现在我们准备将模型部署到 ML Engine 上，首先用 gcloud 创建你的模型： gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到...gcloud ml-engine versions create v1 --model=tswift_detector --origin=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/data --...客户端会将照片上传至 Cloud Storage，它会触发一个用 Node.js 提出预测请求的 Firebase 函数，并将结果预测照片和数据保存至 Cloud Storage 和 Firestore...用户选择照片后，会触发程序将照片上传至 Cloud Storage： let firestore = Firestore.firestore()func imagePickerController(_...// TODO: create a listener for the image's prediction data in Firestore } } }
Swift客户端将图像上传到云存储，这会触发Firebase，在Node.js中发出预测请求，并将生成的预测图像和数据保存到云存储和Firestore中。...用户选择照片后，会自动将图像上载到云端存储： ? 接下来，我编写了上传到我的项目的云存储触发的Firebase数据库。它把图像进行64位编码，并发送到机器学习引擎进行预测。...下面是我向机器学习引擎预测API发出请求的函数部分。 ?...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?...此请求是由我的Swift应用上传到Firebase存储触发的。在我的函数中，我向Firestore写预测元数据。
造成不触发的原因可能有以下几种情况 配置属性问题 高度问题 滚动条不在顶部 需要回到顶部重新计算高度 onReachBottom函数被覆盖 1.配置属性问题 在app.json或者本页的json文件中配置...切换页面时 滚动条滚回到顶部 //切换页面时调用API wx.pageScrollTo({ scrollTop: 0 }) 4.onReachBottom()函数被覆盖 每个页的js文件创建时自带onReachBottom...函数 不需要自己单独写
AWS Lambda 入口代码 Lambda 版本的 Webhook，使用 lambda.py 作为入口文件，入口函数为 webhook，在创建 Lambda 的页面中，可以指定 lambda.webhook...AWS 为 Lambda 分配的缺省权限中不包含 Log 的内容，需要在 IAM 中进行授权。...可以指定入口函数，我在这里指定使用 webhook 入口，其中的 request 参数实际上就是 Flask 的 Request 对象。因此可以很方便的查找文档。...创建 ServiceAccount： gcloud iam service-accounts \ create [account] --project [project-id] 为新账号赋权： gcloud...一点对比 GCP Function 的 HTTP 触发器没有提供对网址的定义功能。 AWS 日志不免费提供，但是比 GCP 更方便。 AWS 没有提供 Python 的依赖处理。
1.创建一个React项目打开终端，运行以下命令来创建一个名为react-chat的React项目：npx create-react-app react-chat这个命令会在当前目录下生成一个名为src...firestore模块，并创建一个firestore对象：import { firestore } from "...../firebase";const firestore = firestore();然后，在src文件夹下打开Chatbox.js文件，在其中导入firestore模块，并使用它来获取聊天室消息数据：import...，并使用了handleChange函数来更新它。...然后，它使用了handleSubmit函数来处理表单的提交事件，并使用socket.emit函数来向服务器发送消息，包含文本和聊天室的id。
$ gcloud compute networks create cka --subnet-mode custom $ gcloud compute networks subnets create...外网规则只需要开放 ssh, ping 和 kube-api 的访问就足够了： $ gcloud compute firewall-rules create cka-external --allow...$ gcloud compute firewall-rules create cka-internal --network cka --allow=all --source-ranges 192.168.0.0...$ gcloud compute instances create controller-1 --async --boot-disk-size 200GB --can-ip-forward --image-family...参考文档 GCP Cloud SDK 安装指南 配置 Cloud SDK 以在代理/防火墙后使用 Kubernetes the hard way Linux Academy: Certified Kubernetes
但是由于使用异步的方式，按一般的做法，程序中会遍布各种回调函数，在代码阅读上颇为不便，不利于提高逻辑代码的开发效率。因此GCloud提供了协程的功能，让异步代码写起来就好像同步代码一样。...同时也提供了所有GCloud能里的Lua调用接口封装，这可以让游戏程序员直接用Lua来使用GCloud的所有功能和性能。...同时由于采用RPC作为基本代码接口，所以对于服务的调用都是基于“函数名字”的，这些名字经过ZooKeeper的查询再提供具体的服务地址，所以不管是有进程故障，或者是新加入进程，都可以在ZooKeeper...一些变化不快，但非常重要的数据，如玩家的装备、等级，设定成缓存读操作，不缓存写操作。这样如果进程丢失了缓存数据，直接从持久化恢复即可。...一些数据需要在多个进程间共享，比如组队列表，直接设置成不缓存，利用后端的持久化设备的能力进行处理。
一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。...配置完成后可以用gcloud config list查看配置。...之后可以随时查看当前任务状态 gcloud ml-engine jobs describe ${your job name} 也可以进入可视化页面查看，下图是运行结束后的作业截图 也可以随时查看，搜索日志...ml-engine models create $MODEL_NAME --regions=$REGION 找到对应的这个时间戳 gsutil ls -r $OUTPUT_PATH/export...MODEL_BINARIES=$OUTPUT_PATH/export/Servo/{你的时间戳}/ 生成模型 gcloud ml-engine versions create v1 \ --model
一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。 ?...配置完成后可以用gcloud config list查看配置。...之后可以随时查看当前任务状态 gcloud ml-engine jobs describe ${your job name} 也可以进入可视化页面查看，下图是运行结束后的作业截图 ?...生成模型 创建临时变量 MODEL_NAME=test 创建模型 gcloud ml-engine models create $MODEL_NAME --regions=$REGION 找到对应的这个时间戳...MODEL_BINARIES=$OUTPUT_PATH/export/Servo/{你的时间戳}/ 生成模型 gcloud ml-engine versions create v1 \ --model
Serverless 平台（例如 AWS Lambda、Google Cloud functions 或 Azure Functions）不同，它允许你运行任意的应用，提供多个端点；而无需使用特定接口来运行小规模的函数...运行 gcloud beta run deploy 只要几分钟，Cloud Run 就会使用一个可定制、可开放的域名启动新应用了。...第一步是： 在你的账号中启用 Cloud Run API； 安装 Google Cloud SDK； 使用 gcloud components install beta 安装 Beta 组件。...假设文件名是 .secrets.gcp.json： sem create secret google-cloud-stg --file ~/Downloads/account-name-27f3a5bcea2d.json...auth activate-service-account --key-file=.secrets.gcp.json - gcloud auth configure-docker
create-k8s-clusters.sh： #!..."$(gcloud config get-value account)" kubectl create namespace argocd kubectl apply -n argocd...gcloud beta container --project $PROJECT_ID clusters create "$CLUSTER_NAME" \ --zone "$ZONE"...PR合并后，Argo CD将分别将其部署到该集群和环境中。 另一个用例是支持多云部署，并使用DNS平衡流量，实现真正的active-active配置。另一个用例可能是从一个云迁移到另一个云。...gcloud container clusters delete west --zone us-west2-b gcloud container clusters delete east --zone
调用应用需要将适当的参数传递给 API 端点，以创建和删除模型并将其用于预测： 方法 端点 说明 响应 create POST /v1beta1/{parent}/models 创建一个模型 完成后在响应字段中返回模型...DLVM gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \ --zone=$ZONE \ --image-family...DLVM gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \ --zone=$ZONE \ --image-family...gcloud ai-platform models create $MODEL_NAME \ --regions $REGION 上一条命令的输出如下： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...gcloud ai-platform versions create $MODEL_VERSION \ --model $MODEL_NAME \ --runtime-version 1.13
对于更严格控制的环境，可以从主分支手动触发部署。 版本标记: 在每个发布后，使用版本号对 main 分支中的代码进行标记。 文档: 确保项目文档保持最新，包括代码文档以及工作流程和流水线过程。...代码审查和合并: 完成工作后，创建拉取请求以将更改合并到main分支。代码审查和 CI 检查通过后，合并更改。 自动暂存部署: 合并到 main 分支会自动触发部署到暂存环境，用于最终测试和验证。...生产部署: 发布候选版本经彻底测试和批准后，创建 release- 标签，使用该标签手动触发生产环境部署。 持续集成和交付: 根据标记约定，设置 CI/CD 流水线以处理不同的环境。...另外还需要包含gcloud cli和kubectl命令。以及在需要的地方添加环境变量和密钥的占位符。 #6 - 这很好，但是如果手动触发带有release-*标签会怎样?.../$GCLOUD_PROJECT/your-app:latest
不，我们需要在其他地方拥有物理服务器来部署我们的应用程序。有网络服务器、文件服务器、邮件服务器......等等。现在我们使用的是云，所有云提供商都已在云上提供这些特定服务。...它通过函数将服务简化得更小。...It is not necessary to create servers, maintain servers, deploy servers…etc....无服务器函数是单一用途的编程函数。 它只是一个简单的函数。 开发人员可以专注于逻辑并创建一个函数，而云提供商将对其进行部署、扩展、维护和管理。 您可以使用云提供商支持的不同语言编写无服务器函数。...Google Firestore Firestore is GCP’s database solution for Serverless. This is a real-time database.
$ az group create --name eCommerceCluster --location eastus 创建Kubernetes集群： $ az aks create \ --resource-group...GCP项目，您可以使用现有的项目，也可以使用GCloud CLI通过以下命令创建一个新项目： $ gcloud projects create jhipster-demo-deepu 设置要用作默认项目的项目...： $ gcloud config set project jhipster-demo-deepu 现在，让我们使用以下命令为我们的应用创建集群： $ gcloud container clusters...创建集群后，通过运行以下命令从kubectl获取其凭据。...带有Netflix OSS的微服务架构 应用程序JDL 让我们看一下修改后的JDL声明。
这使你更容易理解供应链攻击的暴露情况，在问题发生时检测问题，并在问题发生后恢复。...显式转换 在定义流水线之后，有几种方法来编排它：水平触发（level-triggered）和边缘触发（edge-triggered）。...在基于边缘触发的系统中，流水线定义将被转换为一组事件和侦听器。每个步骤在完成时触发事件，然后这些事件由运行下一组步骤的侦听器拾取。 基于事件或边缘触发的系统很容易理解，但在规模上很难管理。...要设置身份验证，你将创建一个服务帐户并下载凭据： $ export PROJECT_ID= $ gcloud iam service-accounts create tekton-chains...$ gcloud iam service-accounts keys create credentials.json --iam-account=tekton-chains@${PROJECT_ID}
为了使用gcloud启用访问日志记录，需要传递--enable logging参数，如下所示： gcloud ai-platform models create model_name --regions...create model_name --regions us-central1 --enable-console-logging 无法使用gcloud启用请求响应日志记录。...您可以使用gcloud控制台为您的产品版本构建默认工具，并在不附带括号的情况下填写您的首选模型名称，如下所示： gcloud ai-platform models create "[YOUR-MODEL-NAME...不建议使用我们用来开发模型的数据进行测试。 这是因为我们的模型会记住整个训练集，因此会在训练集中的任何点预测正确的标签。 这称为过拟合。 由于其速度，简单性和多函数式，所以保留方法很有用。...选择“触发器”作为“云存储”，然后选择“事件类型”作为“完成/创建”。 存储桶名称应为存储 PDF 到文本输出的存储桶的名称。
Firestore 的文档 / 集合架构：它迫使人们仔细考虑数据建模。它还反映了一个直观的导航方案。 Firestore 中的关系数据也是如此。...但最近，Cloud Function 部署在达到这个配额后开始悄然失败。...这很棘手，因为 80 个端点并不算多，而且 Firebase 至今没有提供一种简洁的方法，让我们可以只部署更改后的 Cloud Function。...那看起来像是一个名为 dispatcherFunction 的函数，根据 eventName 切换到相应内部函数的调用。...其开发体验令人愉快，特别是行级安全，那与 Firestore 规则类似，但更为强大。Supabase 正基于 Deno 开发他们的无服务器函数套件，这表明他们对优秀的技术很重视。
当更新应用程序后应该如何推出新变化？（停止服务、部署代码、重启服务？如何避免停机？） 如果搞砸了部署怎么办？有什么方法可以回滚？ 应用程序是否需要使用其他服务？又该如何配置这些服务？...安装完成后，你可以通过运行以下命令进行设置： gcloud auth login 你还需安装 Docker，将其连接到 GCR 上，方便你进行容器推送： gcloud auth configure-docker...gcloud components install kubectl gcloud config set project PROJECT_ID gcloud config set compute/zone...DeleteFunc: func(obj interface{}) { resync() }, }) informer.Run(stop) informer 将在节点更改时随时调用我的 resync 函数...首次运行（特别是对于 GKE）： kubectl create clusterrolebinding cluster-admin-binding --clusterrole cluster-admin
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