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~~~
【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
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
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。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
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。
1、简介 Xtrabackup是由percona提供的mysql数据库备份工具，据官方介绍，这也是世界上惟一一款开源的能够对innodb和xtradb数据库进行热备的工具。特点： (1)备份过程快速、可靠； (2)备份过程不会打断正在执行的事务； (3)能够基于压缩等功能节约磁盘空间和流量； (4)自动实现备份检验； (5)还原速度快；
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）。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141054.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
Oracle数据库有三种标准的备份方法，它们分别是导出／导入（EXP/IMP）、热备份和冷备份。导出备件是一种逻辑备份，冷备份和热备份是物理备份。 一、 导出／导入（Export／Import） 利用Export可将数据从数据库中提取出来，利用Import则可将提取出来的数据送回到Oracle数据库中去。 １、 简单导出数据（Export）和导入数据（Import） Oracle支持三种方式类型的输出： （１）、表方式（T方式），将指定表的数据导出。 （２）、用户方式（U方式），将指定用户的所有对象及数据导
Oracle的备份与恢复有三种标准的模式，大致分为两大类，备份恢复(物理上的)以及导入导出(逻辑上的)，而备份恢复又可以根据数据库的工作模式分为非归档模式(Nonarchivelog-style)和归档模式(Archivelog-style),通常，我们把非归档模式称为冷备份，而相应的把归档模式称为热备份，他们的关系如下所示
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。
在任意可用exp/imp(导出/导入)命令的主机上，都可以通过exp/imp help=y查看所有的参数说明.
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
内容为慕课的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本篇内容侧重Mysql备份的基本原理和常用介绍为主，大部分为理论相关的内容。
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
内容为慕课网的「《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》」视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本篇内容侧重Mysql备份的基本原理和常用介绍为主，大部分为理论相关的内容。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
Ceph的快照技术本来只是用来进行RBD或者Pool的回滚，但管理员可以利用快照进行Image的异地备份和容灾。本文首先介绍Ceph的快照技术的使用方法，然后提出一种初级的异地备份方案，管理员可以以此为基础，创造更自动更智能的备份容灾方案。
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。
mysqldump是一种逻辑备份方式，将数据转换成sql文件，其最大的缺陷就是备份和恢复时间很长，对于一个小于10G的数据库而言，这个速度还是可以接受的，但是如果数据库较大，那在使用mysqldump备份就非常不合适了。
备份就是把数据库复制到转储设备的过程。其中，转储设备是指用于放置数据库副本的磁带或磁盘。通常也将存放于转储设备中的数据库的副本称为原数据库的备份或转储。备份是一份数据副本
数据库(表)的逻辑备份与恢复 逻辑备份是指使用工具export将数据对象的结构和数据导出到文件的过程,逻辑恢复是指当数据库对象被破坏而使用工具import利用备份的文件把数据对象导入到数据库的过程,逻辑备份和恢复只能在open的情况下进行。 一、导出操作 1、导出 导出具体分为三种:导出表、导出方案、导出数据库三种方式 导出使用exp命令来完成的,该命令常用的选项有: userid:用于指定执行导出操作的用户名,口令,连接字符串 tables:用户指定执行导出操作的表 owner:用于指定执行导出操作的方案
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop（SQL-to-Hadoop） 是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下，是将数据分析的结果导出到关系型数据库中，供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年，刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的，不过后来为了更好的进行
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择，但想将你的数据移植过去并不容易。Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop。随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程，云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程，降低编写自定义数据加载脚本的需求。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
张量处理单元（TPU）是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。
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．
Cluster A & B仍然是独立的Ceph集群，通过RBD的snapshot机制，在Cluster A端，针对image定期通过rbd创建image的snap，
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
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。
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1.在主集群创建Image的快照 2.导出主集群Image的全量快照 3.将导出的全量快照文件传输到备集群 4.备集群创建对应的pool/image 5.导入全量快照文件到备集群中 6.完成备份
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。
Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。
expdp介绍 EXPDP命令行选项 1. ATTACH 该选项用于在客户会话与已存在导出作用之间建立关联.语法如下 ATTACH=[schema_name.]job_name Schema_name用于指定方案名,job_name用于指定导出作业名.注意,如果使用ATTACH选项,在命令行除了连接字符串和ATTACH选项外,不能指定任何其他选项,示例如下: Expdp scott/tiger ATTACH=scott.export_job 2. CONTENT 该选项用于指定要导出的内容.默认值为ALL
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
Sqoop (SQL to Hadoop) 是Apache顶级项⽬,官⽹地址：http://sqoop.apache.org.
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
在使用大数据的时候，各种不同的数据都要将数据采集同步到数据仓库中，一个是属于业务系统的RDBMS系统，也就是各种关系型数据库，一个是hadoop生态的存储，中间用于传输的数据的工具可以使用sqoop，也就是sql to hadoop。
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
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。
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