Cloud_Native概念最近比较火,因此研究下到底讲的是什么含义。 Cloud_Native从概念上讲核心说的是传统的应用部署在数据中心上的架构不适合云化的环境,要充分利用云基础设施的可编程性和扩展性,又要规避云基础设施的不可靠,cloud_native核心改变是fit app to infra,而不是fit infra to app。 什么样的应用才算是Cloud_Native呢?open data center alliance(ODCA)一篇论文Best Practices: Architect
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 窦悦怡 移动信息化研究中心认为:从当前PaaS层具体应用的部署情况可以初步看见,企业目前优先想解决针对具体应用上线和有效运行的问题。 选择哪些PaaS产品
30分钟了解《Growth:Web开发思想》 本文总结了正在撰写的《Growth:Web开发思想》里提出的一系列实践,为18个步骤。 任务切分 即将目标切换成一个个小的任务,而这些任务尽可能的遵循
本文总结了正在撰写的《Growth:Web开发思想》里提出的一系列实践,为18个步骤。
AI科技评论按:作为谷歌AlphaGo背后的强大推动力,于2015年底开源的TensorFlow一经推出便受到极大关注。目前在所有机器学习框架中,如果它宣称使用普及率第二,没人敢说自己是第一。 虽说有谷歌的背书,社区好,资源多,但同学们在使用TensorFlow的过程中,常常会一不小心跳进坑里,严重影响体验。 近日一位同学就在知乎上提了一个问题【TensorFlow有哪些令人难以接受的地方?】,表达了TensorFlow在使用过程中的不便,顺便问了大家有没有什么更优雅的方法绕过那些坑。短短一个月的时间,该问
资源是有限的,预测是必要的,然而意外也是可能发生的。我们可以看到一些重大生产事故往往是被突发的流量冲跨的,对流量的治理和防护就尤为重要。防患于未然,保障服务高可用,需要引起重视。另外我们也需要对标行业一流治理能力,本文介绍下高可用中另外一个成员,集群限流。
2020年2月24日-28日,网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。前不久,RSAC官方宣布了最终入选今年的创新沙盒十强初创公司:AppOmni、BluBracket、Elevate Security、ForAllSecure、INKY、Obsidian、SECURITI.AI、Sqreen、Tala Security、Vulcan。
上一篇我们通过一个 Node.js 纯 FaaS 的 Serverless 应用,给你介绍了 Serverless 引擎盖下的运作机制,总结来说,FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性,在无事件时它居然可以缩容到 0,就像我们的声控灯一样,有人的时候它可以亮起来,没人的时候,又可以自动关了
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。
随着业务的增长,一些传统企业对诸如灰度发布、服务路由、服务熔断、服务限流等服务治理的需求越来越强烈,但他们又不想对业务代码做大量的改造,因而 Service Mesh 成了他们比较好的选择;不幸的是业内比较成熟能落地的 Service Mesh 方案如 Istio 都是基于各种容器平台构建的,而这些传统企业很多没有接入容器平台也不想做容器化改造,这就导致 Service mesh 很难应用于这些传统企业或者一些非容器化的场景。
每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。 基于隐扩散模型的高分辨率图像合成 本文提出的隐扩散模型(LDM)在图像修补和类条件图像合成方面具有一定优势,并且在各种任务(包括文本到图像合成、无条件图像生成和超分辨率)上具有高度竞争性的性能,此外与基于像素的扩散模型相比显着降低了计算需求。 ChatGPT之父Sam Altman最新文章:AGI及未来计划 AGI也会带来严重的滥用、严重事故和社会混乱的风险。因此,OpenAI希望可以通过制定一
尽管云计算逐渐被行业所接受,但对于云计算的困惑,可能更多的还是围绕它对IT组织架构方面的影响。很多人都认为云计算仅仅是一种影响企业某些方面的技术进步。比如,CIO会认为通过虚机自助服务云计算能帮助开发者做更多工作。也有些人会认为云计算是一种能够降低成本的基础设施。 那么云计算对IT架构究竟会有什么影响呢?通过简单的整理介绍,IT管理者需要关注以下几个问题,也是IT机构在面临云计算时须变革的地方。 解脱遗留应用束缚 如果你想推进各种技术和遗留应用程序(legacy application)留下的债务,那么为云
我叫施景丰,来自高效运维社区,多年一线开发、测试、架构经验,在软件方面有十多年的工作经验,聚焦金融行业\通信行业\工业互联网行业\大数据行业工程效率的提升及 DevOps 解决方案的实施。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
判断方式:先判断是通过什么方法注入的内存马,可以先查看web日志是否有可疑的web访问日志,如果是filter或者listener类型就会有大量url请求路径相同参数不同的,或者页面不存在但是返回200的,查看是否有类似哥斯拉、冰蝎相同的url请求,哥斯拉和冰蝎的内存马注入流量特征与普通webshell的流量特征基本吻合。通过查找返回200的url路径对比web目录下是否真实存在文件,如不存在大概率为内存马。如在web日志中并未发现异常,可以排查是否为中间件漏洞导致代码执行注入内存马,排查中间件的error.log日志查看是否有可疑的报错
引言:伴随着基础设施技术升级,应用研发环境也从最初的传统 IT 架构、虚拟化 & 容器化架构演变到现在的云原生多云架构。“应用研发新模式”本身就是一个比较大的话题,我们也不敢说一个人或者一个团队就能把这个话题聊透彻。但随着应用研发基础架构环境的演进,应用研发模式一定是在不断地调整和创新。
开发很好理解,程序员的主要本质工作,通过代码的方式去实现业务需求。开发过程中也是很有讲究的,选用什么语言,java、python、还是go,需要根据实际的情况,选择一个最适合的。比如一个团队5个人,只有1个人会使用go,5个人都会java,如果go和java都能实现业务需求,这时候使用java开发会是一个比较好的选择,因为使用go,维护成本会比较高,需要其他成员去学习相关语言。
大卫说:笔者在年初分享过一篇文章《大卫看Docker-第一篇》。文中介绍了Docker一些基本概念。本文同时作为《大卫看Docker-第二篇》而存在。 随着容器技术的兴起,越来越多的人都在
正如webx框架文档里面所说,在一个应用中我们总是会遇到一些参数,例如:数据库服务器IP地址、端口、用户名;这些参数有一个共性,那就是:它们和应用的逻辑无关,只和当前环境、当前系统用户相关。以下场景很常见:
反模式是随着项目的推进演变而来的,主要的原因,如重大需求调整,但架构没有对应的变化,性能和安全需求对当前架构的硬性改变,团队或组织强行调整技术等。本文将为大家讲解云原生架构中常见的反模式。
本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开,重点关注的是顶层设计。
本文转载:http://www.cnblogs.com/hegezhou_hot/archive/2011/11/07/2238983.html#
AI 时代已经到来,与其说这是一个技术变革,不如说这是对我们工作和生活方式的全面升级。很多人已经听说过 Stable Diffusion AI 绘图和 Meta 公司推出的免费大语言模型 Llama 2,它们代表了当今最前沿的技术水平。但对于绝大多数人来说,尝试和体验这些前沿技术仍然有着较高的门槛。
导读:在KubeCon 2020 线上峰会,张琦与董晓龙共同分享了使用Kubernetes和KubeEdge管理高速公路10万个边缘节点这样场景和规模下的成功实践。
随着这几年神经网络和硬件(GPU)的迅猛发展,深度学习在包括互联网,金融,驾驶,安防等很多行业都得到了广泛的应用。然而在实际部署的时候,许多场景例如无人驾驶,安防等对设备在功耗,成本,散热性等方面都有额外的限制,导致了无法大规模应用深度学习解决方案。
此体系结构中的大多数资源使用基本定价层或消耗定价层。 消耗定价基于使用量,这意味着你只需为使用的部分付费。 完成本文将收取一定费用,但费用极少。 完成本文后,可以删除资源以停止产生费用。
客服离线后,聊天页面上会展示"红点",以及一句提示“客服全部离线,您可能不能及时得到回复” 开启知识库AI自动回复后,状态会一直为在线状态
这节我就不进行过多介绍了,Python近几年的发展势头是有目共睹的,尤其是在科学计算,数据处理,AI方面,否则大家也不会来看这本书了。
DevOps和云原生的概念兴起之后,似乎是在突然之间,工程师们不得不掌握数十种不同的工具、Helm charts、Terraform模块等,仅仅是为了在多集群微服务的多个环境中部署和测试一个简单的代码更改。
最近获取到了腾讯云的的 Serveeless Stable Difussion 的内测资格,部署一个无服务器版本的 SD Web UI,总体体验比较良好。
大部分概念Kubernetes官网都有详细介绍,Kubernetes中文官网 https://kubernetes.io/zh/docs/tutorials/kubernetes-basics/
8月15日,腾讯云发布一站式云端开发工具Cloud Studio ,支持开发者利用Web IDE(集成开发环境),实现远程协作开发和应用部署。
自 2022 年 11 月推出以来,ChatGPT 风靡全球。它获取用户的速度如此之快,以至于它在前 5 天内成功获得了 100 万用户,在前几个月获得了 1 亿用户。
物联网(IoT)平台和人工智能(AI)技术的结合可以创造出许多具有创新性和实用性的应用。这种结合使得物联网设备能够更智能地工作,提高效率和准确性,并为用户带来更优质的体验。以下是物联网平台如何结合AI开发应用的一些关键步骤和考虑因素:
最近AIGC真的很火,除了chatGPT外,AI绘画也是热度不减。最近也是决定抽空上手尝试一下,但奈何我的本本太渣,丐版Mac跑跑数据还行,跑Stable Diffusion根本没戏。所以还是决定白嫖谷歌的colab。
就是通过直接粘贴复制整个元素标签到存储元素库,之后定位语句wqrfnium会自动生成,你只需要调用简单的方法即可定位。而且之后这个页面变化的话,这个元素的定位方式会自动更改和重定位,而作为直接调用使用的你,完全不用关心 ,甚至都不知道发生的这一切。太阳照常升起,脚本照常运行。
对于国内SaaS厂商而言,2016年是关键的一年,一不小心就有可能摔下风口,还无人来救。 因此,深陷其中的每家厂商都在拼命想要抓住更多的客户,吸引资本的瞩目。有以下几个话题一直是今年很多机构或厂商争论
学习任何一门语言,首先要学习的就是语法,这一本书其实就完全可以带你入门,我读的第一本Go相关书籍就是它,对Go的基础语法、核心都进行了详细讲解,尤其其中有几篇文章对Go语言陷阱进行讲解,真的很棒,强烈推荐。
在当今快速演进的技术景观中,云原生架构已经成为推动企业创新和敏捷性的主要力量。核心技术如Docker容器、Serverless计算、微服务架构,不仅重塑了软件开发和部署的方式,而且也重新定义了如何构建、运行和维护现代应用程序。这篇文章以《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》为例深入探讨这些技术如何协同工作,以及它们如何共同构成了一个强大、灵活且可扩展的云原生生态系统。
导读:Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统,它大幅降低了容器化应用部署的门槛,但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍十分困难。本文将分享蚂蚁金服是如何有效可靠地管理大规模 Kubernetes 集群的,并会详细介绍集群管理系统核心组件的设计。
谷歌上周推出了一款名为 Gemini 的多模态大模型,并且现在发布了免费开放的 Gemini API 供开发者使用。根据谷歌提供的定价信息,Gemini 有两种收费方式。免费版本每分钟可以进行 60 次请求,足够满足个人用户的需求。收费版本目前暂不可用,但定价已经公布。Gemini Pro 付费版的定价为每千个字符 0.00025 美元,每张图片 0.0025 美元,输出每千个字符 0.0005 美元。此外,谷歌将使用免费版的输入和输出来提高模型的能力,但承诺付费版不会用于训练和改进产品,以保护用户的隐私。卷吧卷吧,反正白嫖你没商量,我们可以基于开源的项目(GeminiProChat)以及 Gemini 开放的免费 API 进行搭建一个对话的网站。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日,在机器之心 AI 科技年会上,蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍,如果将数字经济比作一棵树,树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术,构成了数字经济的核心,起着承上启下的作用;树根中的隐私、安全等因素,决定长势以及未来;树干跟树根必须紧密融合,才能枝繁叶茂,其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
现在AI学习规则还很困难,虽然alphago取得了很大的进展,但是迁移能力很弱,规则一般都涉及到奖励和惩罚,也就是对应到了强化学习的reward函数,人学习规则都比较快,在儿童玩游戏中规则还会经常调整,儿童都能很快的适应,现在强化学习通常是在训练的时候reward规则和整个环境是耦合在一起的,如果可以解耦,AI学习熟悉环境和学习reward分开学习,势必会加快AI的学习,今天介绍的Successor Features就可以一定程度满足这个目的的。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
移动信息化到现在是一场华丽的盛宴,无论是在中大型企业还是小微用户,移动信息化发展无论是在一个生产端还是在实践周期、实践部署的方式,以及人才引进、预算方面都有了完备的实践规律可循。 本文根据移动信息化研
高等院校的科研实验室研究方向多、领域广,是推进全球科技发展的前沿力量。在地质分析、分子模拟、冷冻电镜、光子与声子结构分析、光力学研究、量子学研究、结构流体仿真等领域往往会涉及大量特殊的科学建模和计算需求。 目前,众多高校、科研机构的科学计算数据中心还是自行搭建的,虽然可针对特定应用做定制化,但部署周期长、投入成本高。 有没有 GPU 加速计算平台的更好选择呢? 为了更好的服务学术机构,4月28日,丽台科技携手英伟达推出《利用 NVIDIA DGX 系统轻松打造 AI 科学计算平台》公开课,通过本次公开课,您
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