该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程,并以大疆无人机影像为例,解释操作流程和关键参数。
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。
2.WireGuard 系列文章(二):WireGuard 简介 - 快速、现代、安全的 V** 隧道[2]
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。
该系列最后一篇,我们以卫星影像为例简述其正射制图流程,详述与无人机影像处理流程的差异。
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。
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。
我们有一个环境,其中包含分属三个不同供应商(AWS、GCP 和私有云)的三个集群,我们希望不同集群中运行的应用能够互相通信,以及:
嗨,在当今动态的环境中,在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
强化学习(RL)的许多应用都是专门针对将人工从训练循环中脱离而设计的。例如,OpenAI Gym [1]提供了一个训练RL模型以充当Atari游戏中的玩家的框架,许多问扎根都描述了将RL用于机器人技术。但是,一个通常讨论不足的领域是应用RL方法来改善人们的主观体验。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务,随着这一日期的临近,许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案,而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
作者 | Nsikan Essien 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 GitHub 的 CI/CD 服务产品 GitHub Actions 现在支持使用 Open Identity Connect 凭证对 Hashicorp Vault、AWS、Azure 和 GCP 等云提供商进行身份验证,而无需使用长期凭证或密码。 云的现代开发通常需要针对云提供商对持续集成和持续部署(CI/CD)服务器进行身份验证,以便对已配置的基础设施进行更改。从历史上看,这是通过在云提供商中创建一个身份来实现的,CI
一、需求分析 公司需要将存在于旧系统(TFS)所有的文档迁移至新系统(SharePoint 2013)。现已经将50G以上的文档拷贝到SharePoint 2013 Server上。这些文档是一些
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。
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。
各位读者大家好,今天我们来讲讲equitable coloring promblem(ECP)。
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.
如果您想从事DevOps行当,了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当,了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑,如果您是这个行当的新手,更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外,将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平,并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
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
TerraGoat是一款专门针对Terraform的安全漏洞学习基础设施,TerraGoat中所有存在的安全漏洞都是软件开发人员故意留下的,可以更好地帮助广大研究人员深入学习和研究跟Terraform相关的安全漏洞。
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。
近期,一个名为8220组织的加密采矿团伙利用Linux和云应用程序漏洞将其僵尸网络扩大至30,000多台受感染的主机。该组织的技术并不高,但经济动机强,他们针对运行Docker、Redis、Confluence和Apache漏洞版本的公开系统,感染AWS、Azure、GCP、Alitun和QCloud等主机。该团伙以前的攻击依赖于公开可用的漏洞利用来破坏 Confluence 服务器。 在获得访问权限后,攻击者使用SSH暴力破解进一步传播并劫持可用的计算资源来运行指向无法追踪的加密矿工。 8220组织至少从
在一个月的时间里,谷歌收购了Orbitera公司,并且在11月10日完成了对Apigee公司的收购。很明显的是,这两次收购都是为了扩展谷歌云平台(GCP),但谷歌的Andromeda项目如何利用这些收
Litmus 最初是 OpenEBS(K8S下存储系统) 的测试工具,后来发展成为知名的 Kubernetes 原生混沌工程开源平台。
分析公司Gartner预测,到2023年,70%的组织将在生产中运行三个或更多容器化应用程序。容器、Kubernetes和微服务应用模式是企业IT创新和数字化转型的三大驱动力。很多公司已经采用这些技术,发挥其在应用程序开发和部署方面的优势。
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
/pkg/controlplane、/pkg/credentialprovider、/pkg/kubeapiserver是Kubernetes中的三个核心包,它们分别实现了不同的功能。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统,并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
Terraform是一种部署技术,任何想要通过基础设施即代码(Infrastructure as Code,IaC)方法来置备和管理基础设施的人,都可以使用这种技术。基础设施指的主要是基于云的基础设施,不过从技术上讲,任何能够通过应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)进行控制的东西都可以算作基础设施。基础设施即代码是通过机器可读的定义文件来管理和置备基础设施的过程的
来源:research.googleblog.com 编译:马文 【新智元导读】今天,谷歌开源了DeepVariant深度学习模型,这是将基因组中的识别变异(variant calling)任务转换为图像分类问题的基因组学工具,在重构基因组序列方面比以前的经典方法具有更高的准确性。同时谷歌提供可扩展的基于云的解决方案,以满足大型基因组数据集的需求。 在许多科学领域,特别是在基因组学领域,重大突破通常是由新技术带来的。从使人类基因组测序成为可能的Sanger测序法,到首次实现大规模全基因组实验的微阵列技术,新
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
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
“Claude Shannon: The enemy knows the system”
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下:Terraform 的基础知识。
本文介绍ENVI软件中,手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法;其中,所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。
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。
近日,谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台(GCP)增强。这些增强包括云安全命令中心(云SCC)、“谷歌云盔(Google Cloud Armor)”、VPC服务控制等新服务和若干供G Suite管理员使用的新特性。此外,这些增强是谷歌云平台投资的一部分,帮助客户增强他们的企业解决方案以及他们使用的GCP服务的安全性。 借助云安全命令中心,客户可以把安全相关的信息组织到一个控制面板中,谷歌云盔可以阻止DDos攻击及其他威胁。此外,VPC服务控制提供了一种把本地安全策略扩展到谷歌云服务的更好方法,而G
很多人分不清 SecurityContext 和 PodSecurityPolicy 这两个关键字的差别,其实很简单:
本文将对云端环境中的横向移动技术和相关场景进行深入分析和研究,并给大家展示研究人员在云环境中观察到的一些威胁行为。云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现,而云端级别的访问可能会扩展到后者。
个人认为这篇写的特别好,列出了 Production Rediness Review 需要注意的各个潜在风险点。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
GC2是一款功能强大的命令控制应用工具,该工具将允许广大安全研究人员或渗透测试人员使用Google Sheet来在目标设备上执行远程控制命令,并使用Google Drive来提取目标设备中的敏感数据。
本项目支撑了 Istio 和 Kubernetes 的文档中文化流程,它以 Github Issue 为工作对象,通过 Chatbot 和 Webhook 相结合的方式,为翻译工作提供了任务管理的支撑功能。
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者,经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件,并且这些事件很快就会变得难以管理。但是,更糟糕的是,当问题发生时,由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式,很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
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