编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
虽然预加载是在顶级操作opcache上构建的，但它并不完全相同。Opcache将获取您的PHP源文件，将其编译为“操作码”，并将这些编译后的文件存储在磁盘上。
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
我们很高兴地告诉大家，EMQX Enterprise 4.4.12 以及 4.4.13 版本正式发布！
持久性(D Durable):一个事务结束后,其对数据库的修改是永久性的,即使系统故障也不会丢失.
《天天爱消除》服务器已经在外网稳定运行四年多了，日积月累服务器方面出现了一些问题。主要包括内存，强校验性能，异步开发效率，登录等问题。本文记录这些问题的解决方案和优化效果。
WireGuard 在云原生领域的应用有两个方面：组网和加密。不管是组网还是加密，其实都是和 CNI 有关，你可以在原有的组网方案上利用 WireGuard 进行加密，也可以直接利用 WireGuard 来进行组网。目前直接利用 WireGuard 进行组网的 CNI 有 Flannel[1]、Wormhole[2] 和 Kilo[3]，只利用 WireGuard 进行数据加密的 CNI 只有 Calico[4]，当然 Flannel 也可以和 Kilo 结合使用，这样就只利用 WireGuard 来进行加密了。
Elasticsearch的第一个版本于 2010 年作为分布式可扩展搜索引擎发布，允许用户快速搜索并获得关键见解。十二年的发展和超过 65,000 次提交后，Elasticsearch 继续为用户提供久经考验的解决方案，以解决各种搜索问题。得益于 1,500 多名贡献者（包括数百名 Elastic 全职员工）的努力，Elasticsearch 不断发展以应对搜索领域出现的新挑战。
目前无法绕过技术领域的是区块链话题。但除了加密货币之外，还有更多有趣的应用程序可以带来许多激动人心的软件生态系统。这也适用于Hyperledger项目，该项目提供了一个非常模块化的区块链框架。让我们看看使用Hyperledger Fabric和Composer实现区块链应用程序是多么容易。
《从混合云到分布式云 （上篇）》（以下简称《上篇》）发出来后，有位老友转发了文章并添加了评论“混合云除了出现在PPT，现实是不存在的”。所以，在谈混合云案例之前，得首先回答一个问题：混合云在现实中存在吗？
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
本文是 Compose 系列的第二篇文章。在 第一篇文章 中，我已经阐述了 Compose 的优点、Compose 所解决的问题、一些设计决策背后的原因，以及这些内容是如何帮助开发者的。此外，我还讨论了 Compose 的思维模型、您应如何考虑使用 Compose 编写代码，以及如何创建您自己的 API。 在本文中，我将着眼于 Compose 背后的工作原理。但在开始之前，我想要强调的是，使用 Compose 并不一定需要您理解它是如何实现的。接下来的内容纯粹是为了满足您的求知欲而撰写的。
应用中的状态指的是可以随时间变化的任何值。这个定义非常广泛，例如从数据库到类的变量，页面上显示的提示信息等。
Composer是PHP的依赖管理工具。它允许您声明您的项目所依赖的库, 并且它将为您管理 (安装/更新) 它们。它以每个项目为基础管理它们, 并将它们安装在项目内的目录 (如 vendor) 中. 默认情况下, 它不会在全局范围内安装任何内容。因此, 它是一个依赖关系管理器。
Composer是新一代的PHP依赖管理工具。其介绍和基本用法可以看这篇《Composer PHP依赖管理的新时代》。本文介绍使用Composer的五个小技巧，希望能给你的PHP开发带来方便。
2.WireGuard 系列文章（二）：WireGuard 简介 - 快速、现代、安全的 V** 隧道[2]
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】刚刚，UC伯克利、CMU、斯坦福等，联手发布了最新开源模型骆马（Vicuna）的权重。 3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。 今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！ 项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning 130亿参数，
14.快手一面 1.CDn工作原理 答：CDN通过广泛的网络节点分布，提供快速、稳定、安全、可编程的全球内容分发 加速服务，支持将网站、音视频、下载等内容分发至接近用户的节点，使用户可就近 取得所需内容，提高用户访问的响应速度和成功率。 https://blog.csdn.net/aliyunbaike/article/details/84952966 2.go的init用过吗，主要使用场景是哪些？ 答：每一个源文件都可以包含一个 init 函数，该函数会在 mai
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
在 PayPal，我们最近开始试水 Kubernetes。我们大部分的工作负载都运行在 Apache Mesos 上，而作为迁移的一部分，我们需要从性能方面了解下运行 Kubernetes 集群以及 PayPal 特有的控制平面。其中最主要的是了解平台的可扩展性，以及通过调整集群找出可以改进的地方。
很多项目历史悠久，其中很多 文件或是 export 出去的变量 已经不再使用，非常影响维护迭代。举个例子来说，后端问你：“某某接口统计一下某接口是否还有使用？”你在项目里一搜，好家伙，还有好几处使用呢，结果那些定义或文件是从未被引入的，这就会误导你们去继续维护这个文件或接口，影响迭代效率。
POLARDB 是一个具有国际性质的数据库产品，虽是一个“国产数据库” ，可最专业的资料还要看 E 文。以下为翻译
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销增长。
Blackmagic Fusion Studio Mac版是一款影视后期特效合成软件，可以为用户提供卓越领先的视觉特效、3D、VR及动态图形解决方案！被广泛应用于视觉特效、广电影视设计、动态图形设计以及3D动画设计等领域。软件搭载了功能强大、基于节点的界面，让您通过连接不同类别的图像处理工具，快速方便地创建复杂的特效！
Blackmagic Fusion Studio18 Mac版被广泛应用于视觉特效、广电影视设计、动态图形设计以及3D动画设计等领域。软件搭载了功能强大、基于节点的界面，让您通过连接不同类别的图像处理工具，快速方便地创建复杂的特效！
我正在开发一个将要部署在 GCP 上的 Kubernetes(K8s)托管环境中的 Go 服务。有一天，我想要查看测试环境中的日志，于是获取了 ArgoCD 平台的访问权限。在尝试找到日志的过程中，我无意中看到了描述我的服务部署配置的 YAML。让我震惊的是，CPU 限制被设置为 250m。我对它意味着我的服务将被限制到 25% 的 CPU 有一个粗略的理解，但我真的不清楚它的真正含义。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html 1:集群部署的基本流程(基本套路)： 集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装
作者 | Andy Kimball 译者 | Sambodhi 策划 | 蔡芳芳 在经历了 18 个月的挑战之后，我们推出了第一个真正可扩展的无服务器 SQL 数据库。这东西现在可以免费使用！请继续阅读本文，了解 CockroachDB 无服务器是如何由内而外工作的，以及我们为什么可以免费提供这种服务——不是在某段时间内免费，而是永远免费。要实现这一目标，需要进行许多重大的、迷人的工程。你一定会喜欢这个故事的。 什么是 CockroachDB 无服务器 如果你之前创建了一个数据库，根据你的
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
最近数据库行业还是发生一些事情，例如：NebulaGraph获得获得数千万美元的A轮融资，Oracle将在AWS支持MySQL HeatWave服务，VLDB 2022在悉尼举行，来自中国多篇成果被接收，等等，查看原文
随着大语言模型（Large Language Model，LLM）的火速发展，关于大语言模型对人工智能产业发展的影响引发了越来越多的讨论。一种观点认为，大语言模型的发展摧毁了人工智能初创企业的发展之路，因为大语言模型参数多，所需要的算力规模大，所依赖的训练数据规模也大。大模型、大参数、大数据实际都集中在大的人工智能企业，从而导致初创企业的机会越来越少。另外一种观点则相反，他们认为，大语言模型的发展一定程度成促进了人工智能在多个领域中的广泛发展，例如可以直接在大语言模型的基础上利用私有数据搭建一些垂直领域的大语言模型，可以直接将大语言模型应用在不同的业务场景中等等。
问题一:原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
Fecmall是面向程序员的电商商城，遵循BSD-3-Clause开源协议，和Yii2完全相同的授权协议 Fecmall使用php语言，基于Yii2框架进行开发的商城，但Fecmall并不是一个单纯的商城系统，而是一个完备生态，分为根，主干，枝叶， Fecmall开源系统的定位是一款完备简洁的电商框架，而应用插件，应用系统都是以扩展形式开发的独立包，即插即用，进而满足各类开发者的需求 fecmall官网
tar命令可以用来压缩打包单文件、多个文件、单个目录、多个目录。 常用格式： 单个文件压缩打包 tar czvf my.tar file1 多个文件压缩打包 tar czvf my.tar file1 file2,... 单个目录压缩打包 tar czvf my.tar dir1 多个目录压缩打包 tar czvf my.tar dir1 dir2 解包至当前目录：tar xzvf my.tar
今天我们给社区带来了Rainbond v5.0.4 版本更新，提前恭祝大家升级成功，Rainbond是开源的企业应用云操作系统，支撑企业应用的开发、架构、交付和运维的全流程，通过无侵入架构，无缝衔接各类企业应用，底层资源可以对接和管理IaaS、虚拟机和物理服务器。
我们有一个环境，其中包含分属三个不同供应商（AWS、GCP 和私有云）的三个集群，我们希望不同集群中运行的应用能够互相通信，以及：
如果laravel 命令报错，请参考 http://blog.csdn.net/fishermanmax/article/details/51916898 如果下载时报错，请参考 http://www.jianshu.com/p/0456dd3cc78b
我们在部署PHP项目时，其实大部分的PHP项目会创建环境检测与一键Install页面。
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
经历了 18 个月有挑战的工作后，我们运行第一个真正的可伸缩的 Serverless SQL Database。它现在可以使用了，而且免费。继续读下去，去了解 CockroachDB Serverless 由内到外的工作，以及我们为什么可以免费，而且不是在有限的时间内免费，而是永远免费。这里需要一些重要的和令人着急的工程才能实现。我想你会喜欢听听他的实现。
容器是当今IT界最热门的话题之一，很大程度上归功于许多网络公司如Facebook和Twitter的采用。 在过去的两年中，包括亚马逊网络服务（AWS）和谷歌计算平台（GCP）在内的主要云计算提供商已经通过产品化服务提供了Docker容器。 在DevOps环境中，开发人员越来越多地使用容器，开发人员可以自动执行应用程序和工作负载部署 集装箱也被吹捧为提高整体基础设施利用率的一种手段，因为与虚拟机（VM）相比，它们的设计轻巧，减少了部署，拆卸，重新实例化或迁移的时间。 在这篇文章中，我将评估使用容器的优势。
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