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Palantir 如何构建他们 GitOps 内部开发者平台

作者 | Greg DeArment 译者 | 马可薇 策划 | Tina   Palantir 开发独特软件实现了以数据为驱动操作和决策,其客户多为国际政府情报机构。...1 Palantir 阿波罗平台 Palantir 业务内容是为其客户提供包括 Foundry Gotham 在内多个系统,虽然这些产品具有各不相同工作内容,但均是由 Palantir 内部底层...2 GitOps 是如何在 Palantir 上扩展? Greg 指出,平台起伏发展中所有权组织都起到了作用。...Greg 认为,尽管该平台自动化了许多Foundry 所运行每个环境打开拉去请求在内任务,但与人工打开请求相比平台所花费时间也是非常多。...Greg 同样提醒道,这些增长可能不会大家所想那样整洁且可预测,最初促使大家使用 GitOps 工具不一定在扩展时也能提供很好服务。

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数据公司Palantir开发新软件,帮助美国政府追踪新冠疫苗情况

地方卫生官员表示,他们联邦同行最近简报中被告知Palantir参与了这项工作。卫生人类服务部一位发言人说,Tiberius使用Palantir技术,而Palantir是一位分包商。...准备过程,联邦卫生官员已经要求各州对应部门早在11月就开始计划分发任何授权疫苗剂量,这可能成为几十年来美国最大规模疫苗接种活动之一,这也是让学校、企业其他机构全面重新开放关键。...州政府官员已经起草了计划,并将于10月16日之前提交给疾病控制预防中心。 据HHS发言人透露,Tiberius使用软件与HHS Protect相同,也就是PalantirFoundry工具。...Foundry收集分析数据,也被联合国世界粮食计划署用来给需要地方分发粮食,这就像Tiberius要怎么分发疫苗一样。...文件表示,该系统将允许卫生当局“整合广泛的人口、就业公共卫生数据,以确定优先人群位置”,并“支持分配决策”。

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估值高达410亿美元全球知名大数据公司Palantir是如何练成

Palantir解决方案 Palantir平台很多行业都有使用,可以帮助进行数据集成,数据可视化,以及数据分析。Palantir擅长集成各种类型数据:文本,邮件,日志,甚至是图像视频。...数据然后可以通过Palantir GraphMap访问。这些应用可以帮助调查人员发现事件之间模式,并提出假设。...保险,金融,以及医疗行业数据记录维护是非常重要Palantir使用其知识管理应用来跟踪确保进入其平台每个数据安全。在其将数据索引至平台用于未来引用过程,其还确保适当数据安全性。...地方政府和州政府IT支出,行政和金融,公共建设工程,公共安全司法数据分析和数据聚合是最重要,这些部门经常要处理来自各种数据数据。...Palantir Foundry 可以无缝连接不同部门后端数据库,可以让那些销售,营销,甚至是工厂一线员工发现模式,识别工作流不足。

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Palantir与美政府再度合作推出新冠病毒疫苗追踪系统,数据隐私担忧再被提及

高盛最新预测认为, FDA将在12月通过“紧急使用授权”,但如果首批过渡期疫苗未能达到VE标准,或是不符合安慰剂对照组至少有5名重症患者要求,风险将偏向1月份通过、1月份开始接种。...Tiberius被怀疑会沦为美国政客工具 Palantir另一款名为HHS Protect数据收集分析工具,范围上与Tiberius相似,由美国卫生与公众服务部用来跟踪医院新冠肺炎数据,因其复杂性而受到一些人批评...州地方卫生官员说,最近一次联邦同行简报会上,他们被告知Palantir参与了这一努力。卫生与公众服务部一位女发言人说,Tiberius使用Palantir技术,Palantir担任分包商。...联合国世界粮食计划署(World Food Program)也使用Foundry收集分析数据,将食物引导到需要地方,类似于它将被用于引导Tiberius疫苗。...根据Palantir准备描述“华尔街日报”审查系统文件称,Tiberius系统将允许卫生当局“整合广泛的人口、就业公共卫生数据,以确定优先人群位置”,并“支持分配决策”。

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「首席架构师看事件流架构」Kafka深挖第3部分:KafkaSpring Cloud data Flow

流DSL中表示一个事件流平台,Apache Kafka,配置为事件流应用程序通信。 事件流平台消息传递中间件提供了流生产者http源消费者jdbc接收器应用程序之间松散耦合。...Spring Cloud数据流DSL语法应该是这样: http | transform | log Spring Cloud数据流仪表板“Streams”页面,您可以创建一个新流,如下所示...当部署流时,有两种类型属性可以被覆盖: 应用程序级属性,这是Spring云流应用程序配置属性 部署目标平台属性,本地、KubernetesCloud Foundry Spring Cloud...请参阅本地、KubernetesCloud Foundry目标环境调试部署应用程序文档。要在本地开发环境调试应用程序,只需传递本地部署器属性debugPort即可。...本系列第4部分将提供通用事件流拓扑连续部署模式,作为Spring Cloud数据事件流应用程序原生。请继续关注!

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何在 Python 中将分类特征转换为数字特征?

机器学习数据有不同类型,包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值(颜色、性别国家/地区)特征。...我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码目标编码,并提供如何使用category_encoders库实现这些技术示例。本文结束时,您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一整数值来将分类数据转换为数值数据技术。例如,可以分别为类别为“红色”、“绿色”“蓝色”分类特征(“颜色”)分配值 0、1 2。...Here is an example: 在此代码,我们首先从 CSV 文件读取数据。然后,我们使用 get_dummies() 函数为 “color” 列每个类别创建新二进制特征。...结论 综上所述,本文中,我们介绍了 Python 中将分类特征转换为数字特征不同方法,例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码目标编码。方法选择取决于分类特征类型使用机器学习算法。

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详解torch EOFError: Ran out of input

错误含义原因当我们使用PyTorch加载数据读取模型时,如果发生了EOFError: Ran out of input错误,意味着在读取文件时已经到达了文件末尾,但我们尝试继续读取数据进行操作导致了这个错误...这通常在以下情况下会出现:数据文件结束:当你正在读取一个数据文件时,可能是图片、文本其他格式数据,而你从文件读取数据量超过了文件实际有效数据量。...请检查相关代码并确保操作顺序正确,没有文件末尾继续读取操作情况。 总之,EOFError: Ran out of input错误通常提示在读取数据文件模型文件时出现问题。...然后,我们通过DataLoader将数据封装成可迭代数据加载器。 训练过程,我们使用train_loader迭代读取训练数据批量数据,并在每个批次上进行模型训练代码。...类似地,测试过程,我们使用test_loader迭代读取测试数据批量数据,并在每个批次上进行模型推理代码。

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如何深入理解 Node.js 流(Streams)

流使得以较小片段处理数据成为可能,从而可以处理更大文件。 如上图所示,数据通常以块连续流形式从流读取。从流读取数据块可以存储缓冲区。...它们允许同时从源读取写入数据。双工流是双向,并在同时进行读取写入情况下提供了灵活性。...在这种情况下,我们将写入流读取流绑定在一起,但这只是为了举例说明 - Duplex流支持独立读取写入流。 _read() 方法,我们实现了双工流可读端。...使用Node.js流最佳实践 使用Node.js Streams时,遵循最佳实践以确保最佳性能可维护代码非常重要。 错误处理:在读取、写入转换过程,流可能会遇到错误。...实施流量控制机制:当可写流无法跟上从可读流读取数据速度时,当可读流完成读取时,缓冲区可能会有大量数据剩余。某些情况下,这甚至可能超过可用内存数量。这被称为背压。

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机器学习数据清洗&预处理

数据预处理是建立机器学习模型第一步,对最终结果有决定性作用:如果你数据没有完成数据清洗预处理,那么你模型很可能也不会有效 第一步,导入数据 进行学习第一步,我们需要将数据导入程序以进行下一步处理...Pandas 则是最好导入并处理数据一个库。对于数据预处理而言,Pandas Numpy 基本是必需 导入库时,如果库名较长,最好能赋予其缩写形式,以便在之后使用可以使用简写。... import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 import pandas as pd def...80/20 进行划分,其中 80% 数据用作训练,20% 数据用作测试,由 test_size = 0.2 指明,random_state 指定是否随机划分 特征缩放 当我们数据跨度很大的话或者某些情况下...(:学习时,模型可能会因数据大小而给予不同权重,而我们并不需要如此情况),我们可以将数据特征进行缩放,使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler from sklearn.preprocessing

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Python机器学习·微教程

matplotlib绘制简单图表 plt.show() # 显示图像 第3节:加载CSV数据 机器学习算法需要有数据,这节讲解如何在python中正确地加载CSV数据 有几种常用方法供参考: 使用标准库...然而,这样数据与scikit-learn估计器兼容,它们假定数组所有值都是数值,并且都具有并保持含义。使用不完整数据基本策略是放弃包含缺失值整个行/列。...sklearn大部分函数可以归为估计器(Estimator)转化器(Transformer)两类。 估计器(Estimator)其实就是模型,它用于对数据预测回归。...列,我要对数据进行标准化处理,用到scikit-learn库StandardScaler()函数,那么先要用该函数fit()方法,计算出数据转换方式,再用transform()方法根据已经计算出变换方式...模型验证数据评估常用是交叉验证,又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold),将每个子集数据分别做一次验证,其余K-1组子集数据作为训练,这样会得到K个模型。

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边缘设备上安装 Korifi 以管理 K3s

K3s 是一个轻量级 Kubernetes 发行版,专为资源受限环境(边缘计算物联网设备)而设计。...本教程,我们将介绍如何在 K3s 集群上安装 Cloud Foundry Korifi 。我们将首先安装 Kubernetes (以K3s形式),然后将 Korifi CRD 安装到集群。...这将设置生成 kubeconfig 文件文件权限模式为 644 ,这意味着所有者具有读写权限,而其他用户只有读取权限。K3s 安装过程默认执行此操作。...构建工作流程结束时,将包上传到容器注册表,并在运行工作流程开始时从注册表拉取容器。在这种情况下,我们使用 Google Artifact Registry 来推送拉取镜像。...&& cf target -o acme-corp -s foo-bu Cloud Foundry : target 是设置 Cloud Foundry 实例活动组织空间。

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微服务架构之Spring Boot(八十三)

两个流行云提供商HerokuCloud Foundry采用“buildpack”方法。buildpack将您部署代码包装在启动应用程序所需任何内容。...它 可能是JDK对 java 调用,嵌入式Web服务器完整应用程序服务器。buildpack是可插拔,但理想情况下,您应该能够尽可能少地进行 自定义。这减少了不受您控制功能占用空间。...它最大限度地减少了开发生产环境之间差异。 理想情况下,您应用程序(Spring Boot可执行jar)具有在其中运行打包所需所有内容。...本节,我们将了解如何在“入门”部分开发并在云中运行 简单应用程序。 63.1 Cloud Foundry 如果未指定其他buildpack,Cloud Foundry将提供默认构建包。...63.1.1绑定到服务 默认情况下,有关正在运行应用程序数据以及服务连接信息将作为环境变量公开给应用程序(例如:$VCAP_SERVICES )。

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乘风大数据,就业拿高薪

坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获过程Palantir数据分析乃幕后英雄,这大数据,可真厉害。 毫无疑问,大数据热潮未来一段时间会继续升温。然而,「大数据」究竟需要哪些职位?...ETL开发者与不同数据来源组织打交道,从不同源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业需要。...ETL研发,主要负责将分散、异构数据数据关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库数据集市,成为联机分析处理、数据挖掘基础。...随着数据规模不断增大,而传统BI数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关廉价数据处理技术Hive、HBase、MapReduce、Pig等需求将持续增长。...,并将数据清洗规范化,将数据导入数据仓库,成为一个可用版本。

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Druid 使用 Kafka 将数据载入到 Kafka

我们现在示例数据载入器确定 time 字段是唯一可以被用来作为数据时间字段数据。 单击 Next: ... 2 次,来跳过 Transform  Filter 步骤。...针对本教程来说,你并不需要对导入时间进行换行,所以你不需要调整 转换(Transform 过滤器(Filter) 配置。...配置摘要(schema) 是你对 dimensions  metrics 导入数据时候配置地方。...这个界面显示是当我们对数据 Druid 中进行导入时候,数据是如何在 Druid 中进行存储表现。...最后,单击 Next 来查看你配置。 等到这一步时候,你就可以看到如何使用数据导入来创建一个数据导入规范。 你可以随意通过页面导航返回到前面的页面对配置进行调整。

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sklearn库功能_numpy库

sklearn是目前python十分流行用来实现机器学习第三方包,其中包含了多种常见算法:决策树,逻辑回归、集成算法等。...即使你还不太懂机器学习具体过程,依旧可以使用此库进行机器学习操作,因为其对各种算法进行了良好封装,可以不了解算法实现过程情况下使用算法,所以可以把 sklearn 库当作学习过程一个过度,如果你想快速建立一个模型...---- 数据导入 sklearn 内含有很多数据,可以用来练手,一些小规模数据可以直接使用,但大规模数据要下载 内部小规模数据导入方式: from sklearn import datasets...y = digits.target # 获得样本label 若使用外部数据,则需要另行导入,比如以 csv 文件存储信息,可以选择使用 Pandas 库导入: import pandas as pd...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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倍增业务效益,智能决策开辟新赛道 | 爱分析调研

机器学习深度学习技术,数据、强力计算设备以及有效训练技巧推动下,正在逐渐突破梯度消失带来隐层数量限制,隐层“深度”日益增加,模型复杂度以及学习能力大大提升。...运筹优化技术持续深化现有技术框架,解决精度、可解释性拓展性平衡问题同时,也应用领域持续突破,将线性整数规划应用于城市轨道、将多目标在线匹配应用于共享交通司乘匹配派单。...针对数据处理能力,大型科技企业少数垂直人工智能企业第四范式、中科闻歌均具有优势,能提供数据平台+融合智能决策一体化平台产品,中科闻歌“天湖”数据智算台。...Palantir发布GothamFoundry软件平台,可将机构海量信息转化为反映业务数据资产,能够为国防部门、情报局、灾害救援组织等提供平台决策支持,基于GothamFoundry通用数据融合可视化分析平台...大数据技术已被美国军方广泛运用于战场态势分析预测,定位伊拉克战场可能存在炸弹地雷位置,帮助美军巴格达规划一条被袭概率最小路径。

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数据独角兽Palantir之核心技术探秘

这些大数据技术已被美国军方广泛运用于战场态势分析预测,定位伊拉克战场可能存在炸弹地雷位置,帮助美军巴格达规划一条被袭概率最小路径,或者分析亚丁湾海盗活动热点区域。...Palantir数据系统技术架构设计图 Palantir通过适配器系统API,将多源异构数据表示为统一模型(Model),也就是数据动态本体融合实现,作为分析基本数据单元,模型是源数据列转化为现实世界实体概念对象...古希腊罗马哲学,本体论研究主要是探究世界本原基质。各派哲学家力图把世界存在归结为某种物质、精神实体某个抽象原则。...,通过这种数据融合分析过程,我们就更容易数据找寻具有特殊意义决策价值信息。...Palantir数据可视化交互界面图 我们都知道,大数据不仅数量庞大而且可能动态变化,大数据环境下普通用户如何才能理解使用好分析工具很关键,甚至很多用户对自身分析需求都不知道情况下

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【小白学习PyTorch教程】七、基于乳腺癌数据​​构建Logistic 二分类模型

在这篇博客,将学习如何在 PyTorch 实现逻辑回归。 1. 数据加载 在这里,我将使用来自 sklearn 库乳腺癌数据。这是一个简单二元类分类数据。...测试大小表示要用作测试数据数据比例。...输入通过之前定义 2 个层。此外,第二层输出通过一个称为 sigmoid激活函数。 激活函数用于捕捉线性数据复杂关系。在这种情况下,我们使用 sigmoid 激活函数。...model=Logistic_Reg_model(n_features) 现在,需要定义损失函数优化算法。 Pytorch ,可以通过简单步骤选择并导入所需损失函数优化算法。...我们需要为此使用适当激活函数。 对于优化器,选择 SGD 随机梯度下降。SGD 算法,通常用作优化器。还有其他优化器, Adam、lars 等。 优化算法有一个称为学习率参数。

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