{Fast, Correct} - Choose two Build and test software of any size, quickly and reliably
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具,类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别:首先,使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema(Protocol Buffer的具体编码方式),其序列化后得到的数据不是可读字符串,而是二进制流;其次,Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍,解析时间要快20到100倍。
Istio由控制面和数据面组成。其中Envoy是Istio在数据面缺省使用的转发代理,Istio利用Envoy的四层和七层代理功能对网格中微服务之间的调用流量进行转发。今天我们来分析一下Istio 使用到的Envoy构建流程。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误:
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误: 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因,发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的,而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集,为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集,我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况,发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
在今天早些时候Angular团队发布了8.0.0稳定版。其实早在NgConf 2019大会上,演讲者就已经提及了从工具到差分加载的许多内容以及更多令人敬畏的功能。下面是我对8.0.0一些新功能的简单介绍,希望可以帮助大家快速了解新版本。
Maven 是 Apache的一个开源项目,Maven 的本质是一个项目管理工具,将项目开发和管理过程抽象成一个项目对象模型(POM)。开发人员只需做一些简单的配置,就可以批量完成项目的构建、报告和文档的生成工作。在国内开发中使用的构建工具多为Maven,当然还有Gradle、Bazel 等构建工具。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
众所周知,应用程序的大小(下载大小 [1] [2])是非常重要的,并且在应用程序的大小和客户参与度之间存在关联。通常,人们会根据大小来决定是否使用软件,甚至以兆字节来支付带宽。更不用说,随着应用程序大小的增加,卸载率也会上升,这会导致用户试图释放设备上的磁盘空间。
企业微信本地部署版(下文简称为本地版)是从2017年起,脱胎于企业微信的一款产品。本地版的后台服务能独立部署在政府或者大型企业的本地服务器上。在一个已经迭代了7年的大型Android端工程中,企业微信本地版不可避免地会暴露出一些遗留系统的特点。
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
我们之前的文章里经常使用常规规则(regular rules)函数 rule() 来创建自定义规则,但是这些规则都有一个问题:他们依赖于主机系统上安装的各种工具。这样就会出现一个问题,即构建是不可复制的,如果同一项目上的两个开发人员安装了不同版本的 Go SDK,则他们将构建不同的二进制文件。它还会中断远程执行,即主机的工具链可能在执行平台上不可用。而 repository_rule() 就可以解决这个问题。
Bazel 是 Google 公司于 2015 年开源的一款构建框架,至今收获了 21k 的 star 数,远超 gradle、maven、cmake 等同类产品。近几年来,字节阿里腾讯等互联网大厂也逐步拥抱 Bazel,搭建自己的构建体系。
对大型项目来说,必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言,依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程,比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便,也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多,所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils,里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
技术是安身立命之本,实践出真知,熟能生巧,佐以业务能力,遇上风口之时,可逆天改命!
Gradle是一个开源的自动构建工具,在Apache Ant和Apache Maven的相关概念基础上发展而来,与Maven最大的区别之一在于引入了基于Groovy的DSL语言而非使用繁琐复杂的XML来进行项目的配置。
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
不同编程语言编写的应用,在它运行的状态下,会有不同的运行机制,有的是以二进制的方式运行的,有运行在编程语言的虚拟机之上。而构建所做的事情呢,就是将那些我们写给人类看的代码,转换为机器/程序能看懂的代码。所以,构建的本质就是翻译(~~复读机~~)。
为了实现程序的灵活性,可以手动指定从哪儿采集数据、以及配置上报到HDFS上什么样的位置。因为要从命令行中接收参数,此处使用Google-option来进行解析。以下是Google-option的github地址:https://github.com/pcj/google-options
🐯 猫头虎博主在此!探索Go语言世界的朋友们,今天我们将深入挖掘Go模块化的旅程。作为搜索词条的高频命中,Go的模块化进程自2018年以来引起了广泛关注。让我们一起揭开Go模块化的面纱,探索其深刻影响!
Bazel 支持很多内置的规则,语言相关规则有 Shell、Objective-C、C++ 和 Java,比如 sh_binary、cc_binary、cc_import、cc_library、java_binary、java_import等。但是 Go 编译内置规则没有支持,不过好在 Bazel 支持规则扩展,可以自定义 Go 相关规则,包括可以实现如 go_binary、go_library、go_test等规则。而 `rules_go`[1] 就是 Bazel 官方维护的 Go Bazel 开源扩展规则。`gazelle`[2] 这个项目可以将 Go 项目转为 Bazel 方式构建,包括生成 BUILD.bazel 文件,根据 go.mod 文件自动生成下载依赖模块规则 go_repository。这里简单介绍下 rules_go 和 gazelle 相关内容,更多可以参考官方相关文档。
【bazel】https://github.com/sofu456/bazel 【openjdk】https://github.com/openjdk/jdk.git
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
目前Java平台三大构建工具是:Apache Ant、Apache Maven、Gradle,当然还有其他几个高效、快速的编译工具,如:Google Bazel、Facebook Buck。
在 Java 发展历程中,JNI 一直都是一个不可或缺的角色,但是在实际的项目开发中,JNI 这项技术应用的很少。在笔者经过艰难的踩坑之后,终于将 JNI 运用到了项目实战,本文笔者将简单介绍 JNI 技术,并介绍简单的原理和性能分析。通过分享我们的实践过程,带各位读者体验 JNI 技术的应用。
本文会讲述 Bazel 自定义工具链的两种方式,Platform 和 Non-Platform 方式。会存在这两种方式的原因是 Bazel 的历史问题。例如,C++ 相关规则使用 --cpu 和 --crosstool_top 来设置一个构建目标 CPU 和 C++ 工具链,这样就可以实现选择不同的工具链构建 C++ 项目。但是这都不能正确地表达出“平台”特征。使用这种方式不可避免地导致出现了笨拙且不准确的构建 APIs。这其中导致了对 Java 工具链基本没有涉及,Java 工具链就发展了他们自己的独立接口 --java_toolchain。因此非平台方式(Non-Platform)的自定义工具链实现并没有统一的 APIs 来规范不同语言的跨平台构建。而 Bazel 的目标是在大型、混合语言、多平台项目中脱颖而出。这就要求对这些概念有更原则的支持,包括清晰的 APIs,这些 API 绑定而不是分散语言和项目。这就是新平台(platform)和工具链(toolchain) APIs 所实现的内容。
经过一周的反复折腾,终于能顺利 debug envoy 源码,中途踩了无数坑,在此记录一下。
作者 | Motiejus Jakštys 译者 | 平川 策划 | 罗燕珊 本文最初发布于 Motiejus Jakštys 的个人博客。 免责声明:我在 Uber 工作,我的一部分职责是将 zig cc 引入公司。但这篇文章是我的观点,与 Uber 无关。 我日前在 Zig 的一场交流会上作了题为“Uber 引入 Zig”的 演讲。本文从技术和社交两方面简单介绍了“Uber 是如何使用 Zig 的”,而主要的篇幅是介绍“我把 Zig 带到 Uber 的经验”。 本文要点: Uber 使用
GoogleOptions是来自 Bazel Project 的命令行参数解析器。将 com.google.devtools.common.options 包拆分为一个单独的 jar,用于通用实用程序。
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
随着2024年的到来,JavaScript的世界再次迎来了技术革新的浪潮。今天,我有幸阅读了一篇国外技术大咖对即将主导这一年的5大JavaScript构建系统的深度解析。这不仅仅是一篇文章,而是一扇通往未来前端开发世界的窗户。我决定将其翻译并整理,与大家一同探索这些可能改变我们工作方式的工具。在这篇文章中,我们将一起揭开2024年构建系统的神秘面纱。让我们一起开始这场技术之旅,看看这些构建系统如何在新的一年里助我们一臂之力。以下,是我为您准备的精彩内容。
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
很多人以为存在时间很长的就是遗留系统,但这其实是个误区。时间长短并不能作为衡量遗留系统的标准。判断遗留系统的几个维度是:代码、架构、测试、DevOps以及技术和工具。代码质量差、架构混乱、没有测试、纯手工的 DevOps(或运维)、老旧的技术和工具,才是遗留系统的真正特点。
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
前两天犯了一个愚蠢的错误,我的bazel环境出了一点点小问题,然后被我误操作删除了一个C的头文件彻底跑不起来了。在google很久后终于在github上找到一个解决办法,执行一个rm命令,当时我以为这个命令的效果会和maven上的clean然后重新build就ok了。是的,我的电脑被删除干净了。
在这里要说明一下,博主辛辛苦苦寻找解决途径,发现网上大多数博客根本没有顾及到这类离线下载配置和相关条件,反复倒腾过后总结里以下步骤:
教育后台管理系统是提供给相关业务人员使用的一个后台管理系统,业务人员可以在这个后台管理系统中,对课程信息、讲师信息、 学员信息等数据进行维护。
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
Monarch 是 Pinterest 的批处理平台,由30多个 Hadoop YARN 集群组成,其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初,Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支(特性和bug修复)的复杂性不断增加,我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0,这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集,它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。利用 TensorFlow,Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件(比如 GPU)加速的模型和分布式计算结合起来。 该软件的主要内容包括以下几个部分: 采样算法,例如,tfp.metropolis_hastings,tfp.hmc,tfp.monte_carlo。 示例模型(tfp.examples):使用
上一篇大概介绍了istio引入了wasm以及wasm的简史介绍。虽然引入了一些知识引导读者了解一下它的简单特性,但是还有些欠缺,这里要打个补丁。详细阐述一下 wasm 构建及使用的相关知识。
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本文来自张绍文老师的《Android开发高手课》,我把我认为比较好的文章整理分享给大家。
它可以对数据库中的数据进行增删改查,并且比我们之前在用的jdbcTemplate更加。
为了实现如标题所述的将多个静态库合并为一个动态库,内置的 Bazel 规则是没有这个功能的,Bazel C/C++ 相关的内置规则有:
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