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如何将私有云模型拓展到混合云？

要扩展私有云模型到新的混合数据和处理模型，用户应该建立一个对资源透明的目标，针对这个目标协调数据模型，API和开发实践，使用设计模式来协调应用特定的需求和工具。...虚拟化技术演化为云计算的方式论证了为什么在特定的技术上构建IT规划是有风险的。一个更好的方法是建立在技术透明的基础上，也就是侧重于对服务器和数据资源的抽象化。...私有云用户有一大优势，因为他们的内部IT早就已经建立在云的抽象基础上。私有云拓展所需要的一切就是让IT将现有的私有云管理API映射到合适的公有云服务。...随着云应用从简单的未充分利用的服务器迁移到云进化到特定云的开发，优化平衡私有IT云和公共云所产生的益处将会增加。...利用通过新的API和应用模型所产生的透明度的机会也会增加，开发人员和架构师们从私有云到混合云的转变中所学到的将为他们做好迎接IT未来的准备。

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如何将PyTorch Lightning模型部署到生产中

作为构建 整个部署平台的人 ，部分原因是我们讨厌编写样板，因此我们是PyTorch Lightning的忠实拥护者。本着这种精神，我整理了将PyTorch Lightning模型部署到生产环境的指南。...接下来，我们部署它： ? 请注意，我们还可以部署到集群，由Cortex加速和管理： ? 在所有部署中，Cortex都会容器化我们的API并将其公开为Web服务。...通过云部署，Cortex可以配置负载平衡，自动扩展，监视，更新和许多其他基础架构功能。 就是这样！现在，我们有一个实时Web API，可根据要求提供模型预测。...代码基本上看起来是相同的，并且过程是相同的。例如，这是一个ONNX预测API： ? 基本上一样。...如果需要的话，我们实际上可以更新我们以前的PyTorch API来使用新模型，只需将新的旧的dictor.py脚本替换为新的脚本，然后再次运行$ cortex部署： ?

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如何将PancakeSwap部署到以太坊类链上

这个教程只包含部署了 swap 和 liquidity 功能 准备源码 下载pancake-swap-core源码 Clone pancake-swap-core git clone git@github.com...-g Prepare PancakeFactory and PancakeRouter 因为PancakeFactory和PancakeRouter的合约代码是好几个文件，我们把它们合并成一个方便部署.../build Prepare WBNB.soland other tokens 准备 WBNB.sol 和其他咱们想在链上部署的 token 的合约代码，我都整理到了 build/tokens 目录下...0x3180356fa8082efEEf9523BE654c162242E4dcC0 0x33c7311e0acd78c0709cbc8f2141d2d168667c7aae1e1b967a44f3a64e748b9b 参考文献： 如何将...pancakeSwap 部署到 BSC 测试网 https://github.com/nhancv/pancake-swap-testnet pancakeSwap 官方文档 https://docs.pancakeswap.finance

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如何将你的Hexo博客部署到Google Firebase上

博主最近在 白嫖万恶的资本 将博客部署到新的CDN上，所以在寻找免费的静态Web应用部署工具，发现了Google Firebase。...zup1nxeh.png 选择“添加项目”，输入您的项目名称，如果你喜欢，可以编辑您项目的唯一标识符（位于名称框的左下角） 8N1PLfg0.png 点击下一步，到询问是否启用分析页面，这里根据你个人的喜好来吧...5j0QsL4j.png 然后会进入到选择计划的页面（由于博主先前已经创建过了，并没有弹出），按照你的喜好来 （不会有人给Google交钱吧），选择完后整个项目就OK了。...o1m0xdWC.png 安装Hexo插件 因为Hexo在之前并没有将博客发布到Firebase的插件，博主就自己做了一个hexo-deployer-firebase，但在使用前，还需要你安装Firebase...Firebase上啦~ 参考 Firebase - 维基百科 hexo-deployer-firebase 能完成这个项目，需要感谢： hexo-deployer-git Hexo API

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TensorFlow模型部署到Android，需要注意几点

题图 由Gerd Altmann在Pixabay上发布 在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化，这是针对服务器端的优化，实际上优化结果并不理想...这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。...接下来第三步将模型部署到Android应用，可参考https://github.com/tensorflow/examples/ 里面的图片分类示例，也不难。...在深度学习中，模型的图片输入尺寸只接受给定的大小和格式，所以不管是训练还是推理，对图片进行预处理是必不可少的，在这次部署TensorFlow模型到Android应用的过程中，发现以往没有注意到的几点：...经过这次的部署测试，发现tensorflow-open_nsfw模型在我的手机上推理速度能达到100ms左右，精度能达到90%，基本上能够满足需求。

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如何将PyTorch Lighting模型部署到生产服务中

作为构建整个部署平台的人，部分原因是我们讨厌编写样板文件，我们是PyTorch Lightning的忠实粉丝。本着这种精神，我整理了这篇将PyTorch Lightning模型部署到生产中的指南。...使用PyTorch Lightning模型进行推理的各种方法 有三种方法导出用于PyTorch Lightning模型进行服务： 保存模型为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 导出模型到Torchscript...接下来，我们部署它： ? 注意，我们也可以将其部署到一个集群中，并由Cortex进行管理： ? 在所有的部署中，Cortex将我们的API打包并将其作为web的服务公开。...通过云部署，Cortex可以配置负载平衡、自动扩展、监控、更新和许多其他基础设施功能。 现在，我们有了一个实时的web API，可以通过请求用模型进行预测。 2....代码基本上是一样的，过程也是一样的。

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如何将代码部署到腾讯云网站静态托管

下) 前言 之前将网站代码部署到 coding 上,并成功迁移到腾讯云上存储桶 cos,但依旧发现很麻烦,而且主要是对象存储cos是收费的,每天看账号余额不足,着实难受 看到腾讯云今年推出的静态网站托管...(你可以手动上传代码文件,也可以通过命令行cli工具方式上传) 04 使用 cloudbase cli 工具部署文件到 cloudBase 科普一下静态网站托管 cloudBase是腾讯云提供的一个新的能力...无论你的用户身处何处,内容都可以快速加载(这个也是我比较看重的) 命令行部署: 利用cloudBase cli可以轻松部署文件到cloudBase 05 安装 cloudBase cli 工具 安装...云开发 cli 提供了直接部署网站文件的命令,在需要部署的文件夹目录下,直接运行hosting:deploy命令即可 将当前目录下所有文件部署到静态网站中，如下所示 $ cd dist $ cloudbase...(本地路径) cloudpath(云坏境目录的路径) -e envId 如下示例所示 # 将当前目录的文件部署到根目录,即将 hosting 目录下的所有文件部署到根目录,如果不指明hosting本地目录

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如何将 Jekyll 部署到云开发静态网站托管

它有一个模版目录，其中包含原始文本格式的文档，通过一个转换器（如 Markdown）和我们的 Liquid 渲染器转化成一个完整的可发布的静态网站，你可以发布在任何你喜爱的服务器上。...Jekyll 也可以运行在 GitHub Page 上，也就是说，你可以使用 GitHub 的服务来搭建你的项目页面、博客或者网站，而且是完全免费的。...静态网站服初始化一般需要约 3 分钟 qcloud_jekyll_hosting.png 将静态页面部署到托管服务 你阔以直接选择将构建好的静态页面上传到托管服务，但是考虑到博客的更新频率，还是选择使用官方提供的工具来上传...部署云函数 ​ $ cloudbase functions:deploy ​ – 查看命令使用介绍 ​ $ cloudbase -h ​ Tips：可以使用简写命令 tcb 代替 cloudbase...使用 hosting 命令 将本地已经编译的静态文件部署到托管服务（例如部署我的博客的 _site ），命令行中-e 后面的环境ID就是首页生成的环境ID，一般腾讯云会在我们的自定义名称后面加一个后缀

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如何将机器学习的模型部署到NET环境中？

这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。...创建并训练一个模型 加载Titanic 数据集并在其上创建一个模型： 制作一个简单的API 这是比较有趣的部分。...现在就有一个简单的API模型了! 部署到NET环境 在NET环境中部署Flask有很多选择，它们将大大依赖于你的基础架构的选择。...为了了解这个过程，我们来看看使用Microsoft Azure部署到IIS环境。 假设： ·你已经创建了一个Azure Cosmos数据库(这篇文章的范围之外)。...如果你已正确设置环境，则可以将你的Web应用程序部署到Azure。这可以通过创建一个web.config文件来更新Web服务器上的文件来匹配你的实例中的文件。

1.9K90

如何将 Hexo 快速部署到云开发静态网站托管

云开发静态托管提供一个具有免费额度的环境, 1GB 容量和每月 5GB 流量, 这对大部分的个人博客是完全足够的, 这篇文章将教你如何方便的把你的 Hexo 部署到云开发静态网站....托管到云开发静态网站 我们希望我们的博客被更多的人看到, 这个时候你就需要把你的博客部署到云端, 让所有人都能访问它....是我为了方便托管部署编写的一款 Hexo 插件,你可以使用它来更方便进行 Hexo 部署....AKIDy72vb123isqCRhYSzqzdw3XGF9XY2oAu secretKey: iz47dbHBCJwSHIRQQNyerK1pDmaGslKZ envId: blog-1b08ba 此时你就可以尽情的食用了 生成静态文件并且部署到云开发的静态网站...hexo d -g [生成静态文件并且部署到云开发的静态网站] 如果你的配置正确, 此时你应该可以在腾讯云的 云开发控制台-静态网站托管 查看到你博客的相关文件.

1.5K21

如何将 Hexo 博客部署到云开发静态网站托管

除了在 Github Pages 部署以外，现在你有了一个新的选择，那就是使用云开发静态网站功能来部署啦！...了解云开发静态网站托管 静态网站托管（Website Hosting，WH）是由云开发提供的便捷、稳定、高拓展性的托管服务，您无需自建服务器，即可一键部署网站应用，将静态网站发布到全网节点，轻松为您的业务增添稳定...你可以尽情试试云开发静态网站托管带来的高速体验，简单部署即可访问。 好了，接下来就是教你如何将 Hexo 博客部署到云开发静态网站托管。...进入到云开发的管理控制台，点击新建环境，新建一个环境来进行部署 [20200427105805.png] 新建一个环境，名为 docs，并选择按量计费，开通环境 [20200427105819.png]...[20200427110115.png] One More Thing 只需简单的几步，你就可以轻松实现将 Hexo 部署到云开发上，无需再忍受 Github Pages 的龟速啦！还不快迁移？

3.9K137

如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...实验环境： 本文所用PyTorch模型为nasnet-a_mobile ，通过迁移训练在Stanford Dogs数据集全集上训练20个epochs所得。...将TensorFlow模型转换 为PaddlePaddle模型 注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。数据集为猫狗大战数据集，数据示例如下所示，相关数据已经制作成tfrecords格式。 ?...注意 TensorFlow模型在导出时，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。

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如何将 Angular 项目部署到云开发静态网站托管

云开发静态托管是云开发提供的静态网站托管的能力，静态资源（HTML、CSS、JavaScript、字体等）的分发由腾讯云对象存储 COS 和拥有多个边缘网点的腾讯云 CDN 提供支持 在云开发静态托管中...，你同样可以托管一个 Angular 项目，接下来，我就介绍一下应该如何将一个 Angular 项目部署到云开发静态网站托管服务中。...[18vyg.png] 创建云开发环境 完成了 Angular 项目的创建后，接下来创建云开发的环境,访问云开发控制台,点击上方的新建环境，创建一个新的环境。...[xcvh9.png] 等待环境初始化完成后，点击刚刚创建好的环境，进入到详情页，点击左侧的环境设置，可以看到环境的 ID， 记住这里的环境 ID，后续上传文件的时候会用到。...首先，进入到 Angular 项目的 dist 目录: cd dist/cloudbase，然后，执行命令来上传文件 tcb hosting:deploy -e envId 这里你需要将 envId 替换为你自己的环境

2.2K30

如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

本博客将以最简单的方式，利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别，并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。...不会使用Bazel也没关系，实质上TensoFlow已经为开发者提供了最新的.so库文件和对应的jar包了（如libtensorflow_inference.so和libandroid_tensorflow_inference_java.jar...，在Windows下测试没错，但把模型移植到Android后就出错了，但用别人的模型又正常运行；后来折腾了半天才发现，是类型转换出错啦！！！！.../article/180291.htm https://www.zalou.cn/article/185206.htm 到此这篇关于将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别...)的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow模型识别MNIST手写数字内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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