大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
Kubestriker是一款针对Kubernetes的快速安全审计工具，Kubestriker可以对Kubernetes的infra容器执行大量深入检测，以帮助研究人员识别其中存在的安全错误配置以及其他安全问题。这些安全问题可能是工程师或开发人员在使用Kubernetes会遇到的，尤其是在大规模生成环境之中，一个小小的安全问题可能会带来严重的安全风险。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
WebRTC实现了基于网页的视频会议，是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的API（来自百度），由google开发，并于2011年6月3日开源。 和直播推流不同，这是点对点通讯，服务器只是帮助建立连接，以满足视频通话的低延迟要求 分为三个服务器： 1.房间服务器：创建房间，让用户可以在一个房间内通讯 2.信令服务器：用于用户交换信令，建立连接，类似TCP握手 3.ICE服务器（内网穿透服务器）:用于穿透内网IP，实现外网连接 本文基于CentOS7系统
手记，以免下次配置再入坑。有些细节未做详细描述，如果有问题，可以评论或私信我。 初次尝试搭python服务器，强撸python3，花样作死。过程中出现各种错误，不停google，搜到的时间大部分在2012年－2014年。让我不禁怀疑，真的没人用py搭服务器嘛？怎么比ruby还少。。。 相关技术点：django， gunicorn， virtualenv， circus， nginx 陆续花了一个月时间，先是折腾flask，完了折腾django，再到部署。感觉身体被掏空。说好的人生苦短，要用python呢。相
reNgine 是Yogesh Ojha写的一款自动化网络侦查框架，或者说是信息收集聚合工具，他的推特：@ojhayogesh11
Linux系统中默认的python版本为Python 2，而根据Python的官方邮件消息，Python 2即将于2020年终止所有的支持。简单的将Python由2升级至3则会有很大的技术风险隐患，因为Linux的一些常用指令，如yum指令，会对python存在依赖。所以我们需要找到一种对linux系统无影响的python3环境搭建过程，而本文即是对此的记录和思考。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的，用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
通常一个多Module的工程会有一个根目录，而它的子目录下包含了所有的Module。为了告诉Gradle这个Project的结构，这个目录下包含了所有要构建的Modules，并且会有一个settings.gradle文件放在这个Project的根目录下。每一个Module都可以提供它自己的build.gradle文件。
在工作中，有时候我们需要部署自己的Python应用 或进行私有化部署时，尤其现在都是通过docker镜像部署，我们并不希望别人能够看到自己的Python源程序。
录： 前提： 已安装python 在vsc中安装pthon模块 快速入门 打开控制台（ctrl+shift+P）：Python: Select Interpreter，选择python解释器 或者在软
前面2课讲解了如何部署ERC721非同质化资产，并作为海洋商店发布在OpenSea测试网络。 本文以野狼队的队员TOKEN为例，讲解如何配置图形/文字特有的ERC721非同质化资产。 通过本文学习，你可以了解： （1）如何安装python； （2）如何通过python部署Http服务，用于提供meta信息； （3）通过REMIX发布ERC721到Rinkeby测试网络； （4）发布资产到OpenSea商店；
CI/CD 同 DevOps、Agile、Scrum、Kanban、自动化以及其他术语一样，是一个一起被经常提及的专用术语。有时候，它被当做工作流的一部分，但是并没有搞清楚这是什么或者为什么它会被采用。对于年轻的 DevOps 工程师来说，使用 CI/CD 理所当然已经成为了常态，可能他们并没有看到“传统”的软件发布流程而因此不欣赏 CI/CD。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
WebRTC是Google于2011年发布的一个开源项目，它提供基于API的Web浏览器和移动应用程序之间的通信，包括音频、视频和数据的传输。 它消除了对本机插件和应用程序安装的依赖，使这些连接易于使用，并得到所有主要浏览器和移动操作系统的支持。
注意该源码需要php支持，所以宝塔面板的php版本不能设置纯静态，我这里的版本是php56，也可以是其它版本的
我们都知道go能够这么火是因为他是docker官方标准语言，当然了docker也将go的性能发挥到了极致，可谓是相辅相成，交相辉映。而最近学洗go的过程中很多项目都会提供Dockerfile，这是什么鬼呢？后续查阅知道这个是将项目部署到docker的自动化配置引导文件。于是今天上班没事干花了一天时间吧周末的小项目给添加了个dockerfile……下面给大家分享一下艰辛的历程吧。
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。
目前绝大多数LLM模型都是python实现的，运行速度有限（包括ChatGLM2-6b)，幸好有大神将其用C++重写了一遍，让运行速度大大提高。
Root 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码！ 这个叫做Minigo的围棋AI引擎，是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发，但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind，也不是官方正式的AlphaGo项目。 不是行货！不是行货！不是行货！ 重要的事情说三遍！ DeepMind
Xcode如何下载安装或更新呢？打开Mac机上的App Store，搜索Xcode，进行安装或者更新，注意观察下Xcode的更新日志，可以看到当前版本支持的IOS SDK版本。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
尽管Google没有为他自家的App Engine平台开发JavaScript SDK，但GAE Python SDK的新端口AppengineJS促进了GAE应用程序的构建，这个新家伙使用了所有Web开发人员熟悉的语言编写。该端口在App Engine Java之上使用Rhino（JavaScript的JVM实现），但是该API基于App Engine Python，因为它是JS之类的脚本语言。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
The Go Blog Announcing App Engine’s New Go 1.11 Runtime
一直以来都是在windows本地上运行脚本执行，对如何在Centos服务器上运行脚本一无所知。一直以为需要打开浏览器，看着页面才能运行，结果…趁着今天无事，研究了一下。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
pygame是一组功能强大而有趣的模块，可用于管理图形、动画乃至声音，可以轻松的开发复杂的游戏。使用pygame来处理在屏幕上绘制图像等任务，就不用考虑众多繁琐而艰难的编码工作，而可以将重点放在程序的高级逻辑上。 但是在安装pygame时，却遇到比较苦恼的事情，就是有很多版本该怎么选择一个适合电脑系统的版本呢？并且有pygame有众多的版本，版本的名称一大串，都代表什么意思呢？刚刚接触确实是一脸萌萌的，接下来就简要的介绍两种系统的安装吧，windowns和linux：
尽管Google没有为App Engine平台开发JavaScript SDK，但是一个名为AppengineJS的GAE Python SDK的新端口可以为GAE构建应用程序，这些应用程序是用所有w
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
看了挺多资料，做了挺多事情，学了挺多乱七八糟的知识，笔记记得乱糟糟的，以至于一直没有整理发文（啊其实我就是懒），各位见谅。
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
使用启科QuTrunk开发的量子应用可以通过QuSaaS 部署到启科QuPot云环境中对用户提供服务。本文将介绍如何使用QuTrunk进行AWS云上应用程序的开发和如何通过QuSaaS将量子应用部署到QuPot平台，并且QuTrunk计算后端调用AWS Braket服务。具体展示之前，先和大家简要介绍下启科的量子计算相关软件：QuPot和QuSaaS和Runtime。
我们的业务需要使用公司内部的一个平台做报表展示，公司内部的一个平台支持的数据库都是正式环境或者IDC环境，这使得我们的业务逻辑也需要部署到正式环境或者IDC环境。自从自研资源上云后，鹅厂内部使用IDC资源时不再推荐使用方单独申请IDC资源，而是推荐使用容器服务进行资源的申请和使用。具体来说，就是我们需要把我们的业务先在测试环境上使用docker做成镜像，再把镜像上传到镜像仓库，再从容器服务中把我们的镜像给启动起来。因此，我们就有了使用docker的诉求。
我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。 Python web 开发的许多教程和说明都是针对 Linux 用户编写的, 并使用基于 Linux 的打包和安装工具。 大多数 web 应用还部署在 Linux 上, 因此, 这将确保你的开发环境与生产环境之间的一致性。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
🐾 大家好，猫头虎博主又来了！今天，我们将探索Go语言在Google App Engine SDK中的最新进展，尤其聚焦于GOPATH工作区的概念和应用。如果你对“Go App Engine集成”或“Go工作区管理”感兴趣，本文将为你提供深度洞察。我们将详细分析GOPATH如何简化Go包的获取、构建和安装，以及如何有效利用这一新特性来提升你的Go应用开发。准备好一起深入Go的世界了吗？让我们开始吧！
我喜欢在 Linux 终端上读写电子邮件的便捷，因此我是 Mutt 这个轻量简洁的电子邮件客户端的忠实用户。对于电子邮件服务来说，不同的系统配置和网络接入并不会造成什么影响。这个客户端通常隐藏在我 Linux 终端的 某个标签页或者某个终端复用器的面板 上，需要用的时候随时可以调出来，不需要使用的时候放到后台，就不需要在桌面上一直放置一个电子邮件客户端的应用程序。
笔者很想有 Go 的实战项目经验，无奈目前公司暂未给出实战机会，所以只得在自己的博客项目上折腾一番。之前博客是用 PHP 的 Laravel 写的，前段时间将其后端全部用 Go 重写了一遍，然后在部署上栽了坑。
这两天安装逆向工具 pwntools 和 pwndbg 可把爷给整懵了，由于 IDA Pro 在 Windows 上运行，所以用双系统的话不方便，一般都是虚拟机或者子系统安装这两个工具，但我尝试了各种方法，最后还是在自己双系统 ubuntu 上成功安装，这就来记录一下踩过的坑。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
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