在混合云世界中，人们将会发现公共云和私有云混合部署的优势：企业需要对某些数据和应用程序进行内部控制，以及为其他业务提供公共云的可扩展性。IT人员需要花费时间查看业务的整体解决方案，并遵循最佳实践帮助企业充分利用这一环境，同时在预算、安全、合规性和优化方面取得更大进展。
自本世纪初首次提出概念后，混合云几乎一直是所有IT专业人士谈论的话题。尽管也可以指能够连接到使用云资源的特定服务，但在本质上术语混合云指的是混合了私有云与公有云服务的任一环境。混合云模型因能够提供更大的灵活性、实现资源自动调度、容器数量的最大化、相对低的成本以及其独有的测试及开发优势而日益流行。 通过快速浏览五个小标题可以更多地了解混合云的定义、用例以及优势。 什么是混合云计算自提出概念后，云计算立即成为了现代信息技术领域中一个曝光率极高的术语。云计算指的是一系列能够在互联网上交付托管服务的技术，可
使用的CNCF项目包括：Envoy、Fluentd、Helm、Kubernetes、Prometheus
SDN的目的 软件定义网络（SDN）是电信行业冉冉升起的新星，该技术能够将网络中的较低级的功能提取到统一化的控制平面上，从而让管理员能够从中央控制台引导流量。SDN旨在使网络更易于实现互操作性，降低对传统昂贵的专有硬件的以来，从而降低运营成本（OPEX）和资本支出（CAPEX）。 📷 然而，如果没有事先选择好实现SDN的方式，企业就无法获得SDN带来的优势。选择错误的实现方式甚至会浪费时间，并给企业网络带来问题。本文讨论了不同的部署SDN的模型，同时对不同模型的优缺点加以分析。 基于交换机
大家好，我是许二虎，现在负责新一代数字化企业云平台 “The Platform” 的各业务领域系统的设计和开发。很荣幸有这次机会和大家分享交流“DevOps之软件配置协作化管理” 。 首先，我们来看一
“不久前刚推出127Qubit的量子计算，在2023 年将推出超1000Qubit的量子计算机系统。”
对于寻求业务灵活性的IT团队而言，混合云可能是一种具有吸引力但又令人生畏的云计算架构。人们需要了解5个管理混合云的最佳实践，以确保在不影响工作负载运营的情况下最大程度地受益。
现在条件有限，不可能说去注册一个域名来使用，因此我们可以伪造本地的hosts文件。
R语言中，<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同。大家可以从下面的例子感受一下。
转载自http://yinaiyun52.blog.163.com/blog/static/36251574200826112436776/
综上所述，为了避免在测试过程中遇到问题，需要在测试前进行充分的规划和准备，采取合适的解决方案来确保每个测试用例都能够独立运行，并产生准确的测试结果。
根据一项新的调查研究，混合云环境特别容易受到 “零日漏洞”(zero-day)的攻击。 “零日漏洞”就是安全漏洞在当天或在24小时内被发现之后立即被恶意利用进行攻击,这种攻击是在厂商缺少防范意识或缺少
从目前到2025年，全球软件定义存储（SDS）市场的年复合增长率预计将超过29%。超大规模数据的出现以及基于云计算的基础设施和虚拟化技术的应用增长对存储容量提出了巨大的需求，由此推动了SDS的增长。
在开发之前，你需要在本地安装各种开发工具和服务，比如：Mysql、Redis、Nacos 等等，我们都知道在个人电脑上安装这些服务相当的繁琐，可能会遇到很多问题，环境问题、依赖问题等等。
翻译自 GitOps as an Evolution of Kubernetes 。
混合云是一种集成云服务，它将公共云和私有云结合在一起，在公司内部实现各种不同的功能。实施混合云基础设施可确保组织中的所有平台均无缝集成。建立混合云需要有一个公共云服务，比如Amazon Web Ser
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
在过去几年中，超融合基础设施（HCI）设备已经成为运行特定应用程序和完整数据中心的标准基础设施选择。 他们设计之初的使命就是支持高度灵活的软件定义数据中心（SDDC）架构，进一步解放了长期保持在企业数
构建和创建混合云架构有助于平衡云计算服务的低成本与内部部署服务器的私密性。如果企业认为多云应用程序非常灵活，那么可能需要探索混合多云所提供的优势。
如今的人工智能系统，例如受到神经元和神经系统连接启发的人工神经网络，在很多任务上表现得都不错。同样，这些系统需要强大的计算力和大量训练数据，这也使得它们能在围棋等游戏上达到甚至超越人类水平、能够检测出图像中的汽车、能分辨是猫是狗。但是，宾夕法尼亚大学的计算神经科学家 Konrad Kording 表示：“它们在音乐编曲或写短故事方面仍然表现不佳。它们在对实际情况进行有效推理时仍然有困难。”
很多企业正在将工作负载迁移到公共云，并在内部采用私有云。随着这些云计算模式的兴起，各种规模的企业都将重点放在混合云上，以架起这两种模式之间的桥梁。
事情是这样，给某客户培训构建hands-on实验环境时，因测试环境有限，在同一环境做了一套ADG环境； 数据库是单实例，版本19.21，使用了多租户选件； 其中一个测试的PDB，名为demo1，其中建好测试用户jingyu，遇到的问题是： 使用sqlplus连接时，会随机连接到主库或者备库。
在以前，我曾经介绍过很多在游戏圈比较出名的AI智能体。这些AI智能体往往能在MOBA类游戏和即时战略游戏中超越专业选手，例如腾讯在王者荣耀训练出来的“绝悟AI”：
过去几个月，机器人程序一直是在互联网上热议的话题。 微软、Facebook等科技业大公司都在向开发者开放了自己的人工智能平台。这些开放的工具和平台意味着，业界向人工智能应用大众化迈出了重要的一步，也是令人兴奋的一步。 不过，对于这些企业而言，过去几年企业高层管理者一直面对的各种行业挑战，在这股机器人程序热潮又进一步加剧了。不少有进取心的企业都自知，如果企业需要执行一项人工智能战略，就要让这项技术贯穿业务始终，然而，他们所面临的挑战其实才刚刚开始。 革命性技术 这些企业明白，人工智能是一场重大的业务整合，
作者：尼尔·菲什曼（Neal Fishman）、科尔·斯特莱克（Cole Stryker）
基于这个理论框架，我们将“数字化转型”理解为三种形式：企业在产品、运营、业务模式上，以数字化为特征，发生实质性的形态变化。“转型”必须发生形态的变化，就像化蛹为蝶一样，而不只是将数字化作为技术手段，只是将过去的业务变得电子化、自动化…… 因为“数字化转型”≠“数字化”。
2017年7月7日-2017年7月9日，由中国计算机协会CCF主办、雷锋网和香港中文大学（深圳）联合承办的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳大中华喜来登酒店顺利举办。 此次大会围绕计算机视觉与NLP、自动驾驶、医疗机器人、金融科技、机器人与自动化五个主题展开，分为人工智能前沿专场、机器人专场、智能助手专场、金融科技专场、AI+专场、AI创投专场、未来医疗专场、智能驾驶专场、智能物流专场、机器学习专场、CV+专场。为期三天的大会是国内人工智能与机器人领域规模盛大、跨界最广的学术、产业和投资界
CUI又称TUI，作为一个开发者和云主机这种服务性环境的使用者，无论有没有意识到，它都是装机时我们大多数情况下第一要装的。linux往往天然集成语言环境和包管理（语言级或系统桌面级），这使得云主机linux装机量往往占首位。相反在windows下没有这样一套东西，因为windows往往作为终端windows应用往往面向要求图形界面的普通用户。
上一篇文章中让你安装的软件安装好了没？那些操作都尝试做了一遍没？没有的话，赶紧回头去再看一遍文章，动起手来吧。学编程，如果说有捷径的话，实操就是最好的捷径！
企业网络安全领导者认为微隔离解决方案最有吸引力的功能是：实时威胁管理（76%）、安全远程访问（67%）和勒索软件终止开关（62%）等。
羿阁 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “我们没有用到精子、卵子和子宫，仅用干细胞就培育出了合成小鼠的胚胎模型。” 一篇发表在Cell上的论文，这两天简直火出圈了，起因就是作者Jacob Hanna介绍论文时说的这番话。 从实验结果来看，合成的胚胎不仅有一颗跳动的心脏，而且还自带神经褶（neural folds）、前肠管（foregut tube）、血岛（blood islands）等结构。 作者“语出惊人”后，这篇研究立刻引炸了微博，网友们的反应也是一波比一波热烈。 有不少网友感
SwiftUI的环境使我们可以使用来自外部的值，这对于读取Core Data上下文或视图的展示模式等很有用。但是我们也可以将自定义对象发送到环境中，并在以后将它们读出来，这使我们可以在复杂的应用程序中更轻松地共享数据。
集成测试环境：测试人员使用。 开发测试环境：开发人员使用，每个子系统独立，无需和集成测试环境一样完整，只需将各个子系统放在一个完整的环境中即可。遵循最小化建设原则，如果有依赖访问集成测试环境。避免和测试产生冲突。 项目环境：遵循最小化建设原则，如果有依赖访问集成测试环境。 避免多个项目在同一环境产生的冲突。
接下来研究团队将持续改进算法，让其在各种环境下都可以应用自如。 对于人类而言，走路是一件很简单、很自然的事。但其实走路是一个十分复杂的动作，它需要多块肌肉之间恰好的平衡。所以，近年来机器人领域发展迅速
语音处理技术的进步，是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起，也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往，该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，学习各个工具包需要大量时间，还可能涉及到学习不同的编程语言，熟悉不同的代码风格和标准等。现在，这些任务大多可以用深度学习技术来实现。
Bootstrap，Foundation，Semantic UI，Angular，React Redux，Vue？
由于所有任务都或多或少存在一些噪音，例如，当我们训练任务A上的模型时，我们的目标在于得到任务A的一个好的表示，而忽略了数据相关的噪音以及泛化性能。由于不同的任务有不同的噪音模式，同时学习到两个任务可以得到一个更为泛化的表示
为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。这样，在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的，是重试呢，还是抛出异常，亦或是只打印异常等。为了处理这些问题，Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker，并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来，服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可，至于具体调用哪个服务提供者，以及调用失败后如何处理等问题，现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层，为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况，这样服务消费者就可以专心处理远程调用相关事宜。比如发请求，接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。 一 选择集群容错方式 集群容错机制是交由 org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster 接口的子类处理，为了清楚该接口有哪些扩展类，不妨打开该类的 Dubbo SPI 配置文件(扩展点的全限定名)一观：
李垠序编译 出处：雪晴数据网 R生态体系有其非常之美，在于它的新包贡献系统，而这也可能是R使用者显著增加的根本原因。这一特点与坚如磐石的基础包版本库（CRAN）结合，给了R一个非常优越的条件。任何有足够专业技术的人，通过合适的方法都可以为CRAN贡献包。 仅仅关注CRAN可能无法发现其优秀的地方：事实上，对R的初学者而言，开源会让他们遇到很多麻烦。怎样通过一个有机的包系统来构造高质量的集成软件？学习这些需要花费许多时间和精力。不过即使是相对新手的人来说，发现那些支撑R语言发展的基础包并不难。那些可靠地为R
3 预案开关推送（https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113015410）
很多同学很困惑：想做数据分析师，结果学了一大堆ESP软件操作，看了一堆统计学、机器学习书、跑了很多数据集，结果入职以后每天都在取数——而且还是很基础的数据。那到底自己算不算入门？啥水平才算是真正的数据分析师？今天系统讲解一下。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
目前网络上有很多种类型的软件，网络上的资源也比较丰富，如果想要对这些资源进行配置的话，就需要运用更为高级的技术才能够实现，面对这么多需要配置的文件，必须要选择一款能够对系统进行动态调整的配置中心才可以，这个时候分布式配置中心的作用也就体现了出来，那么分布式配置中心有什么作用？下面为大家简单介绍分布式配置中心有什么作用。
经济学家通过为人类受试者提供选择来套取他们的偏好。该技术广泛应用于产品设计、营销和交互式电子商务系统中。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付费。
讨论了监控和可观测性实践，以及它们如何帮助开发团队更好地理解软件中的 bug 和其他错误。
在过去一两年里，以GPT和Diffusion model为代表的大语言模型和生成式AI，将人们对AI的期待推向了一个新高峰，并吸引了千行百业尝试在业务中利用大模型。
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