先安装：npm install -g pm2 （注意：使用它要先安装它，用root账号和全局模式安装一下） 安装完成使用：pm2 -v 查看版本信息 安装成...
Anbox 是 “Android in a box” 的缩写。Anbox 是一个基于容器的方法，可以在普通的 GNU/Linux 系统上启动完整的 Android 系统。 它是现代化的新模拟器之一。...Android 容器不能直接访问到任何硬件，所有硬件的访问都是通过在主机上的守护进程进行的。 每个应用程序将在一个单独窗口打开，就像其它本地系统应用程序一样，并且它可以显示在启动器中。...对于基于 Ubuntu 的用户，使用下面的 PPA 来安装它。...$ yuk -S anbox-git 否则，你可以通过导航到下面的文章来 在 Linux 中安装和配置 snap。如果你已经在你的系统上安装 snap，其它的步骤可以忽略。...这是默认的 Anbox 外貌。 image.png 如何把应用程序推到 Anbox ？ 像我先前所说，我们需要手动安装它。为测试目的，我们将安装 YouTube 和 Firefox 应用程序。
备注: 本篇为译文, 思路和我之前的: 《容器化应用系统上生产的最佳实践》和 《容器最佳实践》有异曲同工之妙。理论上K8S通用, 特此翻译分享。...我的目标是为开发人员提供指导和最佳实践，以帮助他们成功地将应用程序部署到生产环境中。如果您是在K8S/OpenShift之上构建应用程序的开发人员，那么您可能会对此博客感兴趣。...应用程序可靠性 以下9种最佳实践可提高应用程序可用性，正常运行时间，并总体上改善应用程序用户体验。 将应用程序配置外部化 包含环境特定配置的容器镜像不能在环境（Dev，QA，Prod）中升级。...为了实现可靠的发布过程，应将在较低环境中测试过的相同镜像部署到生产中。(译者注: 一次构建, 到处运行) 将特定于环境的配置保留在容器镜像之外。...确保应用程序Pod正常终止 终止时，应用程序容器应完成所有进行中的请求并正常终止现有连接。这允许在终端用户不注意的情况下重新启动pod，例如在部署应用程序的新版本时。
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。 ...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。
所以研究人员就创造了各种提高其速度的方式，比如Xformers、Aitemplate、TensorRT和onflow。在本人中我们将对这些加速方法进行了一系列对比测试。...通过我们的试验与RTX 3090上的Xformers相比，OneFlow实现了211.2%的加速，在RTX 4090上实现了205.6%的加速。所以一个高配的GPU还是很必要的。...Sampler: Euler a 模型:Stable Diffusion 1.5 2、测试结果 在各种gpu上的性能测试结果，如下图所示（上图第一行为Xformers，第三行为Aitemplate ，第四行为...与RTX 3090上的Xformers相比，OneFlow实现了211.2%的相对加速，在RTX 4090上实现了205.6%的加速。...如果优先考虑推理速度，RTX 4090是最佳选择，因为它的推理时间大约是RTX 3090的一半。 3、不同gpu的更多详细信息，请参阅下面的图表。 以上就是完整的测试，希望对你有所帮助。
我这里的备份集是在我的NAS存储上，可以在Site B直接看到这些备份集。...参数文件，可以考虑从Site A中备份一个并修改，也可以自己手工写一个，目的是把数据库先启动到nomount状态； 控制文件，在数据库已经nomount的基础上，根据备份集恢复出控制文件，并确认可以mount...数据库； 数据文件，在数据库已经mount的基础上，设定要恢复数据文件的目录，根据备份集恢复数据库，最终确认可以open数据库。...这本来是天经地义的一件事，因为之前的数据库是在ASM环境，控制文件也是之前环境备份出来的，记录的肯定是ASM的路径无疑。...那么正确的做法是，规划好新的环境存放数据文件的目录，分配好权限，然后恢复前需要使用set newname来指定新的目录，注意是在run块中操作： --很多时候需要将备份集catalog进新的环境，我这里由于是环境特殊
已经被CDH所在公司收购，两者现在都已经闭源，生产使用需要付费，费用极其昂贵。...epel-release -y 安装supervisor yum install supervisor -y systemctl start supervisord 1.3.5.7.安装cmake centos8上安装...sudo make DESTDIR=/opt/kudu install 1.3.7.配置supervisor的kudu启动配置文件 使用kudu用户启动kudu。...;environment=ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production ; 进程环境变量 user=kudu ; 进程执行的用户身份 stopsignal=INT autostart...;environment=ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production ; 进程环境变量 user=kudu; 进程执行的用户身份 stopsignal=INT autostart
微服务 - 也称为微服务架构 - 是一种构建方式，它将应用程序构建为松散耦合服务的集合，具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。...微服务逐渐用于创建更大，更复杂的应用程序，这些应用程序作为较小服务的组合得到更好的开发和管理，这些服务可以协同工作以实现更重要的应用程序范围的功能。...它将释放测试团队专注于更复杂的测试。 测试应用程序的不同功能部分 在认识到应用程序中的关键功能元素后，应该尝试以传统方式进行集成测试的方式对其进行测试。这里测试自动化的优势很明显。...例如，测试服务可能要求服务意识到用户执行一组任务。使用存根服务，假设用户任务已经发生，而没有随之而来的典型复杂性。与在整体上运行服务相比，这种方法更轻量级。...通过在监控的帮助下识别生产过程中的问题，在用户甚至知道存在问题之前，通常可以轻松地返回到上一个已知的优质服务版本。 最佳自动化微服务测试工具 Hoverfly - 模拟API延迟和故障。
您需要根据连接到设备的传感器数量确定分发模型的最佳方式以及它们运行的进程。连接的 IoT 传感器或设备的数量直接影响 Jetson 设备的 IO，因此在搜索最佳进程和线程数时应考虑并发最佳点。...技巧1：配置您的 jetson 设备以获得最佳性能 在生产应用程序上运行基准测试之前，您绝对应该配置 Jetson 设备以获得最佳性能， 如果您还没有完成这一步,那么你的工作就还没开始。...技巧4：对您的应用程序进行端到端管道的基准测试 我们想了解什么是数字均值以及我们如何计算给定模型的吞吐量，因此您应该对所有内容进行端到端基准测试，您不应该只关注推理时间， 你很容易忘记推理不是我们在生产中唯一做的事情...注意，Jetson的行为不同来自云机器，所以我最想让你记住的一件事是你不能基于云机器的基准来确定它在 Jetson 设备上的行为，它根本不能这样工作， 所以最好使用 jtop 来实时了解管道的行为方式以及应用程序内部发生的情况...Tip6：使用容器在 Jetson 上开发和测试您的应用程序 由于很难创建可重现的环境，我们发现最好的解决方法是在 Jetson 上开发和测试应用程序时使用容器。 -使用Swap文件。
CD 或持续交付是在持续集成 （CI） 之后开始的过程。来自 CI 的所有代码都用于生产。这是一个非常重要的过程。CD 过程从开发、构建和测试 CI 开始。...切换到微服务 任何拆分为较小对应项的工作都比单个大块工作容易完成。DevOps 中使用相同的原理，使用微服务架构使工作更轻松。 传统的工作方式涉及将所有较小的对应项组合到一个更难使用的程序中。...微服务架构涉及独立部署所有较小的应用程序和服务。 7. 决定首先自动化哪些流程和测试 自动化软件开发生命周期中的所有流程是 DevOps 的最终目标。一次自动化所有流程可能相当令人生畏。...因此，自动化流程的有效方法是确定哪个是软件开发最重要的步骤。 软件开发中可以首先自动化的一些重要步骤包括编译代码、用户界面 （UI） 测试、功能测试等，具体取决于您要实现的目标。...为此，软件必须首先处于完成状态，并在类似于生产阶段的环境中进行测试。但是，在实际生产阶段测试软件是不可能的。这就是必须引入部署阶段的原因。 结论 DevOps 不仅仅是一种趋势。
如今，围绕持续集成、持续部署、持续交付的讨论比以往任何时候都多，但实际上，持续集成/持续交付的实际使用似乎更少。这可能是因为DevOps缺乏所需的技能集，或者企业仍然在实践传统的软件开发方法。...持续集成/持续交付是测试和部署应用程序的最佳实践。为了保证质量，使持续集成/持续交付成为部署代码的单一渠道是最佳实践。...在这里，开发人员可以仔细查看他们所做的更改以及它们之间的交互方式以及对其他系统的影响。此外，在这里开发人员可以查看他们是否在主分支中破坏了任何内容。 •Beta部署：这是测试人员执行人工测试的阶段。...仍然需要人工测试才能看到持续集成工具的完善性。这使DevOps团队可以保证应用程序的状态良好，并且在部署后一定可以正常工作。 •生产部署：这是应用程序上线的最后阶段。...主要是当需求很高时，可以在公共云中运行工作负载，然后当一切恢复正常时，返回到私有云。这种方法减少了在云计算资源上花费的间接费用。此外，关键是敏感信息、数据和关键应用程序可以保存在私有云中。
端到端测试 端到端的目标是验证系统与功能流程的集成。因此在测试任何应用程序时，必须注意用户界面或表示层不是唯一要关注的领域，但应用程序行为背后的基础数据、流程和逻辑也需要进行验证。...优点： 可以使用多个数据集进行测试 更少的脚本 模块中将来的更改将不会影响整个应用程序 缺点： 框架设置很耗时 需要专家来设计实施框架 数据格式不能太复杂 关键字驱动的测试框架 关键字用于表示在GUI上执行的操作...例如，如果桌面应用程序声称可以在Windows上运行，则它必须在Windows 7、10（32位和64位）上运行，等等。同样，Android和iOS的不同版本也可以支持移动应用程序。...当开始编写测试用例时，建议遵循最佳实践。以下是我们在工作中中严格遵循的一些建议。 编写测试用例模板，使它们可以在多个项目中重复使用。...我们努力改变业务分析师和测试人员协作的方式以及创建和运行测试的方式。 通过在测试过程中实现自动化，我们可以花更多的时间进行计划，更快地检测更多缺陷并更好地满足项目需求。
安全 用于安全扫描和云渗透测试的云原生工具增强了对解决方案安全性的信心。 较小的CNF可以独立控制订户（限制爆炸区域）而不是单片盒方法。...DevOps 使组织能够通过应用持续集成和交付，以更快速、更迭代的方式构建、测试和发布软件。...轻巧的占地面积 容器是虚拟化应用程序进程或进程集的一种方式，本质上是轻量级的，因为与虚拟机不同，操作系统在容器之间共享。在生命周期操作期间启动和升级容器时，可以实现显著的性能改进。...有状态服务更具挑战性，因为状态的实际存储位置和方式：例如，在文件系统上、内存中或云存储文件系统中。...VPP 平台是一个可扩展的框架，可提供开箱即用的生产质量交换机/路由器功能，这些功能可以在商用 CPU 上运行。VPP 的主要优点是其高性能、成熟的技术、模块化和灵活性以及丰富的功能集。
Docker不仅是有史以来最受欢迎的开源项目之一，它还从根本上改变了人们考虑构建应用程序的方式。...基于Docker的应用程序背后的许多理念从严格意义上讲并非很新颖，但Docker给那些旧观念带来了全新视角。借助许多云开发实践，Docker促进了最佳实践，比如12-Factor应用程序。...开发团队采用Docker时，他们为软件开发生命周期增添了一层新的敏捷性。一大区别在于一致性。基于Docker的应用程序在笔记本电脑上运行与在生产环境中运行完全一模一样。...虽然这种方式相对适用于许多应用程序，不过二进制依赖项或操作系统层面的变化会让代码在生产环境中运行起来与在开发/测试/质量保证环境中运行起来略有不同。...由于 Docker将应用程序的整个状态封装起来，更能确保代码在开发/测试/质量保证环境中与在生产环境中运行起来一模一样。 其次，持续集成并不是为微服务架构构建的。
为了实现可持续的增长和发展，建议进行微小但持续变化的部署频率指标是最佳的。 更进一步，使测试更易于管理，可以衡量生产和非生产部署。...尽管起初看起来似乎无关紧要，但是衡量部署时间是可以指示潜在问题的DevOps指标之一。例如，如果您的部署需要一个小时，则一定有问题。这就是为什么最好集中在较小但更频繁的部署上。...实现方式：捕获构建时间。 自动化测试通过率 强烈建议团队有效利用单元测试和集成测试以最大程度地提高速度。由于DevOps严重依赖于自动化，因此有用的DevOps指标用于衡量自动化测试的效果。...知道多少代码调整会导致测试崩溃，这很有用。 代码提交 此度量标准计算团队在将软件实施到生产之前对软件的提交次数。这既可以衡量开发速度，也可以衡量代码的准确性。...计划外工作 这是您花在最初计划中没有的任务上的时间。在标准项目中，UWR（计划外工作率）不应超过25％。较高的UWR可能会暴露浪费在意外错误上的工作，这些错误显然在工作流的早期并未发现。
对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
该工具集提供了简化的开发工作流程，可通过基础设施即代码自动构建、测试和部署应用程序代码更改和基础设施更改。借助此工具集，团队可以在部署过程中实现更高的效率和一致性。...在已在生产中部署 Argo Rollouts 的企业中，33.3% 的生产时间不足六个月，而 47.6% 的生产时间已超过六个月或更长。...这表明，随着越来越多的组织认识到实施渐进式交付策略以改进应用程序部署和管理的价值，Argo Rollouts 在现实生产环境中越来越受欢迎。...规模和大小 调查结果还显示，大多数使用 Argo Rollouts 的受访者的部署规模相对较小，其中 75% 的受访者表示使用 Rollouts 的应用程序少于 50 个。...通过建立这些标准并推广管理复杂应用程序部署的最佳实践，Argo Rollouts 有潜力成为现代应用程序开发工具箱中的重要工具。 最后的话 非常感谢今年完成 Argo 调查的所有人！
这是一种新的软件开发形式，彻底改变了软件产品的开发和分发方式。DevOps方法论着眼于提供频繁的较小升级，而不是罕见的大型功能集。 IT运营受益于DevOps。...答 ：如今，组织正在尝试通过一系列发布方式将小功能传递给客户，而不是发布大功能集。这样做有很多好处，包括更好的软件质量和快速的客户反馈。...，因为现有人员不适合 DevOps意味着开发人员管理生产 DevOps将解决所有问题 无法在正在进行的DevOps过渡中包含组织的所有方面 在DevOps过渡开始时未定义KPI 通过一个新的DevOps...问题9：我们经常听到DevOps中的左移。它是什么？ 答 ：当在纸上画图时，传统的软件开发生命周期有左右两边。图的左侧包括设计和开发，而右侧包括生产阶段，压力测试和用户接受度。...配置–以最佳方式使用产品 部署–安装要由最终用户使用的软件 编排–安排一些自动化任务 打包–准备发布时涉及的活动 调配–确保基础结构更改随需要的代码及时到达 单元测试–测试单个单元或组件的方法 这样就构成了
对于具有数百万条记录的系统，这可能需要很长时间，在此期间，系统的正常操作不能受到影响。即使在较小的系统中，这样的更新也不是即时的，如果管理不当，可能会导致不一致的结果。...它包含三个组件：应用程序、用户嵌入数据存储和物品嵌入数据存储。要向用户推荐物品，应用程序首先从用户数据存储中获取用户的嵌入，然后使用它在物品数据存储中执行相似度搜索。...应用程序，它从嵌入生成器中获取嵌入，并将其发送到嵌入服务器执行相似搜索。 我们使用这个通用系统演示部署模式。 不停机部署新模型 当对模型进行再训练或调优时，数据在嵌入空间中表示的方式将发生变化。...图3显示了如何以这种方式将连续的应用程序调用切换到新版本，而不会导致任何停机或不一致。 进入流模式 现代系统通常比我们最初引入的简单系统更复杂，因为它们处理的数据需要不断更新。...由于加载完整的数据集可能很贵，因此自动测试可以在加载期间使用相同的机制在有限的生产数据集上对新模型进行基准测试。 总结 为了开始享受机器学习研究带来的模型改进，我们需要能够将它们部署到生产应用中。
Martinfowler.com将MLOps定义为：“一种软件工程方法，其中跨职能团队能基于代码、数据和模型以较小且安全的增量生成机器学习应用程序，并且可以在较短的周期内被复制和可靠地发布。”...使用在步骤1中创建的训练数据集来训练模型（训练可以进一步分解为以下步骤：超参数优化，模型简化测试和模型训练）； 使用自动化测试验证模型，并将其部署到批处理应用程序的模型注册表和/或在线应用程序的在线模型服务器...在模型验证步骤中执行的自动测试的类型包括： 测试模型如何在不同的数据切片上执行以检查偏差。 测试模型对分布特征向量的鲁棒性。...6.1 监控在线模型 将模型部署到模型服务器以供在线应用程序使用时，我们需要监视模型的性能及其输入特征。我们需要确定生产中的输入特征在统计上是否不同于用于训练模型的输入特征。...例如，如果更改了计算用户执行的交易数量的方式，则可能会对模型的性能产生负面影响。 7. 总结 现在我们已经基于MLOps原理的特征存储涵盖了端到端ML管道。
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