how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
最近在准备 CKA 考试,所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习.GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金,所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手,既方便又省钱.
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。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kubernetes容器日志收集「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了,可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践,由于容器的漂移、自动伸缩等特性,日志收集也就必须使用新的方式来实现,Kubernetes官方给出的方式基本是这三种:原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
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。
7月30日,由腾讯IEG互动娱乐运营部主办,腾讯大讲堂、互动娱乐事业群办公室、CSDN协办的第二届游戏运营技术论坛于上海浦东喜来登由由酒店隆重举行,腾讯大讲堂全程进行了视频直播,下面大讲堂将与大家一起来回顾本届大会嘉宾的关键内容。 更详细的大会技术干货文章,请留意大讲堂下周专题报道。 如何将云的理念落地到游戏领域来?如何提升游戏运营的质量和效率?怎样降低运营成本?这是游戏行业进入新一轮发展期,又恰逢云计算兴起,做为游戏人要追寻的问题。本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题,请来腾讯游戏、盛大游戏、
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。
项目链接:https://github.com/signatrix/efficientdet
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能,几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能,都会符合一些最佳建模和最佳实践: 客户端拉取服务器数据:有命令模式和RPC这两中常见的建模。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上,这两天发布于Google Blog上
本次我们讲一下如何利用colab训练深度学习(Tensorflow)模型,并上传到Google云平台上面。然后我们再通过GEE进行调用,这样我们在GEE上面运行自己的深度学习模型了。
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。
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。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
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。
最近,我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此,我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群,有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群,所以简单地删除所有的pod、service、deployment等,来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
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。
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。
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
众所周知在android7.0,修改了对私有存储的限制,导致在获取资源的时候,不能通过Uri.fromFile来获取uri了我们需要适配7.0+的机型需要这样写:
fastdfs作者及软件的下载方式:https://github.com/happyfish100
随着软件供应链攻击的增加,保护我们的软件供应链变得更加重要。此外,在过去几年中,容器的采用也有所增加。有鉴于此,对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外,我们今天使用的大多数容器,即使我们在生产环境中使用它们,也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中,我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性,这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改,这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一(多亏了 Sigstore)是在构建之后立即签名,并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
通常设置android:exported="false",以保证权限最小化。 android:resource="@xml/filepath_data"中,filepath_data.xml文件是配置哪些路径是可以通过FileProvider访问的。 meta-data是以键值对的方式保存(key-value pairs)。android.support.FILE_PROVIDER_PATHS作为meta-data的键(key),@xml/filepath_data作为meta-data的值(value)。在FileProvider中会读取meta-data中的android.support.FILE_PROVIDER_PATHS对应的值。
tech/powerjob/server/extension/dfs/DFsService.java
如果有一天觉得手痒,可以使用如下命令删除helm仓库。不用担心什么可怕后果,更不要大声尖叫。这里并不是真实删除仓库,只是删除指向仓库的链接而已。如果后悔了,大不了再使用上面的命令添加回来。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
可以在闭包中修改一些属性,很多属性可在配置文件中设置默认值 config/excel.php
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词:Service Mesh。这么绕口的词,到底是什么意思?引用一篇文章里对其的解释:
原题:MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进,像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久,终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性,都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务,这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务,那么从一开始,就应该使用 CI/CD 的方式;当然,如果你走上了这条路, Jenkins 就是你的良师益友。
M3U8视频下载完成之后, 会有一个索引文件加上N多个分片文件, 这样我们想拷贝整个M3U8文件就会很麻烦, 而且M3U8索引文件中会定义分片文件的位置, 如果是相对地址还好, 如果是绝对地址那拷贝出来也不能用.
https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/devtools/download.html
Hasura Storage 是一项开源服务,在 hasura 和任何 s3 兼容的存储服务之上增加了一个存储服务。其目的是能够利用云存储服务,同时也利用 hasura 的功能,如它的 graphql API、权限、行动、预设等。
deviceone,跨平台、低成本、纯原生的app开发服务,具体介绍见:http://www.deviceone.net/ do不同于dcloud、rn等开发套件,do只是一座桥梁,可以选择使用jav
【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
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。
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后,为降低维护工作量,我们开发了一个 Github Webhook 项目,用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
XDOC可以实现预览以DataURI表示的DOC文档,此外XDOC还可以实现文本、带参数文本、html文本、json文本、公文等在线预览,具体实现方法请看官方文档下面这种方式可以实现快速预览word但是对文件使用的编辑器可能会有一些限制
https://github.com/nottombrown/rl-teacher
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来,该帖子已更新,可以使用最新版本的JHipster(6.3.0)和Istio(1.3.0)。
diary_report.jpg Interesting things 接着上一篇来写。 What did you do today With RHEL 7 / CentOS 7, firewalld was introduced to manage iptables. IMHO, firewalld is more suited for workstations than for server environments. It is possible to go back to a more
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
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