公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。...仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不会带来太大的收益。 但是，将刚刚训练的模型作为可靠的 Web 服务提供给其他人使用要困难得多。...据估计，AI 计算工作量的 90％ 用于数据准备。Python语言实在太繁琐，太慢。 很难按需扩展服务。由于 AI 推理的计算要求，即使只有几个请求，服务器计算机也可能会被暂时中止。...按需上下扩展服务器数量至关重要。 但是，有解决此问题的简单方法。...模板函数是图像识别 AI 即服务。它利用经过训练的 TensorFlow 模型来识别图像中的食物。只需不到 50行 简单的Rust代码，就可以将其部署在腾讯云 serverless 上。
前言对于一款数字时代的图片编辑工具而言，抠图工具扮演着越来越重要的角色。它能轻松地将图像中的目标与背景进行分离，为用户提供便捷高效的编辑体验。...在线体验图片因为带宽也很小（仅 1M ）所以在线体验建议不要上传太大的图像。接下来，我将带你学习如何部署，通过简单几步即可实现这款强大的 AI 抠图工具。...图片为了让开发者快速掌握它，我们并不需要学习 Python（除非自己训练模型），我们只需要会一点 docker 的使用，然后运行以下命令：docker run -d -p 5000:5000 --restart...图片简单来说，这个模型会先对图像进行卷积和池化，再对特征图进行上采样或反卷积操作，左右对称的特征图拼接后再进行卷积和上采样，这个过程重复4次，最终得到输入图像的分割图。...由于 U-Net 模型主要解决的是医学图像上的分割问题，这类图像通常有着较为简单的特征和结构，所以在处理复杂图像上则存在一些问题，无法直接应用于自然图像分割等场景，这时候就该 U^2-Net 登场了。
lfaidata 提供了一套非常简单易用的开源框架，实现了图像识别引擎的快速搭建，本文我们就基于这套框架来搭建一套图像识别平台的 demo。 2....图像识别的基本流程 简单的来说，图像识别就是一个这样的过程： 构建被搜索的图像数据库： 输入一系列图像用来作为被搜索的基础数据； 对这些图像分别进行特征向量抽取，将图像转化为可处理的矩阵向量； 存储上述计算后的矩阵向量...4.4.1 环境搭建 最基础的环境，我们需要 python3 和 docker 运行环境，这里就不赘述了。...python 依赖： $ pip install -r requirements.txt 4.4.2 启动 milvus 服务 首先，我们先启动上述的三个 milvus 的 docker： $ wget...4.4.3 启动 mysql 由于 milvus 对于每个向量的 id 都只支持数值类型，所以我们需要一个从数值型的向量 id 到图片在硬盘上的 path 之间的映射存储，这个 demo 将这个映射关系存储在了
通常，Dockerfile中的第一条指令，使用命令FROM：这扩展了指定的容器，因此您可以从一开始就看到，对于作者来说，重用现有映像是一种巨大的激励。...对于许多使用案例来说，docker-compose将是将容器捆绑在一起的最重要的工具。...对于每个微服务，您将能够引用新的和现有的Docker映像并通过您的docker-compose.yml文件定义它们的关系。...您的API网关应用程序的Docker镜像可能与我们针对单个微服务所讨论的内容并没有太大的不同。...将这些测试放在相同的图像和代码库中作为API网关是完全可能的，但对于很多用例来说，将它们分开可能更有意义。最重要的是，对测试或种子数据的任何更改都不应要求升级和部署API网关本身。
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。...unknown_person 是一个与你的文件夹的已知人图像不匹配的人物。...因此，您应该可以部署支持Docker图像的任何服务。...问题：运行pip2 install face_recognition时出现MemoryError 解决方案：face_recognition_models文件对于可用的缓存内存来说太大了。...感谢所有在Python数据科学图书馆工作的所有人，如data，scipy，scikit-image，pillow等，使得这种东西在Python中如此简单而有趣。
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 简单介绍 通过 AdaFace 提取人脸特征向量服务，项目来自： https:...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。 此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...我们认为，强调错误分类样本的策略应根据其图像质量进行调整。具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。 我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。...我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...提供了 字节，b64 编码 图片处理 支持输出特征向量方式为 字节和JSON 提供了 Web 服务能力 开发 python flask_http_server.py 生产 gunicorn --worker-class
让我们简单地看一看如果您要使用深度学习模型通常需要完成的步骤： 获得一个适合你需要的训练有素的深度学习模式。深度学习模型往往（非常）庞大和（非常）复杂，有些模型甚至还没有被很好地理解。...如果您在本地计算机上安装了 Docker（或者可以将 docker 容器部署到云端），您将在不到五分钟的时间内运行基本的即用型深度学习服务。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。...请注意，API 端口号因型号而异; 例如 一些 Docker 镜像可能会暴露训练的端口号，而有些则不会。 ? 注意：服务隐藏了很多复杂性。对于初学者来说，您不必精通用于在模型上操作的框架。...对于某些模型，我们创建了一个示例 Web 应用程序，例如用于图像标题模型的 Python 应用程序(https://github.com/IBM/MAX-Image-Caption-Generator-Web-App
可重用性 - 也许你有另一个服务需要一个容器化的数据库，你可以简单地重复使用同一个数据库容器，而不需要带着两个不必要的服务。 日志 - 耦合容器会让日志变得更加复杂。...以下是使用 docker inspect 查看运行状况检查状态的方法： 这里省略了部分输出。...构建时参数 你可以在构建时使用构建时参数来传递密钥，但这些密钥对于那些可以通过 docker 历史访问镜像的人来说是可见的。...特别是对于你的 Dockerfile，linter 可以帮助确保它们的可维护性、避免弃用语法并遵守最佳实践。整理图像应该是 CI 管道的标准部分。...限制内存使用的最简单方法是在 Docker cli 中使用 --memory 和 --cpu 选项。
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。...该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！...参考该示例，您能够将该模型配置到任何支持 Docker 图像的服务。...解决方案：face_recognition_models 文件太大，不适合你可用的 pip 缓存内存。
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》----2简单介绍通过 AdaFace 提取人脸特征向量服务，项目来自：https...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...我们认为，强调错误分类样本的策略应根据其图像质量进行调整。具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。...我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...字节，b64 编码 图片处理支持输出特征向量方式为 字节和JSON提供了 Web 服务能力开发python flask_http_server.py生产gunicorn --worker-class
在众多开源 PaaS 项目中，最热门的 Cloud Foundry 基本上已经吸引了所有云厂商的目光，开启了以开源 PaaS 为核心构建平台层服务能力的变革。...大家可能并不是很熟悉 Cloud Foundry，简单地说，Cloud Foundry 所做的就是提供一个 "cf push" 命令行工具，让大家能够对一些主流语言的代码进行打包上传和分发。...而 Docker 项目，实际上和 Cloud Foundry 的容器并没有太大的不同，所以在 Docker 发布后不久，Cloud Foundry 的首席产品经理 James Bayer 就在社区里做了一次详细对比...比如对于如下 Dockerfile： # 使用官方提供的 Python 开发镜像作为基础镜像 FROM python:3.8-slim-buster # 将工作目录切换为 /app WORKDIR...容器编排 作为一名开发者，我们其实并不关心容器运行时的差异，因为在整个“开发-发布”流程中，真正发布的其实是容器镜像。对于云服务商来说，则可以通过容器镜像将他们和潜在用户（如开发者）直接关联起来。
这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！ 特征：找出下面图片中所有的人脸： ?...-1d97d4c3e9b） 用途：命令行界面 安装 face_recognition 时，你会得到一个名为 face_recognition 的简单命令行程序，该程序可用于识别照片或装满照片的文件夹中的人脸...在该 repo 中有一个 Dockerfile 示例，展示如何在 Docker 容器中运行内置 face_recognition 模型的 app（详见该网址：https://www.docker.com...参考该示例，您能够将该模型配置到任何支持 Docker 图像的服务。...解决方案：face_recognition_models 文件太大，不适合你可用的 pip 缓存内存。
dust3r - Python网络爬虫框架。sd-forge-layerdiffuse - 基于Forge的网页生成词汇图片的项目。ui - 简单ocial network界面的示例。...项目特点:只需上传一张网页或App的截屏图像可以自动识别图像内容,并生成对应的HTML/CSS/JavaScript代码生成的代码实现了截屏图像展示的页面样式和结构支持生成HTML/Tailwind/React...它为在线教学和展示类网站提供了一种高效流畅的生成服务,受到用户赞赏。5、ui - 简单ocial network界面的示例项目简介:ui是一个收集社交网络平台界面UI组件的示例项目。...Windows应用提供了更简单的运行环境被广泛应用于Win服务端开发测试等这个项目利用Docker创新性地实现了Windows系统容器运行,极大简化了在Linux主机上操作Windows。...对于很多Windows开发者来说都十分实用。10、AI-For-Beginners - AI入门课程项目简介:AI-For-Beginners是一个面向AI初学者的在线课程项目。
微信云托管将K8S的运维配置完全接手，你不需要关心K8S和容器服务如何配置和相互作用，只需要操作微信云托管提供的简单操作面板，就可以轻松的部署服务，大大降低了容器化技术的使用门槛。...在提供的官方模板里(PHP,Python,NodeJS,Golang,Java,.NET) 唯独Java 用的不是alpine 镜像，具体代码参见 https://github.com/WeixinCloud...容器技术席卷整个软件产业之后，大家都注意到了一个问题，那就是容器的镜像太大了，浪费磁盘空间，拉取镜像的时间也很长。于是，人们开始寻求适用于容器的更小的镜像。...对于那些耳熟能详的发行版（例如 Ubuntu、Debian、Fedora）来说，只能通过删除某些工具（例如 ifconfig 和 netstat）将镜像体积控制在 100M 以下。...Alpine Docker镜像也继承了Alpine Linux发行版的这些优势。
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。...限制 采用 Tilt 可能需要额外的学习，特别是对于不熟悉 Starlark Python 方言的开发人员。了解并编写 Tiltfile 可能对于没有这种语言经验的人来说有挑战性。...okteto.yaml 文件提供了一种简单的方法来配置您的 Okteto 开发环境，并将本地开发与远程 Kubernetes 集群同步。它提供了一种无缝的开发体验，允许您将远程集群视为本地开发环境。...具有卓越的热代码重载功能以实现更快的迭代和双向端口转发以实现本地和远程服务之间的顺畅通信，Okteto 对于所有开发人员来说都是绝对必备的工具。...尽管 Garden 的目标是简化 Kubernetes 应用程序的本地开发，但它的配置仍然需要一定的了解和技能，特别是对于那些对容器编排和云原生技术不太熟悉的人来说。
一个简单的HTTP请求和响应服务 httpbin.org 目录 1、前言 2、简介 3、快速上手 1、前言 现在越来越多的测试人员除了功能测试外，都已开始接触并进行接口测试。...在学习接口测试时，尤其对于测试新手来说，接口测试工具上怎样填写请求地址、方法、请求参数等，还是多多少少有些困难，而且往往找不到合适的调试与请求的接口服务地址而无从练手。...本篇将介绍一款很实用的接口调试服务网址 - httpbin.org 2、简介 httpbin.org 一个简单的 HTTP 请求和响应服务，用 Python + Flask 编写。...9、图像：返回不同的图像格式，如 jpeg、png 等。 10、重定向：返回不同的重定向响应。 11、任何内容：返回传递给请求的任何内容。...github： https://github.com/postmanlabs/httpbin 本地搭建运行： docker pull kennethreitz/httpbin docker run -p
具体来说，容器镜像使得 Serverless 云函数不但能支持预设的 Node.js、Python 这些 Runtimes，而且也能支持机器码二进制程序（Native Client or NaCl），或者...允许开发者在自己的电脑上测试函数，然后部署在任何服务器，硬件架构，公共云，或者容器上。 WebAssembly 函数可以简单地被打包，部署，更新升级，编排。远比 NaCl 动态库容易管理。...这比任何其他基于 C、C++、Rust 的 NaCl TensorFlow API 都简单好用很多。值得你来学习！ 快速开发的模板 在这里，我们提供了一个模板，可以快速上手进行开发。...，比如腾讯的网站托管服务。...另外，虽然 Rust 非常适合写高性能的 Serverless 云函数，但 Rust 确实有着比较陡峭的学习路线，这对于 Serverless 开发者来说体验并不好。
对于想要在多用户系统上为每个人提供TensorFlow的人，建议使用此方法。此安装方法不会在包含的环境中隔离TensorFlow，并且可能会干扰其他Python安装或库。...Git 没有服务器的用户可以直接在腾讯云实验室Ubuntu服务器体验Tensorflow的安装过程。...第3步 - 使用TensorFlow进行图像识别 现在已经安装了TensorFlow并且您通过运行一个简单的程序验证了它，让我们来看看TensorFlow的图像识别功能。...腾讯云社区提供了TensorFlow中文开发者手册，包括代码和用于分类图像的训练模型。...如果您想使用其他图像，可以通过-- image_file在python3 classify_image.py命令中添加参数来完成此操作。对于参数，您将传入图像文件的绝对路径。
对于初学者来说，让我们看看你有哪些选择: 定期托管(Digital Ocean, AWS, GCP) + Jenkins GitHub动作/Bitbucket管道+ Heroku Travis-CI /...图像也可以在每个步骤中变化，从而更容易地分离SDLC的每个步骤。 优点: 当然，这比手动操作要容易，甚至比使用Jenkins(如果您关心的是简单性)。...缺点: 它比Jenkins慢，因为它使用Docker图像。 它不能跨管道共享产品。 管道工作的docker图像。因此，每次更新时都会得到一个新映像，因此除非缓存，否则不会从以前的管道保存任何数据。...最主要的原因之一是它对开源项目是免费的，这意味着你只需要为私人项目付费。它的持续集成环境还提供了多个运行时，即节点。JS, PHP, Python版本，数据存储等等。...对于免费计划，由于基础设施有限，构建队列有时会非常长。 4、自动化的云平台 最后，对于一个完整而简单的自动化解决方案，我们可以选择许多自动化云平台中的一个。
3、终端命令 对于 DevOps 人员来说，熟练地掌握常用的、好用的操作系统命令是很重要的，特别是在 Linux 操作系统上工作的研发人员，至少需要知道一些必需的 Linux shell 命令，如 Bash...[e09424c4-f8d0-45b5-b277-5e25f6139efa.png] 5、服务器配置 作为 DevOps 大师，你应该知道你的机器中设置了什么以及如何设置它，只有这样你才可以思考如何去自动化操控它...[d7f8c3d2-e3a6-4c9c-b125-812321437d0b.png] 6、基础设施即为代码 对于 DevOps 工程师来说，这可能是最重要的事情，这也是一个非常广阔的领域。...7、持续集成/交付 对于 DevOps 大师来说，这是另一个非常重要的事情：建立一个持续集成和交付的流水线。CI / CD 领域有很多工具，例如 Jenkins、TeamCity、Drone 等。...9、云提供商 云是下一个重要的事情，迟早你得将应用程序迁移到云，因此对于 DevOps 工程师来说了解一些流行的云提供商及其基础知识是很重要的。
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