选择其他版本： CentOS 7 Ubuntu 14.04 Ubuntu 18.04 介绍 Docker是一个很好的工具，用于在软件容器中自动部署Linux应用程序，但要充分利用其潜力，应用程序的每个组件都应该在自己的单独容器中运行...在本教程中，我们将向您展示如何安装最新版本的Docker Compose，以帮助您管理Debian 9服务器上的多容器应用程序。...第二行指定用于创建容器的图像。当我们运行docker-compose up命令时，它将按我们指定的hello-world名称查找本地图像。有了这个，我们将保存并退出该文件。...我们可以使用以下docker images命令手动查看系统上的图像： docker images 当根本没有本地图像时，只显示列标题： REPOSITORY TAG...第3步 - 删除图像（可选） 为避免使用不必要的磁盘空间，我们将删除本地映像。为此，我们需要使用docker rm命令删除引用该图像的所有容器，然后删除CONTAINER ID或者NAME。
将图像转换为TFRecords格式，从而用作API输入； 3. 在Cloud ML引擎上使用MobileNet训练模型； 4. 把训练好的模型导出，并将其部署到ML引擎中以提供服务； 5....▌第二步：在云机器学习引擎上训练TSwift 探测器 ---- ---- 我可以在我的笔记本电脑上训练这个模型，但这耗费大量的时间和资源，导致电脑不能做其他工作。 云计算就是为了解决这个问题！...我们可以利用云来进行多核训练，从而在几个小时内完成整个工作。 当我使用云机器学习引擎时，我可以利用GPU（图形处理单元）进行更快地训练。...▌第3步：部署模型进行预测 ---- ---- 将模型部署到机器学习引擎我需要将我的模型检查点转换为ProtoBuf。 在我的训练过程中，我可以看到从几个检查点保存的文件： ?...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?
基本图像处理流程 这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。让我们逐步完成获取此源图像的过程，并尝试将其分解为单个数字。...原始图片 影像准备 在开始图像处理流程之前，我们决定先调整一些图像属性，然后再继续。这有点试验和错误，但注意到，当我们调整图像的曝光度时，可以获得更好的结果。...但是，由于我想在iOS应用程序上重用该系统，因此我需要想出一种可以拥有跨平台分类文件的方式。...现在，当我训练数字时，我将获得NumPy文件供我的Python测试使用，然后获取一个JSON文档，我可以将其拖到我的iOS应用程序中。您可以在此处看到该代码。...该脚本在计算机上花费了相当长的时间才能运行，大约需要7个小时，但是最后提出了一组不同的变量，这些变量在我们手动测试时找不到。
它类似于一个通用的瑞士军刀，在各种场景中都能发挥作用。通过图像管理功能，它可以在每次构建图像时自动创建图像标签。...通过在远程集群中为应用程序运行占位符 pod，Telepresence 将传入的流量路由到本地工作站上的容器。它将立即反映开发人员在远程集群中对应用程序代码所做的任何更改，而无需部署新容器。...因此，在 Docker Compose 上顺利运行的应用程序的行为可能在部署到 Kubernetes 生产集群时不会表现得类似。...限制 虽然容器有效地解决了“在我的机器上可以运行”的问题，但 Docker Compose 引入了一个新的挑战 - “在我的 Docker Compose 设置上可以运行”。...Garden Garden 是一个全面的 Kubernetes 本地开发环境，旨在在不同的开发阶段提供一致和可重复的体验。它是一个云原生应用程序开发、测试和部署的平台。
uname -r 我们已经在下面添加了一个新的Ubuntu 14.04 腾讯云CVM的输出，超过了3.10，所以你不应该担心，除非你在旧的图像上运行它。...你会注意到它有一个荒谬的名字，如nostalgic_hopper; 如果在创建容器时未指定，则会自动生成这些名称。 我们还可以看到hello-world示例容器在3分钟前运行并在3分钟前退出。...Docker会缓存这些，所以当我们运行容器时，我们不需要每次都下载容器图像。...让我们在主目录中为我们的网站内容创建一个新目录，然后通过运行下面显示的命令移动到该目录。...-v 指定我们正在链接卷 左边的部分:是我们的虚拟机上文件/目录的位置（~/docker-nginx/html） 右侧的部分:是我们在容器中链接的位置（/usr/share/nginx/html） 运行该命令后
Jenkins 的默认状态页面显示两个构建都在 19 小时前成功运行，并且在我进行故障排除时几天前都出现了一些问题。...但是，这不是生产工作负载，也不是生产应用程序，所以让我们看看通过让几个实例在少数节点上运行来扩展模糊应用程序的可能最糟糕的*方法。这就是 Kubernetes 发挥作用的地方。...有几种不同的以“开发者”为中心的 K8s 发行版。由于底层运行时和虚拟化驱动程序的灵活性，我非常喜欢用于本地开发的minikube 。...为了将愚蠢的模糊测试扩展到令人难以置信的高度，我在我的 KVM 主机上部署了五个节点。...下图显示了在二进制文件上运行和搅动的 pod。 有趣和不那么有趣的崩溃 在让愚蠢的模糊器在二进制语料库上运行几个小时后，产生了许多崩溃。然而，大多数人实际上是自我影响的。
Docker是一个容器化平台，旨在简化环境标准化问题，因此应用程序的部署也可以标准化。对于开发人员，Docker允许您通过在本地容器中运行应用程序组件来模拟本地计算机上的生产环境。...没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 在Ubuntu 16.04上安裝Docker。...如何自定义您自己的应用程序 请注意，docker-compose.test.yml可能包括许多外部服务和多个测试容器。Docker将能够在单个主机上运行所有这些依赖项，因为每个容器共享底层操作系统。...结论 感谢Docker和Docker Compose，我们已经能够自动构建应用程序（Dockerfile），部署本地环境（docker-compose.yml），构建测试图像（Dockerfile.test...，模拟复杂（集成）测试环境 不可知：避免CI提供程序锁定，并且您的测试可以在任何基础结构和支持Docker的任何操作系统上运行 不可变：在本地计算机上传递的测试将传递给您的CI工具 本教程展示了如何测试简单的
当我在Instagram上浏览时，我经常会遇到一些图片上有“敏感内容”的帖子。我肯定你也有。 任何有关人道主义危机、恐怖主义或暴力的图片通常被归类为“敏感内容”。...Flask为开发web应用程序提供了多种选择，并为我们提供了构建web应用程序所需的工具和库。 ? 在机器上安装Flask和PyTorch 安装Flask简单明了。...运行Flask应用程序 Flask应用程序首先将home.html当有人发送图像分类请求时，Flask将检测一个post方法并调用get_image_class函数。...然后我们深入了解了使用PyTorch创建图像分类模型并将其与Flask一起部署的过程中涉及的各个步骤。我希望这有助于你构建和部署图像分类模型。 另外，模型被部署在本地主机上。...我们也可以把它部署在云服务上，比如Google Cloud，Amazon，github.io等等，我们也将在下一篇文章中讨论这一点。
Kubernetes 集群 可以跨越本地、公共、 私有或 混合云的主机，因此，Kubernetes 是托管 需要快速扩展的云原生应用程序的理想平台 ，例如通过Apache Kafka的实时数据流 。...保持容器化应用程序的启动和运行可能很复杂，因为它们通常涉及部署在不同机器上的许多容器，Kubernetes 提供了一种调度和部署这些容器的方法，并将它们扩展到您想要的状态并管理它们的生命周期，使用 Kubernetes...Kubernetes 编排虚拟机集群并根据它们的可用计算资源和每个容器的资源要求安排容器在这些虚拟机上运行，容器被分组为 pod，这是 Kubernetes 的基本操作单元，这些 pod 可以扩展到您想要的状态...当应用程序或服务是需要运行的单个进程时，只有一个容器的 pod 是很常见的，但是当事情变得更复杂，多个进程需要使用相同的共享数据卷协同工作才能正确运行时， 例如，如果您正在使用创建 GIF 的图像处理服务...，一个 pod 可能有多个容器协同工作来调整图像大小，主容器可能正在运行接收请求的非阻塞微服务应用程序，然后一个或多个辅助（side-car）容器运行批处理后台进程或清理存储卷中的数据工件，作为管理整体应用程序性能的一部分
模型传回 ARKit，显示在原始相机图像的上面 所有这些在每秒钟内都会运行好几次。...为了纠正这一点，我又做了第二个工具，显示 100 张图像（都应该是相同的数字），要求用户单击不匹配的图像，然后将其重新分类到第一个工具中。 ?...在接下来的几个星期，我们的玩家分类了更多的扫描数据。当我们推出 Magic Sudoku App 时，系统已经接收了数百万个数独的数字图像的训练。...我不知道是否能够从这些图像中挖掘有用的信息，我甚至看都看不清楚……但是，添加模糊图像似乎并不影响模型的准确性！...这样，即使当图像中的数字十分模糊的时候，当前版本的 Magic Sudoku 应用程序也能很好地运行。 上云：1200 美元自己打造机器，比 AWS GPU 更划算！
所以，当我第一次遇到TensorFlow.js(以前是deeplearn.js)时，我的心都要炸开了。在浏览器中构建机器学习模型？使用JavaScript？听起来好得令人难以置信！...我们的网络浏览器是最容易访问的平台之一。这就是为什么构建不仅能够训练机器学习模型而且能够在浏览器本身中“学习”或“迁移学习”的应用程序是有意义的。...相反，我将简单地向你展示如果不使用TensorFlow.js将会错过什么。那么，让我们在5分钟内构建一个应用程序，来使用你的网络摄像头对图像进行分类。没错——我们将直接进入代码部分！...你现在已经创建了一个可以使用你的网络摄像头在浏览器本身实时分类图像的应用程序！...你可以简单地从HTML中的URL加载它即可。 如果你想在本地工作怎么办呢？实际上，你可以在Jupyter Notebook中使用TensorFlow.js，就像你在Python或R中通常做的那样。
交付交互式Web应用程序 实际的端到端过程相当简单： 从移动设备，您可以连接到在提供内容的CML应用程序中运行的Web服务器。现在，您的手机上具有Web应用程序界面。...CML模型API接收图像数据，并使用经过训练的模型对图像最有可能在哪个数字上进行预测，并返回结果。 移动设备上的Web应用程序更新显示内容以显示预测结果。...使用GPU使模型训练的运行速度提高了约10倍。 最后，我们保存模型以供模型服务API使用。 在项目示例代码中，我提供了模型的预训练版本。请注意，如果没有GPU，就无法加载在GPU上训练的模型。...我没有注意到用于模型服务的GPU和基于非GPU的模型之间的任何显着性能差异，但是我没有运行任何时序测试。 文件的第一部分创建类并加载先前训练的模型。...您可以在烧瓶路径中向该文件添加更复杂的处理，但是现在我们只需要它来传递一个文件。 要创建应用程序，请使用主菜单上的新应用程序功能。
在 AWS DeepLens 上运行的人脸和目标检测 AWS DeepLens 提供了一个名为 Project Stream 的非常有用的特性，可以在其中显示和注释视频帧，并在你的 web 浏览器上观看它们...首先，我必须完成系统的下一部分，它将检测到的人的裁剪图像发送到我的图像记录器 s3 存储器中。这样我就可以在没有监督的情况下运行系统一整天，并且在试运行结束时简单地检查该存储器中的所有图像。...基于以上这些原因，我决定在云中做面部识别。我设置了另一个 lambda 函数，当我的图像记录器中有一个新条目时，该函数将被触发。...最后，图像还将被复制到另一个 s3 存储器中，该存储器充当公共图像服务器，我的移动应用程序可以访问该服务器。...打造时尚日记应用 ---- 这是第一阶段中最激动人心的部分，因为最后我将能够在移动应用程序上可视化服装日记。我们都是 iphone 用户，所以移动应用程序必须在 iphone 上运行。
接下来，我将讨论如何使用TFLite任务API 在设备上构建机器智能应用程序。...这张幻灯片中的图显示了在ARM GPU和FPGA上运行基本滤波操作和图像分析操作的功耗基准与在CPU上运行相比通过在GPU和FPGA上进行优化来降低能源成本具有显著优势。...举一个典型的应用案例：为了使机器能够为人类识别狗之类的动物，我们可以使用左侧的公共训练图像来训练模型，但是 我们通常需要在如右侧图片所示的极具挑战性的场景下使用该模型。...用Gboard测试联邦学习 我们目前正在Android的Google键盘应用Gboard上测试联邦学习。当Gboard显示建议的查询时，您的手机将在本地存储有关当前上下文，以及是否接受建议的信息。...最近，5G正在全球范围内部署，5G的低延迟和高容量还将使AI处理能够在设备、边缘云和中央云之间分布从而为各种新的和增强的体验提供灵活的混合系统解决方案。
如何管理和运行容器化的Java Spring Boot应用程序 Docker是一个用于在容器中打包，部署和运行应用程序的平台。...它可以在支持该平台的任何系统上运行容器：开发人员的笔记本电脑，“本地”系统或云端无需修改的系统。Docker用于应用程序的图像是真正的跨平台。 Java 微服务是Docker的一个很好的目标。...在容器中运行服务通过用于开发，测试和部署的公共目标平台来增强开发。容器也是迈向灵活且经济高效的云架构的第一步。...首先，它在本地系统上查找此图像。由于它不在那里，它从Docker Hub下载。然后它运行容器，它显示一条消息告诉我们一切正常，然后它说明了运行图像所需的过程。...这是在Alpine Linux上提供OpenJDK JRE的现有映像的名称。Alpine Linux为运行Java应用程序提供了轻量级，安全且快速的容器。
Docker是一个容器化平台，旨在简化环境标准化问题，因此应用程序的部署也可以标准化。对于开发人员，Docker允许您通过在本地容器中运行应用程序组件来模拟本地计算机上的生产环境。...如何自定义您自己的应用程序 请注意，docker-compose.test.yml可能包括许多外部服务和多个测试容器。Docker将能够在单个主机上运行所有这些依赖项，因为每个容器共享底层操作系统。...如果要在应用程序上运行更多测试，可以为它们创建其他Dockerfiles，类似于上面显示的Dockerfile.test文件。...结论 感谢Docker和Docker Compose，我们已经能够自动化如何构建应用程序（Dockerfile），如何部署本地环境（docker-compose.yml），如何构建测试图像（Dockerfile.test...，模拟复杂（集成）测试环境 不可知：避免CI提供程序锁定，并且您的测试可以在任何基础结构和支持Docker的任何操作系统上运行 不可变：在本地计算机上传递的测试将传递给您的CI工具 本教程展示了如何测试简单的
-q只输出LVMID，省略主类的名称-m输出虚拟机进程启动时传递给主类的main()函数的参数-l输出主类的全名，如果进程执行的是jar包，输出jar路径-v输出虚拟机进程启动时JVM参数 来测试一下：...它可以显示本地或远程虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据，在没有GUI图像界面，只提供了纯文本控制台环境的服务器上，它将是运行期定位虚拟机性能问题的首选工具。...这个命令在JDK1.5时期已经随着Linux版的JDK发布，当时只提供了信息查询的功能，JDK1.6之后，jinfo在Windows和Linux平台都有提供，并且加入了运行期修改参数的能力，可以使用-flag...只在Linux/Solaris平台下有效-histo显示堆中对象统计信息，包括类、实例数量和合计容量-permstat以ClassLoader为统计口径显示永久代内存状态。...文件，主要原因有二：意识一般不会在部署应用程序的服务器上直接分析dump文件，即使可以这样做，也会尽量将dump文件拷贝到其他机器上进行分析，因为分析工作时一个耗时且消耗硬件资源的过程，既然都要在其他机器上进行
这些应用程序是以云计算平台的快速响应为基础构建和部署的，为企业提供跨云更高的灵活性，弹性和可移植性。 本博客解释了构建云原生应用程序的重要性、好处以及实现路径。 为什么？...他们在建设能力上投入巨资，使得他们能够定期发布新的功能（每周，每天，甚至在某些情况下可达到每小时）。...任何团队/公司在输送产品时都应该认真考虑采用云本身的做法，如果他们想要更快地输送软件，同时降低风险，并转而取悦他们的客户 。 是什么？ 云本地实践包括四个主要原则。...复杂应用程序的深入了解：云原生工具为健康管理，监视和通知提供了可视化，并使用审计日志使应用程序易于审计和调试。 安全性：使开发人员能够从一开始就将安全性构建到应用程序中，而不是事后才想到的。...软件交付管道的端到端自动化，只有在开发团队和IT运营团队之间存在共同责任，且协作增加的情况下才可能实现。 当我们把所有的东西放在一起时，我们可以得到完整的云原生景观，如下图所示。
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