我们今天所拥有的许多最神奇的消费技术,都要归功于神经网络和机器学习的进步。在照片和语音合成方面,我们已经拥有了令人印象深刻的物体识别能力。机器学习已经变得如此先进,以至于一些开发者已经开发出了一款名为
算法:图像翻转是用于对图像进行镜像翻转处理。水平翻转用于对图像进行水平方向上镜像处理;垂直翻转用于对图像进行垂直方向上镜像处理。对角翻转用于对水平方向上和垂直方向上镜像处理。图像翻转不是图像反转。图像翻转可以通过图像旋转获得。图像翻转应用在图像增强、网页设计等领域。
可以先基于一个已有镜像,通过bash添加自己需要的环境,然后commit一下【虽然官方不建议通过commit方式来创建,如果不担心镜像会越来越大的话,这种方式是最自由最简单的,通过dockerfile当然是更优的啦】
Docker Inc. 近期在其官方博客宣布 Docker V2 GitHub Action 已经 GA 。
使用 docker 拉取 Docker Hub 上镜像时,可能会由于网络限制,导致下载失败。可以将 docker 的镜像源设置为国内的镜像, 目前支持的镜像源有阿里云和docker 中文站
例如爬虫我们使用的requests库,数据分析中的pandas库,机器学习中的sklearn库。
镜像仓库Registry在github上有两份代码:老代码库和新代码库。老代码是采用python编写的,存在pull和push的性能问题,出到0.9.1版本之后就标志为deprecated,不再继续开发。
docker官方和个人发布的镜像由于版本等各种原因,漏洞较多,已统计Docker Hub超过30%的官方镜像包含高危漏洞。此外,由于网络等原因也会造成docker pull下载镜像的速度很慢。基于这种情况,我们可以手动定制docker系统镜像。 以下记录了在centos7上做docker镜像的操作记录: 1)镜像制作脚本:mkimage-yum.sh 下载脚本地址:https://pan.baidu.com/s/1geTSQCN 提取密码:qsss 或者直接wget https://raw.githubus
1.出现问题 pip install pypiwin32 安装时候产生的错误! 📷 2.解决办法 2.1 指定安装路径 pip install --target=d:\python\lib\site-packages pypiwin32 到达此步,我的问题解决,能够直接安装成功! 2.2 加上镜像 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com --target=d:\p
经常在网上搜索片源的同学应该知道,各大片源网站广告不断,有些网站,点一下查询就弹出广告,关掉广告后再点查询,片源信息才显示正常。今天这款工具搜索是基于 Python 的 GUI 库 PyQt5 开发的。
JustStream PRO 是一款简单好用的镜像投屏软件,可以将 Mac 上的显示镜像到电视,将 Mac 镜像到 Chromecast,将 Mac 镜像到 Apple TV,等等。您可以将视频流式传输到电视并在大屏幕上欣赏,无需任何电线或电缆或任何其他硬件。
Docker Client 客户端 / Docker Daemon 守护进程 docker是CS架构,Docker Daemon守护进程即为服务端 客户端向守护进程发起请求,既可以在本地也可以在远
docker的镜像是一个层叠的只读文件系统,最底端是一个引导文件系统(bootfs),这很像典型的linux的引导文件系统,docker用户几乎永远不会和引导文件系统有交互,实际上当一个容器启动后将会被移动到内存中,而引导文件系统将会被卸载。而docker镜像的第二层是root文件系统(rootfs),root文件系统可以是一种或者多种操作系统,比如ubuntu或者centos,在传统的文件系统中,root文件系统会最先以只读的方式加载,当引导结束并完成完整性检查之后它才会被切换到读写模式。但是在docker中,rootfs永远是只读状态。 并且docker利用联合加载技术(union mount)又会在rootfs之上加载更多的只读文件系统。联合加载指的是一次同时加载多个文件系统,但是在外面看起来只能看到一个文件系统,联合加载会将各层文件系统叠加在一起,这样最终的文件系统会包含所有的底层文件和目录,docker将这样的文件系统称为镜像。
由于一些不可描述的原因,有时候我们需要通过 git 从一些网站(Github or Kernel.org) clone 代码的时候,速度非常的慢。
【前置条件:需准备一台Linux or Mac OS 机器, 并且安装好了Docker 应用,因为是要监控与管理Docker,所以你得有Docker 运行环境,本示例以管理和监控K8s 集群中的Node 节点来分享(当然你也可以监控和管理你本地运行的docker)】
需准备一台Linux 或 Mac OS 机器, 并且已安装好 Docker 应用,因为是要监控与管理Docker,所以你得有 Docker 运行环境。
作为 macOS 上一款颇为知名的软件包管理工具,Homebrew 为开发者提供非常便捷的操作体验,从软件安装、卸载,到更新、查看,所有功能一应俱全。
经常听到初学python的小伙伴在抱怨,python安装第三方库太慢,很容易失败报错,如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库,简直龟速。
本周,Helm v2 系列发布了 v2.16.10 版本, 这是 Helm v2 的最后一个 bugfix 版本,此后不会再为 Helm v2 提供错误修复。并且在三个月后,将停止为 Helm v2 提供安全补丁。届时, Helm v2 也就完全废弃,不会再去维护了。
我们在学习和实践网络技术的时候,很少有采用真的交换机、路由器。所以这时候就需要虚拟的网络设备来搭建虚拟的网络环境,以给我们的学习和实践带来便利。
众所周知,Docker 官方仓库(Docker Hub)从今年 11 月份起就启用了限速功能,主要针对免费用户和匿名用户:
在实际生产运维中,往往需要把镜像发布到几十、上百台或更多的节点上。这时单台Docker主机上镜像已无法满足,项目越来越多,镜像就越来越多,都放到一台Docker主机上是不行的,我们需要一个像Git仓库一样系统来统一管理镜像。这里介绍的是一个企业级镜像仓库Harbor,将作为我们容器云平台的镜像仓库中心。
开发中,通常会自建MySQL数据库方便个人开发测试。这里利用Docker安装MySQL 5.7。
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功,首先对自己的“英雄”要足够了解,尤其是这三个硬性条件
pip是我们最常用的Python第三方库安装工具,不管是什么库,我们只需要一条pip install命令就能安装,但是现在经常出现一些安装超时的问题,这是为什么呢?
机器学习中几乎所有的问题到最后都能归结到一个优化问题,即求解损失函数的最小值。我们知道,梯度下降法和牛顿法都是通过逼近的方式到达极值点,如何使损失函数的极值点成为它的最值点就是凸函数和凸优化关注的内容。
Kind 是 Kubernetes In Docker 的缩写,顾名思义是使用 Docker 容器作为 Node 并将 Kubernetes 部署至其中的一个工具。官方文档中也把 Kind 作为一种本地集群搭建的工具进行推荐。
由于国内访问直接访问docker hub网速比较慢,拉取镜像的时间就会比较长,例如下面这样:
默认情况下,KVM虚拟机镜像文件安装在/var/lib/libvirt/images目录下,配置文件在/etc/libvirt/qemu/下。
但实际使用中Gitlab也有点问题,首先就是资源占用。Gitlab 是使用 ruby 编写的,好几年之前刚出来的时候,一台1G内存的虚拟主机连安装运行都做不到,着实震惊。
Secure Shell(SSH) 是由 IETF(The Internet Engineering Task Force) 制定的建立在应用层基础上的安全网络协议。它是专为远程登录会话(甚至可以用Windows远程登录Linux服务器进行文件互传)和其他网络服务提供安全性的协议,可有效弥补网络中的漏洞。通过SSH,可以把所有传输的数据进行加密,也能够防止DNS欺骗和IP欺骗。还有一个额外的好处就是传输的数据是经过压缩的,所以可以加快传输的速度。目前已经成为Linux系统的标准配置。
在之前的分享中,我们知道一个程序如何放到容器中,一个镜像如何生成 pod, pod 的创建,运行,管理,删除过程,挂载等等
因为最近电脑中了恶意软件的圈套,清除又恨麻烦。 想到兴许还有几月便可以换上新装备,而现今又没有对电脑的稳定需求,便索性安装成 Linux 尝尝鲜。 早便听得 Deepin 的本土化和常用软件兼容性做得很好,便以其为主,记录一下还原当初 Windows 工作环境的过程。
最近Lady遇到不少Jetson TK1的新手,在用JetPack刷机的过程遭遇到各种问题,于是Lady特意召唤东莞理工学院Robot Pioneer战队,请他们录制刷机教程! 准备工作 1、从吉浦
Docker是一个开源的应用容器引擎,可以让开发者打包应用及依赖包到一个可移植的镜像中,发布到Linux/Windows机器上
Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker,就不用担心环境问题。
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在体验腾讯云TKE服务,偶然间进行部署个官方 Docker Hub镜像里的mysql 5.7以上镜像,并配置pvc进行数据持久化存储,将对应挂载点绑定在/var/lib/mysql路径,但无法启动
最近很多人在使用eks弹性集群的过程中遇到了一些镜像拉取问题,很多人部署了工作负载后,pod一直pengding,查看事件发现有报错ImagePullBackOff,但是这个镜像在镜像仓库是存在的,其实这里拉取镜像报错主要原因是网络问题和镜像拉取密钥没有匹配上导致的,下面我们来说说如何在eks上拉取不同镜像仓库的镜像。
起初我以为这条信息引自Docker大力推广的镜像签名系统,因此也就没有继续跟进。后来,研究加密摘要系统的时候——Docker用这套系统来对镜像进行安全加固——我才有机会更深入的发现,逻辑上整个与镜像安全相关的部分具有一系列系统性问题。
通过使用 docker [image] pull 命令直接从 Docker Hub 镜像源来下载镜像。 该命令的格式为
用 VOLUME 声明了卷,那么以后对于卷内容的修改会被丢弃,所以, 一定在volume声明之前修改内容 ;
生产环境中至少运行3个rabbitmq服务器,测试环境中我们可以只运行两个,我们配置了两个节点,分别为controller1和controller2。 为HA队列配置RabbitMQ 在controller1上启动使用以下命令启动rabbitmq 复制 # systemctl start rabbitmq 从controller1上复制cookie到其他的节点 复制 # scp root@NODE:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie /var/lib/rabbitmq/.erl
首先,现在下载Eclipse Mars之后的版本,基本上都自带了maven插件,无需自己再安装maven.
Trivy 是一种适用于 CI 的简单而全面的容器漏洞扫描程序。软件漏洞是指软件或操作系统中存在的故障、缺陷或弱点。Trivy 检测操作系统包(Alpine、RHEL、CentOS等)和应用程序依赖(Bundler、Composer、npm、yarn等)的漏洞。
在Python开发中,我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时,有时可能会遇到一些网络问题,特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题,我们可以尝试以下方法:
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