每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端,需要及时掌握互联网技术的时事热点,这周又有哪些值得关注的最新动态呢,让我来为大家一一揭晓! 1 2017中国互联网百强榜单揭晓:腾讯超阿里登顶,乐视出局 中国互联网协会、工业和信息化部信息中心在北京联合发布2017年“中国互联网企业100强”榜单。此次腾讯超越阿里巴巴获得榜单头名,BAT连续五年位居前三,乐视直接出局。本次百强榜单的前十名为:腾讯、阿里巴巴、百度、京东、网易、新浪、搜狐、美团点评、携程、360。 2 微信把小程序的新入口放在了微信群中
这篇文章讨论了如何在我们的环境中安装和配置软件,这个任务通常被称为服务器配置(Server Provisioning)。
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记,当时也花了不少心血,在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇,放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴,可以亲自上手体验一番,很有乐趣。
The EC2 plugin allows you to create Amazon machine instances (AMIs) of your existing Tomcat instances and deploy them to EC2 via the Tcat Server console. This page describes how to install the plug-in, create the AMI, and deploy it. If you want to use an existing, fully configured cloud implementation of Tomcat instead of creating and deploying your own instance, see Using Cloudcat with Amazon EC2 instead.
基础设施即代码的意思是把基础设施的实现方式写成代码。告别手工配置各类资源而采用基础设施即代码的方式,可以获得多种好处:
在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置,编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是分布式训练的代码。你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动, 绝大多数工作都只是一次性的环境配置。
关于LEAF LEAF是一款功能强大的Linux安全取证框架,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松对Linux主机执行信息安全取证任务。 LEAF全称为Linux Evidence Acquisition Framework,该框架可以从Linux EXT4系统中获取文件和程序等信息安全取证信息,而且可以接收用户输入参数并进行自定义功能扩展。向LEAF提供了模块参数后,该工具将能够通过智能分析技术来提取Linux组件,并将分析数据输出到一个ISO镜像文件中。 工具要求 该工具基于Python 3开
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
由于需要使用越来越复杂的神经网络,我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络,不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机,比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性,所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上(但是Theano也可以使用)—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序,允许共享
Spyre Spyre是一款功能强大的基于主机的IoC扫描工具,该工具基于YARA模式匹配引擎和其他扫描模块构建。其主要功能是简化YARA规则的操作,并帮助广大研究人员更好地实现入侵威胁指标IoC的扫描。 在使用Spyre时,我们需要提供自己的YARA规则集,关于YARA规则,广大研究人员可以参考awesome-yara库所提供的免费YARA规则集。 广大研究人员可以将Spyre当作一款事件响应与调查工具来使用,不过该工具并不能给终端设备提供任何的保护服务。 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源
在我们公司,我们尝试使用‘一切事物即代码’的模式,该模式涉及到可复制的基础架构,监控,任务等方面。但是在这篇文章当中,我将向你展示怎样将这种模式运用到 Jenkins 上。是的,我的意思是对于 Jenkins 完全可复制的配置,以及基础架构、插件、凭据、任务以及代码中的其他东西。另外,这篇文章你将解惑下面的疑问:
PHP Malware Finder是一款针对主机安全和PHP安全的强大检测工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松检测其主机或服务器中可能存在的潜在恶意PHP文件。
(4)检查 SELinux 是否已打开。如果 SELinux 已打开,请关闭 SELinux
FastFinder是一款功能强大的安全事件应急响应工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以快速寻找并定位可疑文件。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊,但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门,而是其门下最主要的分部之一——AWS。
上期文章介绍了Webshell的基础知识和防护技巧,有兴趣的同学可以前往 你所不知道的Webshell--基础篇 观看。
这个开源项目是一个实时语音克隆工具,可以在5秒内复制一种声音,并生成任意文本的语音。
作为国内首创的综合评分功能,音街的综合评分系统可对用户的音准、节奏、气息、颤音、滑音、情感等维度进行综合评价,这些多维度评分在增加演唱趣味性的同时,也可为作品分发提供可用的标签等等。本次LiveVideoStackCon 2021北京线下峰会我们邀请到了网易云音乐高级音频算法工程师高月洁老师,本次分享将围绕歌唱与嗓音分析,介绍相关的体系与算法实现。
上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先,使用自动缩放(Auto-scaling)可以自动根据负载调整实例数量。其次,水平扩展数据库层(Horizontally scaling the database tier)可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后,使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具,该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2(IMDSv2),以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
自 1994 年面世以来,红帽 Linux 已经陪伴开发者们走过了将近 30 年的旅程。2014 年红帽吸纳了 CentOS 社区主要成员包括当时的项目领导者、核心项目贡献者。Red Hat 和 CentOS 项目联手,目的是开发用于企业 IT 的下一代 Linux 创新技术。这些年,我们看到开源模型继续蓬勃发展,推动了 Linux 容器、Kubernetes、微服务、无服务器等的兴起。鉴于社区推动的创新步伐迅速,社区领导层在 2019 年决定向 CentOS Linux 社区引入一个新模式:CentOS Stream,将社区工作转向上游。CentOS Stream 是一个面向开发者的发行版,旨在帮助社区成员、红帽合作伙伴和其他人在更稳定和可预测的 Linux 生态系统中充分利用开源创新。
2011-11-09 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 使用 head -n 1 /etc/issue 列举我目前用过的linux os: Debian GNU/Linux squeeze Amazon Linux AMI release 2010.11.1 (beta) (2011.02.1.1 (beta) 还有这一版本 感觉这个号码像是申请日期?)
在本文中,我们将学习在 AWS 云中从 Amazon EC2 创建和启动 RHEL 8 的分步过程,以及如何使用 Putty 应用程序访问 RHEL 8 实例。
IRFuzz是一款基于YARA规则的扫描工具,可以帮助广大研究人员扫描文档以及文件。
AWS Lambda 宣布将废弃 go1.x 运行时,仅在 Amazon Linux 2 运行时中支持 Go。该项声明以及年底前需要迁移至定制的 provided.al2 运行时引起了 Go 社区的关注。
摘要总结:本文主要介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的基础步骤和注意事项。包括MongoDB的下载和安装、MongoDB配置文件的制定、MongoDB服务器的启动和停止、PMM服务器的安装和部署、使用Web UI或curl命令进行数据操作、MongoDB和PMM服务器的日志查看和审计、MongoDB和PMM服务器的性能调优、使用工具进行数据操作和管理等方面的内容。同时,本文还介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的技术细节和操作步骤,为其他用户提供了一定的参考和借鉴意义。
Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)是一项托管服务,允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes,而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法,同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢?
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。
ambari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。
基于AWS EKS的K8S实践系列文章是基于企业级的实战文章,一些设置信息需要根据公司自身的网络等要求进行设置,如果大家有问题讨论或咨询可以后台私信我或者加入知识星球问我,知识星球的加入方式在文章末尾。
不过这里值得注意的是,可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器,所以这里是将这个容器删除了,因为我们正常停止一个容器的时候,使用docker stop,但是在docker ps -a中,我们可以看到已经停止的容器,可以使用docker start 重新将它启动,但是这里是直接将这个容器删除
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
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。
Inhale是一款针对恶意软件的分析与分类工具,广大安全研究人员可以利用Inhale来对恶意软件中的很多的静态分析操作进行自动化实现以及扩大覆盖范围。请注意,当前版本的Inhale仍处于测试阶段(Beta版本),欢迎社区的各位大神贡献自己的代码。
教学流程: 1、 AWS概述 a) Amazon Web Services b) 云计算:采用按使用量付费的模式 2、 AWS基础设施 a) AZ可用区
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署(本文) 重构单体应用为微服务 原文链接:Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本,通常需要 N 台服务器(物理机或虚拟机),在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接,但还是比部
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器(物理或虚拟)并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单,但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如,您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外,每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外,更具挑战性的是部署服务必须快速,
FreeBuf百科 Pastebin是一个便签类站点,用户可以在该平台任意储存纯文本,例如代码,文字等内容。Pastebin支持的编程语言种类也非常齐全,还会自动判断语言类型并高亮显示代码内容。除了直接在网页內操作外,Pastebin 最大的特色是提供了许多相关工具和应用,包括 Windows、Mac、UNIX、Firefox、Chrome、Opera、iPhone/iPad、Android、WinPhone 以及 WebOS 等等,让使用者随时随地都能夠存取使用。 但从安全分析和威胁情报的角度来看,Pas
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
再Openstack中,Glance主要提供镜像服务,虚拟机的创建需要Glance的支持。Glance有Glance-api和Glance-Registry两个重要服务,其中Glance-api主要接受云系统镜像的构建、删除和读取请求,Glance-Registry主要进行云镜像系统的注册服务。
WAFARAY是一款基于Web应用防火墙和YARA规则的强大安全工具,该工具可以帮助广大研究人员增强自身的恶意软件检测能力。WAFARAY是一个基于Debian 11.3.0(稳定版) x64实现的实验环境,能够基于Web应用防火墙和YARA规则来检测通过Web功能(例如文件上传)感染的恶意文件,例如Webshell、病毒、恶意软件和恶意代码等等。
MalConfScan是一个Volatility插件,可从已知的恶意软件家族中提取配置信息。Volatility则是一个用于事件响应和恶意软件分析的开源内存取证框架。此工具会在内存映像中搜索恶意软件并转储配置数据。此外,它还具有列出恶意代码所引用的字符串的功能。支持的恶意软件家族MalConfScan可以转储以下恶意软件配置数据,已解码的字符串或DGA域:U
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
关于Yaralyzer Yaralyzer一款功能强大的YARA与正则式检查解析工具,该工具可以允许广大研究人员以可视化的形式检查并强制解码二进制数据和文本数据中的YARA以及正则表达式,同时提供颜色高亮显示输出。 功能介绍 1、查看你的YARA规则匹配了哪些字节数据; 2、对字节模式和正则表达式执行同样的操作,而无需编写YARA文件; 3、检测每组匹配到的字节的可能编码; 4、支持查看对匹配区域强制执行各种字符编码的结果; 5、支持将匹配的区域/编码导出为SVG、HTML和带颜色高亮显示的文本
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云