于开发运维全包。每个局域网都要需要一个跳板机、局域网环境（每个局域网环境不一
众所周知，单体应用程序，由于其种种不足，几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目，最好从微服务架构开始。
2021 年，云原生取得很多重要进展。2022 年又有哪些值得关注的趋势？12 月 27 日，阿里云资深技术专家李国强（崭岩）做客 InfoQ 视频号，对云原生趋势做了最新的解读。以下根据直播内容整理，有不改变原意的删减，完整内容可点击查看回放视频
容器这个概念是指用一种更为清亮的方式来虚拟化应用技术，这种方式可以减少资源和时间的浪费，目前容器技术得到了飞速发展，出现了很多种类型的容器，和普通的虚拟机相比，容器所需要的体积更小，而且操作也较为简单，下面再来为大家简单介绍容器化应用性能监控的相关内容。
低码工具更侧重于前端开发，学习前端开发必须熟练掌握CSS的相关知识。本篇就重点介绍一下在低码中的布局相关知识。
姚树标，新浪微博软件工程师，开源项目爱好者，SuperEdge开发者，现负责微博活动平台的设计及研发工作。 王冬，腾讯容器云后台研发工程师，开源项目爱好者，专注容器云原生领域，现负责腾讯云边缘容器TKE Edge私有化相关工作。 SuperEdge 的定义 引用下 SuperEdge开源官网[1] 的定义: SuperEdge is an open source container management system for edge computing to manage compute resourc
首先服务提供者（用户、商品等微服务子模块）按照指定格式的服务接口描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
内容来源：2021年10月23日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。会上，虎牙5G首席架构师林正显受邀发表了主题为《浅谈5G及边缘计算接入网络的治理》的演讲。
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库，全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的，部分贡献库代码由社区程序员提供。
// 编者按：内容视频化已是当下行业公认的趋势。飞速增长的音视频数据量对计算带来了巨大挑战，而当下云、端算力的局限性，也制约了音视频数据的价值挖掘。本次分享将围绕上述问题，介绍依托5G等基础建设兴起的边缘计算如何为音视频应用松绑，以及网心科技在这一方向上的实践历程。 文/曾伟纪 整理/LiveVideoStack 大家下午好，非常高兴能够再次来到LiveVideoStack和大家进行一个交流。我们借助云端的算力可以让终端得到一个炫酷的体验，这是我认为过去十多年以来技术发展非常重要的一点，今天我的分
打开 openYurt 的 README.md，在简单介绍之后就是 Getting started:
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
新年开工之初，给大家一个观念上的冲击，就像我在专栏里写到的，思路上的转变，有时远比单纯技术上的提升要重要的多。当然，我这里写的是运维，其实跟绝大多数做技术的同学都相关。
去年我写过一篇 牛年 dotnet云原生技术趋势[1]，今天再来写一篇虎年云原生落地技术趋势，去年局限在.NET 平台上的云原生落地，我今年在去年探索云原生落地的基础上从多语言云原生技术落地的趋势来谈谈。
1. 右击图层，选择转换为智能对象，然后选择滤镜 模糊 高斯模糊2像素 2. 选中图层的智能滤镜，然后设置前景色为黑色，选择硬度为0画笔工具进行部分涂抹，使图像清晰（或者使用渐变工具拖动）
一说到 CSS 盒模型，这是很多小伙伴耳熟能详的知识，甚至有的小伙伴还能说出 border-box 和 content-box 这两种盒模型的区别。
这道题是要把字符串中的数字变成 int，通常的做法是遍历字符串，然后判断是不是在 0~9 中，如果把 0~9 放数组里每次循环检查感觉不是太好，时间复杂度是个 O(n^2)，可以考虑把 0~9 作为字典下标。
大家好，之前发过一篇文章是知识星球上问题，选择了几个经典的二值图像分析问题，从思路到代码实现给大家分析一波，最近又总结收录了知识星球上的提问，实现了从思路分析到代码实现的完整，下面我们就来看看这几个案例思路分析、运行效果、实现的相关API说明等。
一个比较简单的做法是利用computer vision技术从摄像头视角获取道路信息。然后是选取ROI(Region of Interest), 基本上就是选颜色 + 选区域。
tiny-rdm 是一个现代化的轻量级跨平台 Redis 桌面管理器，可用于 Mac、Windows 和 Linux。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：
我们上月发布的Kube-OVN V1.7版本相比之前做了一些比较大的调整，发布短短几周之内得到了用户的大量下载和使用反馈，之后又紧接着发布了Kube-OVN V1.71，对bug做了一些修正，并增加了以下几个新功能：
对于上诉的公式证明，在理论上可以使用一些方法来类比计算，也就是说任何的一个在紧密集合上的连续函数都可以使用单步函数进行任意近似。单步函数可以说是最简单的函数，感知机perceptron好就是一种比较简单的step function。 在上诉的神经网络里面，输入层是不可以被看成是一层。而隐藏层是使用sign(.)作为输出。然而，问题是这些使用sign(.)的方法困难部分是在于他不是平滑的，一个平滑的近似函数是完全不同于sign(.)，平滑的近似函数可以允许我们使用数学分析的方法来寻找最优权值。
第二种把模型"放大"(其实是变胖)的做法, 可以在VS中完成, 不需要额外的RenderTarget, 适合低端显卡使用, 适应性好. 不如果模型法线信息不对的话, 会造成画面错乱. 实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样的线条
网上的答案大多是说XMX和XMS设置为一样大，但是没有说到底XMX设置多大比较好。
在边缘高亮效果中我提到过两种方法, 各有优缺点吧 图像空间域的边缘检测效果比较好, 中间没有多余的线条. 缺点是PS中计算比较慢 第二种把模型"放大"(其实是变胖)的做法, 可以在VS中完成, 不需要额外的RenderTarget, 适合低端显卡使用, 适应性好. 不如果模型法线信息不对的话, 会造成画面错乱. 实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样的线条 这次提到的基于法线的方法, 其实跟2D的空间域边缘检测很相似, 如果要求结果是绘制物体的线条图而不仅仅是一个边缘轮廓时, 它就派上用场了
可以尝试kolla-ansible destroy -i （指定all-in-one，multinode的path）
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程）
serverless，无服务的架构，当没有request访问或触发时，他不启动任何服务和资源，一旦触发了就会启动服务去处理任务。好处是不用关心服务是否挂了，它适合处理耗时不长的快速事务处理，当流量大的时候，它也能自动扩容去响应客户端。但是如果大量的并发一下冲过来的时候或者一下子没有流量的时候，它的自动扩容和缩容机制是否会导致更多的开销。
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT，TransferLearning Toolkit（TLT）这两个开发工具，在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题，学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型，并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群，webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署，API调用，代码调优等方面产生的问题。
语音直播，简单来说就是实时声音播放的意思。语音直播区别与视频直播，它没有主播的画面，仅以主播的声音为载体实时播出，但大家一样可以使用文字互动。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
首先，把之前推送的关于大数据问题与解决办法的内容上传给大家，供大家去学习去挖掘有用的知识。 网址：http://pan.baidu.com/s/1nvwoQ0p 密码：6a0l ---- 今天想说的其实也是一个老一点的知识，但是读了几遍感觉灵感很大，得到了很多想法和去实践的思路，所以今天就给大家来分享下这篇经典好文。该文录用于2016年“ IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence”。——What makes for effe
今天给大家推荐一款开源项目。一个采用接缝裁剪（seam carving）算法的在线工具，可以任意改变图片的高度和宽度，而不会扭曲图像。
在昨天的《2020网络数据平面峰会》上，兴汉网际系统软件工程师张旸给大家分享了主题演讲《协同合作构建最佳白盒设备》。
update 1:很多同学还是私信我，让我推荐或者提供一些电子书给他们，我这边也打包了一些我认为比较重要的，如果有需要的同学可以「邮箱」联系我。申明，我所发送的书个人均已购买正版实体书，建议大家也支持正版，谢谢。
docker network ls docker run -it --network=none busybox
意图：将对象组合成树形结构以表示 “部分 - 整体” 的层次结构。Composite 使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。
这几天做了一个命理推测（就是算命）程序，客户用来给顾客体验的。既然用来体验，界面肯定要下点功夫。主界面需要用到TabControl的功能，但c# winform默认的样子很丑啊，想要实现好看一点儿
众所周知，在传统的图像边缘检测算法中，最常用的一种算法是利用Sobel算子完成的。Sobel算子一共有个，一个是检测水平边缘的算子，另一个是检测垂直边缘的算子。
新粉请关注我的公众号 今天，全网都在传华为内部论坛22日下午上线的一篇文章。文章的标题是《整个公司的经营方针要从追求规模转向追求利润和现金流》。 简单来说，就是华为要缩减规模，追求利润和现金流高的业务，确保未来三年可以活下来。 “把活下来作为最主要纲领，边缘业务全线收缩和关闭，把寒气传到每个人”。寒气传到每个人是什么意思呢？简单通俗翻译一下，就是每个人给公司赚到多少钱，就能和公司分多少奖金，公司拿一部分自己留一部分。那些赚不到钱的，就别指望奖金了。当然，很有可能会被裁员。 果不其然，华为员工开始爆料，新
周末去网易参加了一个小型的音视频活动，活动上来自Bilibili、网易云信、微帧科技的大佬分别就视频质量主观评价、5G低延时通信、AV1等话题进行了分享。本篇文章记录下我的收获和一些关键点，做个搬运匠，放一些当时的PPT和我的一些理解，希望对你有所帮助。
随着5G技术与边缘计算的发展，流媒体的视频技术也将越发精湛。现在的技术更多从视频媒体，包括流媒体的一个容器、技术、存储协议，以及在传输层面做的一些优化，这些技术都将成为实现超低时延而需要的关键技术，而超低时延将成为未来视频技术的主流。超低时延的形成也将离不开边缘计算的辅助，良好的边缘计算技术也是形成超低时延的重要辅助。本次LiveVideoStackCon 2021上海站我们邀请到了Akamai纪永康分享播放器、格式和容器编解码和视频内容准备，网络协议和数据传输，互联网流量增长趋势。
最近，南开大学提出一种边缘检测和图像分割算法，被称为首个在图像分割数据集BSDS500上F值（F-Feature）超越数据集本身人工标注平均值的实时算法。
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