LAMP 平台作为目前应用最为广泛的网站服务器架构，其中的“A”对应着web服务软件的Apache ，但是，现在随着时间的推移，越来越多的企业开始使用Nginx这匹黑马，LNMP或LEMP架构也收到越来越多的运维人员的青睐 一、准备工作： Centos 7 服务器、光盘 MySQL 部署可参考博文：https://blog.51cto.com/14227204/2425596 Nginx 部署可参考博文：https:// LNMP 平台部署 web 应用： 这里我使用的是 Discuz！，一个社区论坛。可在 http://www.discuz.net 官方下载。 部署程序代码： [root@mysql /]# unzip Discuz_X3.3_SC_UTF8.zip [root@mysql /]# mv upload/ /var/www/test1
续：Dockerfile构建PHP开发镜像：Alpine+Nginx+PHP7+Supervisor+Crontab+Laravel 一、Rancher搭建 1.1 Rancher安装 首先
开学季邀新，赢腾讯内推实习机会
我们这边项目看MQ消费情况也是在Linux上部署查看。 但是可以学习学习，为Linux的安装拓展画面感。 1、下载 rocketmq-console 其实这里提供了安装部署的方法，可以根据实际情况来 所以一步一步来吧，首先修改配置文件。 修改application.properties，具体位置如下 rocketmq-console\src\main\resources 主要如上两处需要修改，平台部署的端口。
过去高精准度宇宙模型进行一次模拟，要花费约300个小时，而现在最新的D3M模型只要30毫秒
在使用这种方式写微服务前，需要在个人开发机上搭建k8s集群。我的开发机是macOS系统，今天研究了一下，找到一种极为简易的方法，终于不用为搭一个开发用的k8s集群而专门启动虚拟机了，这里记录一下。 访问一下Nginx服务器 $ curl http://localhost # 停止 Nginx 服务器并删除 $ docker stop webserver $ docker rm webserver 搭建 部署kubernetes-dashboard服务 按以下步骤部署k8s-dashboard服务 $ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com image-20180506041643252 使用k8s本地开发环境 这里尝试用Skaffold往本地开发环境部署微服务应用。 8080:30789/TCP 56m 按上述输出，dashboard服务暴露的访问端口是30789，因此可以用浏览器访问http://localhost:30789/ k8s的dashboard中检查部署
基于 Docker for MAC 的 Kubernetes 本地环境搭建与应用部署归纳于分布式容器与编排，参考了 Docker + Kubernetes一文，更多 Docker 或者 Kubernetes 基于 Docker for MAC 的 Kubernetes 本地环境搭建与应用部署 下载最新的 Docker for Mac 或者 Edge 版本，即可以看到内置的 Kubernetes 集群，直接点击安装即可在本地搭建好单节点的 created deployment "kubernetes-dashboard" created service "kubernetes-dashboard" created 服务安装完毕后可以查看部署的容器与服务 Docker 同样为我们提供了简单的应用示范，可以直接使用如下的 Docker Compose 配置文件: version: '3.3' services: web: build: web 1/1 Running 0 2m words-54bf6c5d57-w2q82 1/1 Running 0 2m 也可以来查看部署的集群与服务
直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地 ，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
本文带大家领略一下DeepCognition.ai，其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍，利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台，你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio）来快速的部署深度学习和人工智能产品，扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习？ ---- ? 但是有没有更简单的方法，只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢？ Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 ▌黑匣子问题 ---- 有的时候你可能会想：我在做深度学习的时候，我不知道它到底是怎么运行的。 其实，经过上述步骤，你可以下载生成的预测模型的代码，你将会看到它是用Keras编写的。
通常一个多小时即可完成环境搭建和 AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版，并安装上所有更新。 因此，搭建一个顺手的 AI 开发环境，颇会花些时间和精力。 本文通过微软 AI 示例库中的一键安装脚本，简化了 AI 框架的安装过程。 创建第一个 AI 应用 克隆代码，并导入训练好的模型，就可以试试自己的第一个 AI 应用了！当然，不仅要知其然，也知其所以然，接下来还会分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。代码里有一个应用的窗体项目，预先写好了所有的代码。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中，特别是本文的图片分类应用中，通过监督学习来训练模型。
回到Citrix Studio主界面，点击“创建交付组、应用程序并分配用户”，来为用户交付应用程序 ? 点击“下一步” ? 添加我们之前创建的计算机目录中的Win2008 R2虚拟应用服务器，点击“下一步” ? 选择“桌面和应用程序”，点击“下一步” ? 点击“添加用户” ? 添加要交付的用户，点击“下一步” ? 在创建完成后，就可以在应用程序中看到我们交付的应用程序了 ? 我们右键点击应用程序的属性，看一下XenDesktop7交付虚拟应用的新特性和以往不同的地方。 交付组在这可以设置多级类别，并且可以将虚拟应用图标放到桌面上 ? 位置就跟XA6.5一样 ? 交付的应用程序的用户限制在“限制可见性”定义 ? 文件重定向在文件关联性定义 ? 点击“应用程序”视图，查看应用程序 ? 点击添加可以看到我们设置的应用程序类别 ? ? 点击“Excel”程序测试可用性 ? 打开成功 ?
在本篇内容中，ShowMeAI 借助深度学习与神经网络技术，针对这个问题从 0 构建 1 个应用程序，检测手语并将其翻译给其他人进而打破手语隔阂。 图片 搭建和部署完成后，你可以通过摄像头，轻松测试模型，如下图所示，快来一起试试吧。这个动图中的手势代表的单词，见文末哦！ 我们准备使用的解决方案是基于视觉数据的神经网络 深度学习与计算机视觉 人工智能和计算机视觉的最典型的模型是卷积神经网络（CNN），它在典型的计算机视觉应用中（如图像识别、目标检测等）应用广泛。 ，我们在这里手动搭建 ResNet-50（即50层的ResNet网络）来训练和做效果对比。 部署与实时测试 在这里我们做一个简单的测试，使用 OpenCV 的视频录制功能，通过 python 收集我们的摄像头的镜头采集的图像并进行实时预测。
在本篇内容中，ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型，并部署成web应用。 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端，形成一个可以实时预估的应用，我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序，实际的web应用预估包含下面的步骤： 用户在网页表单中输入数据 处理数据（特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下，首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub
想要把一个复杂的微服务项目部署到K8S上去，首先我们得学会把单个SpringBoot应用部署上去。 今天我们来讲下如何把SpringBoot应用部署到K8S上去，和使用Docker Compose部署非常类似，希望对大家有所帮助！ 部署应用使用之前的mall-tiny-fabric项目，先修改pom.xml文件，主要是添加Docker Hub的认证信息和修改下镜像前缀，具体内容如下； <configuration> <! 应用部署 接下来我们将把应用部署到K8S上去，包含SpringBoot应用的部署和MySQL的部署。 总结 通过把SpringBoot应用部署到K8S上的一顿操作，我们可以发现在K8S上部署和在Docker上部署有很多相似之处。
点击“Virtual Delivery Agent For Windows Server OS”
这四种软件均为免费开源软件，组合到一起，成为一个免费、高效、扩展性强的网站服务系统 一、LNMP架构的部署（理论） 1、LNMP架构概述 LNMP平台就是 Linux、 Ngnix、 My SQL、PHP 主配置文件：php.ini Nginx将动态资源分配给FPM或Apache 2、MySQL安装配置 为了与 Nginx、PHP环境保持一致，此处选择采用源代码编译的方式安装 My SQL组件 MySQL部署的方法 PHPWind的前身是onstar，发布于2004年， PHPWind由杭州德天信息技术有限公司开发，软件全面开源免费 二、LNMP应用部署 1、Nginx安装 第一步 、下载资源环境包 yum -y 4、搭建Discuz论坛 第一步、按解压论坛安装包 cd/opt unzip Discuz_X3.4_SC_UTF8.zip -d /tmp cd /tmp/dir_SC_UTF8/ 第二步、设置论坛权限
本文主要内容包括： Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用（包括：单机 Standalone 模式、多机 Standalone 模式和 Yarn 集群模式） 一、Flink 开发环境部署和配置 二、运行 Flink 应用 1. 基本概念 运行 Flink 应用其实非常简单，但是在运行 Flink 应用之前，还是有必要了解 Flink 运行时的各个组件，因为这涉及到 Flink 应用的配置问题。 多机部署 Flink Standalone 集群 部署前要注意的要点： 每台机器上配置好 Java 以及 JAVA_HOME 环境变量 每台机器上部署的 Flink binary 的目录要保证是同一个目录 （1）（可选）使用 Flink 自带的脚本部署 ZK Flink 目前支持基于 Zookeeper 的 HA。如果你的集群中没有部署 ZK，Flink 提供了启动 Zookeeper 集群的脚本。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块：如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 本文将为大家详细解读将模型集成到移动端应用的核心代码。其他部署详解后续会陆续推出，敬请期待哦！ 集成流程 对所有模型来说，将模型集成到移动端应用的流程是相同的： ? 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现，包含以下操作： ? 生成和优化模型。 看到这里，是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢？飞桨提供了很多的开源模型，有兴趣的朋友可以参考本教程，发挥自己的想象力，开发更多有趣、有意义的应用哈。
系列文章目录 https://blog.csdn.net/hanyi_/article/details/113945026 前言 以前，我们部署一个应用或者接口服务，往往是先编译构建打成jar或者war 例如：应用服务无法动态扩缩容，应用服务很难做到资源隔离等等，服务混合部署难管理，资源能充分利用等。现在有了容器服务，这些问题会得到很大程度上的缓解。 系列文章完整目录 腾讯云容器集群 接口服务部署到容器集群 应用服务部署到容器集群 容器部署nginx前端服务 挂载点和configMap的使用 二、开发环境 jdk 1.8 maven 3.6.2 springboot [在这里插入图片描述] 四、小结 至此，我们就成功部署一个应用到TKE集群了，服务创建成功后，可以通过升级镜像版本来升级服务，也可以调整pod数量来扩缩容等。 等这里可以看到首次配置应用服务还是比较麻烦的，下一步，我们可以Coding流水线来配置CI/CD，构建我们的服务，下一篇《搭建大型分布式服务（二十六）如果通过Coding流水线CI/CD加速容器服务构建部署
使用H5AI的效果： [在树莓派上搭建] 特点 其实，Nginx自带的autoindex可以满足绝大多数人的需求，使用autoindex配合fancyindex模块，可以满足： 文件搜索 文件目录自动映射 我现在就用腾讯云轻量应用服务器，作为自己的离线下载器。甚至用出了NAS的感觉～ 安装前提 在Linux上，需要： Nginx PHP7+ 本次教程，我就使用腾讯云轻量应用服务器进行演示。 使用Debian系统： [使用Debian] 这样的轻量应用服务器，又多了新的功能～ PHP模块 其中，PHP需要扩展模块： EXIF GD [PHP需要的模块] Linux 依赖包 Linux需要工具包 ： JPEG zip ffmpeg convert imagemagick 宝塔搭建 上次我发布投票，发现很多人的LEMP都是使用宝塔配置的，所以我这里也讲讲宝塔搭建的方法。 编译Nginx和PHP 已经在一篇文章、三种方法在Debian上轻松安装Nginx内讲过Nginx的编译部署，本次教程就不再赘述，直接开始编译PHP7.4。
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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