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。
10月22日,腾讯开源管理办公室有幸邀请到Github新晋CEO Nat Friedman,前来鹅厂参观交流。目前腾讯已经有近70个项目在Github上开源,共获得17w stars,世界排名11位。Github是腾讯开源的主阵地,也是最受腾讯程序员们喜爱和追捧的“同性交友网站”;而对于Github来说,腾讯通过互联网连接科技与文化的能力同样令人惊叹,所以堪称打破次元壁的魔幻会面。 (有图有真相) Nat Friedman为GitHub本周四上任的新CEO。在之前,Nat是Microsoft C
问题背景:tomcat部署没有问题,可以正常访问localhost:8080,但无法访问配置的servlet,出现404错误。
最近在用Brave浏览器,发现Brave浏览器在中国的翻译功能无法使用,因翻译API接口地址无法访问,无法通过翻译此网页翻译整页内容。
目前,云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能,例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源,也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源,那么肯定是在内部而不是在云中构建。
导读:用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难,如果你想要通过成本优化削减成本,你的整体成本包括资源和人力,可能会不降反增。不想在机器闲置时停止?因为这样你可能需要反复的启停,并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本?解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异,或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本?
简介:本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
Go语言是一种简洁、高效、可靠的编程语言,它支持并发、垃圾回收、模块化等特性,适用于各种场景和领域。Go语言的源码是以代码包为基本组织单位的,一个代码包可以包含多个源码文件,每个源码文件都必须在文件头部声明自己所属的包名。代码包可以被其他代码包导入和使用,实现代码的复用和模块化。
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。
jsp知识点范围:基本技术常识 软件开发领域的3大方向:桌面应用程序(cs结构)、web应用程序、嵌入式应用程序(手机); 需要掌握的技术:html,css,数据库,一门高级语言(java,c#,php),js,XML; javaEE方向指的是web应用程序; 静态网页:网页内容固定,html和css; 动态网页:内容通过程序动态显示,自动更新,指的是用户交互式体验,比如登陆时输入用户名和密码; 主流动态网页脚本技术:jsp,asp.net,php。php是apache公司的产品; 经典环境:JDK7,To
如果是qq邮箱需要以下操作(点击QQ邮箱设置——>反垃圾——>白名单加入GitHub.com)
Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集,提供了 Tensorflow, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架,同时构建容器工作流 Argo 的集成,称为 Pipeline。关于其部署,最新版本的本地部署有很多问题,Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的,所以如果不是在 GCP 上部署,会可能碰到各种各样的问题。
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。
Dapp 体验报告 Dapp是分散式的应用程序。DApp运行在去中心化的网络上,也就是区块链网络中。网络中不存在中心化的节点可以完整的控制DApp。 必须依赖合约部署,没有一个中心化的服务器托管。 对比现代web应用程序依赖的基础设施,其中存在单点故障的问题。这些单点故障包括服务器基础设施、代码库、数据库等。随着高可用性和可靠的基础设施服务商(GCP和AWS等)出现,减轻单点故障方面取得进展,但强如亚马逊,也会出现2018年初的停运,很难避免停机。 Dapp通过在多个对等节点网络上存储数据或基础架构的关键组
Java隐式地通过GC(守护线程)回收内存。 GC定期检查是否存在无法访问的对象,或者确切地说,没有指向该对象的引用。如果是这样,GC回收新可用的内存。 现在的问题是我们应该担心内存泄漏还是Java如何处理它? 注意定义:当对象不可达(未使用)时或没有活动的线程可以访问它时,此对象可被作为垃圾进行回收。 因此,如果在应用程序中有未使用的引用,但此引用无意中被对象持有,则不符合垃圾回收的条件,这就是潜在的内存泄漏。 GC处理不可达的对象,但无法确定未使用的对象。未使用的对象取决于应用程序逻辑,因此程序员必
Administrators中的用户对计算机/域有不受限制的完全访问权,分配给该组的默认权限允许对整个系统进行完全控制。即使Administrators组用户没有某一权限,也可以在本地安全策略中为自己添加该权限。
大家好,我是猫头虎!今天,我要分享一个激动人心的话题:Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中,我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中,以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
测试条件:需要有GitHub账号以及在本地安装了Git工具,无论是Linux环境还是Windows都是一样的
说实话,从第一次看到webi开始,我就觉得webi展示出的界面很笨拙,而且在我看来,有点嫌弃这个webi的界面,当然不止我这么认为,客户也是每次谈到这个都是报以唏嘘的态度,总是觉得这个界面这么low,还不能修改和自定义,确实不想用。当然这是BI 4.0时候的事了,后来SAP已经推出了BI 4.1及以上版本,有了很大的改进。
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Github是全球最大的社交编程及代码托管网站(https://github.com/)。 Github可以托管各种git库,并提供一个web界面(用户名.github.io/仓库名)
我之前用的都是xshell软件,这个软件收费版很贵,但是学生有免费的学生版。我们也可以选择免费的mobaxterm,也很好用,链接在下面。
编辑手记:安全永远是第一重要的问题,无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时,我们一直在思考,如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。考虑的方面主要包含以下几点: 当我们向Google表示了信任,选择他们作为我们数据保管人,他们是否有足够的成熟的安全控制措施,不会对我们的服务增加风险? GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制,以便我们用来保护客户数据? 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程,包括我们的
对比于其它生成静态图像的图设计生成工具,Terrastruct能表达更加复杂的软件设计。其亮点是可以根据抽象级别对图进行分层,也可以定义场景来描述每个边界情况。
开源 Retina 使用 eBPF 为 Kubernetes 中的容器网络带来可观测性。
我们知道,在私有继承时,基类的公有对象以及保护对象会变成派生类的私有对象。我们可以在派生类方法当中使用它,但无法通过派生类对象直接调用,但无法访问基类的私有方法和对象。
由Source(源(码))和Forge(锻造车间,熔炉)两个词合成。sourceforge是最老牌的代码仓库,在SVN流行时就已经存在了。但是目前这个仓库相对没落了。
前些天我电脑因为断电关机,导致非正常结束了某些软件的网络进程,致使我的计算机无法突然访问互联网,现象也是非常奇怪,可以ping通但无法通过浏览器访问,各应用也是无法联网,找问题找了两天左右,最终问题得以解决。本文介绍我的解决方案,仅供参考。
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。
自去年10月份开始,国内无法正常访问WordPress官网,一直显示“429 Too Many Requests”,给升级程序、插件等造成极大的不便。有位WP爱好者向我推荐了一款自己开发的可以有效解决国内访问官网慢和无法访问的WordPress插件:WP-China-Yes。
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族,同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK,包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门,以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
自2019年10月左右起,国内访问WordPress官网大多结果都是“429 Too Many Requests”,导致程序和插件的升级都变得相当困难。
Lambda是AWS推出的基于Function-as-a-Service(FaaS)的Serverless服务。我结合项目使用体验,发现Lambda不适合或者说不能独立支撑以下场景: 用户期望稳定的低延迟 请求需要在多个函数间跳转 可预期的大量调用 与此同时,Lambda和其它AWS服务结合起来能为以下场景提供良好的解决方案: 作为监听器异步响应Webhook (API Gateway + SQS + Lambda) 处理需要延时执行或指定时间执行的任务 (Step Functions + SQS + La
早在 2019 年 3 月,我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的:
云原生安全 1 虚拟机逃逸初探——2018rwctf_station-escape 本文带来了一次CTF中的虚拟机逃逸分析与复现 https://tttang.com/archive/1629/ 2 AWS:CNAME 子域接管 本文介绍了AWS中CNAME子域接管技术,这篇文章涵盖了所有技术方面,以便可以使用其他签名扩展接管扫描。但是请注意,NS 接管比正常的 CNAME 接管有点难以理解 https://zone.huoxian.cn/d/1316-awscname 3 泄漏的访问令牌暴露了用户的Am
上一篇文件 Tekton介绍 介绍了Tekton、Tekton的安装教程、以及使用Tekton实现简单的HelloWorld,这篇文章通过复杂的项目实现完整的CI/CD流程来了解Tekton的使用。
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
网页收藏是个很棒的功能,最好的是浏览器上安装扩展,手机也有对应app,这样电脑上来不及阅读的内容可以在闲暇之余利用手机进行碎片化阅读,提升效率,并复习当天浏览学习的内容。 之前一直使用pinbox,但是免费的有限制,又实在看不起这种收费的行为(因为这实在是很简单的功能)。所以搜罗了一下,找到了wallabag这个开源项目,并决定自行搭建。 我决定搭建的vps上有全套的宝塔面板、nginx、php环境,由于怕造成环境冲突,所以选择了使用docker进行安装。Docker搭建起来很简单,省略了配置它的繁琐步骤。
1 GCP 渗透测试笔记(译文) 本文对GCP渗透测试中应用到的基础知识与渗透测试技术点进行介绍。 https://zone.huoxian.cn/d/2661-gcp 2 2023年高级威胁攻击趋势预测 本文介绍了巴斯基公司的安全研究与分析团队GReAT对2023年高级威胁(APT)攻击的发展趋势进行的展望和预测。 https://www.aqniu.com/hometop/91104.html 3 使用 Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 中权限维持 IB
近些年国内市场,尤其是互联网行业,竞争非常激烈,也越来越饱和,于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样,服务部署方式相应的有所不同:有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的,也有部署在海外IDC服务器的,这两种方式面对的安全威胁也多种多样,但有一点是共同的,那就是DDoS攻击。因此,当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案,显得十分必要。
上周末,推特的所有者马斯克(Elon Musk)限制了大多数用户每天可以查看的推文数量,随后推特遭遇了严重技术故障,致使大量用户无法登录。小小改动都能使推特崩溃,这次马斯克会怎么说?
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。
作者 | Omer Hamerman 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在 IT 行业,我们经常会听到诸如云计算、容器、无服务器框架等术语。 那么什么是云计算?容器是如何工作的?函数又如何变成无服务器的? 本文将尝试解读这些技术术语,并探索开发人员应该如何在技术栈中考虑采用容器或无服务器函数。 例如,如果你的应用程序启动时间较长,那么容器可以更好地满足你的需求。 需要进行大规模伸缩的高效无状态函数将从运行无服务器函数中受益。 容器的工作原理 容器 是被打包好的应用程序,包含了代码以及必要的库
自从2005年 Etsy 网站开始运营,Etsy.com 和大多数相关的服务就被部署在自托管的数据中心。今年早些时候,我们决定评估是否要把所有服务部署到云上。 当时,在我们自己的硬件上运营数据中心是一
“Claude Shannon: The enemy knows the system”
Cliam是一款针对云端安全的测试工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松枚举目标云端环境的IAM权限。当前版本的Cliam支持下列云端环境:AWS、Azure、GCP和Oracle。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
异想之旅:本人原创博客完全手敲,绝对非搬运,全网不可能有重复;本人无团队,仅为技术爱好者进行分享,所有内容不牵扯广告。本人所有文章仅在CSDN、掘金和个人博客(一定是异想之旅域名)发布,除此之外全部是盗文!
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