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)。
TFsec是一个专门针对Terraform代码的安全扫描工具,该工具能够对Terraform模板执行静态扫描分析,并检查出潜在的安全问题,当前版本的TFsec支持Terraform v0.12+版本。
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。
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。
Kedro是一个工作流开发工具,可帮助你构建强大,可扩展,可部署,可重现和版本化的数据管道。 我们提供标准的方法,你可以:
kingfisher是由昆士兰科技大学微生物组研究中心的 Ben J. Woodcroft 教授开发的一款专门用于高通量测序数据下载的工具。
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。
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。
几项数据处理、几何和辐射改进,以及新的数据分发过程,定义了 Collection 2 Level-1 数据。此页面提供了有关用户可以在 Landsat Collection 2 Level-1 数据中找到的更改的详细信息。请参阅本页下方列出的特定于仪器的数据格式控制手册,以更全面地了解这些数据特征。
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
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
我们不要再称 Kubernetes 为“容器编排器”了。如果您还不了解 Kubernetes,这个术语会让人感到困惑。当我开始时,我不明白编排是什么,也不明白为什么容器需要它。
这个项目是 Firebase 苹果开源开发平台,包含了除 FirebaseAnalytics 之外的所有 Apple 平台 Firebase SDKs 的源代码。它提供了一系列工具来帮助你构建、增长和盈利你的应用程序。主要功能和核心优势如下:
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。
大家好,我是猫头虎!今天,我要分享一个激动人心的话题:Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中,我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中,以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
【新智元导读】今年3月,谷歌联合 7 家顶级风投资本,联合举办机器学习初创公司大赛,挑选底层机器学习技术最具独特性,可扩展,产品能市场化的公司进行投资。今天,竞赛结果公布,用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖,从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势,值得关注。 今年 3 月,紧随收购数据科学平台 Kaggle 后,谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛,将采取创新机器学习方法的初创公司放
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。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
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。
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。
Cloudlist是一款整合了多个云端资源的工具,可以帮助广大研究人员从云服务商那里获取到云端资产的相关信息,比如说主机名称和IP地址等等。该工具主要为蓝队研究人员设计,可以帮助蓝队成员更好地管理和评估云端资产的攻击面,只需很少的配置工作,就可以跨多个云维护一个集中的资产列表。
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。
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。
目前我的博客使用Typecho + VOID(主题)部署在GCP香港上,访问速度不能说很慢,但是移动全线路绕美个人体验很差。之前直接套了nodecache的香港CDN,反而变成了减速器,之后又安装了魔改版BBR,腾讯TCPA加速80,443,图片懒加载并上传到腾讯云cos用国内CDN加速,但是总体速度依旧不尽人意。直接压缩成WebP并不是所有浏览器都支持,不支持的浏览器直接不显示图片,所以要让支持的浏览器加载WebP格式,不持支的浏览器加载原格式。
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。
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。
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
例行查看 krew index 的时候,发现有个新插件 gadgit,翻翻来历,居然是 Kinvolk 的作品,公司不太出名,印象里最早做服务网格 Benchmark 的就是他。插件功能介绍很简单:Collection of gadgets for Kubernetes developers,但是用法就很了不得了,非常有字数越小事越大的感觉:
我们常常在图像处理过程中遇到不同软件或程序要求输入的图像格式不同(有些程序或软件支持的数据格式不是常用的Tiff,Img等数据格式),因此需要对不同的数据格式相互进行转换。 我这里以GTiff(.tif)数据转换为PCRaster(.map)数据为例。首先需要安装GDAL,我这里是在Anaconda上直接安装了基于Python的GDAL,可以在下面网站自行下载,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal 例如下面对应的就是Python3.8版本的GDAL。
云原生安全 1 如何使用RAUDI定期自动更新你的Docker镜像 RAUDI可以帮助我们避免通过手动的方式创建和管理大量Docker镜像 https://c1n.cn/qjVdm 2 Dockershim 即将被移除,你准备好了么 本次直播将带大家了解 K8s 弃用 dockershim 的前因后果及企业用户的应对法则 https://c1n.cn/FlLvi 3 云计算巨头迎战服务器芯片市场 云厂商为何纷纷自研芯片? https://c1n.cn/oEDN2 4 退烧的云游戏还需“添柴加火” 对于积极
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。
近期,Milvus 发布了全新升级的 Milvus 2.3 版本,内核引擎加速的同时也加入了诸如支持 GPU 这样实用且强大的特性。可以说,以 Milvus 2.3 为代表的 Milvus 2.x 版本无论在功能还是性能上都远超 Milvus 1.x 版本。因此,有很多新老用户反馈,想要将存量向量数据从其他数据源迁移到 Milvus2.x 中,为了解决这一需求,Milvus-migration 项目应运而生。
有人认为,由于软件工具的不充分,无法保证完全复现机器学习模型的结果,机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
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。
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。
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。
关于Domain-Protect Domain-Protect是一款功能强大的子域名安全保护工具,可以帮助广大研究人员更好地保护自己的网站抵御子域名接管攻击。该工具支持实现以下两个目标:
Qovery Engine是一个开源抽象层库,仅需几分钟,它就可以轻松地在AWS,GCP,Azure和其他云提供商上部署应用程序。Qovery引擎是用Rust编写的,并利用Terraform,Helm,Kubectl和Docker来管理资源。
CureIAM是一款针对GCP基础设施的账号权限安全检查与管理工具,该工具易于使用,是一个功能强大且易于使用的可靠高性能引擎。在该工具的帮助下,广大研究人员能够以自动化的形式在GCP云基础设施上实践最低权限原则。
T Wiki 在 4 月 16 日上线,5 月份以来依然收到不少师傅的支持与反馈,此时正好到月末,特此整理下这段时间来 T Wiki 上所更新的内容,如果你还不知道 T Wiki 是什么,可以查看这篇文章 T Wiki 云安全知识文库上线,或者访问 T Wiki 地址:wiki.teamssix.com
前几天看到基因课的东哥提了一下kingfisher,一个看起来就是极度便利的公共测序数据下载工具。我非常感兴趣,但也确实没时间折腾,于是继续丢给师弟去看看(事实上,他肯定也有类似需求....)。结果如下,感觉不错。帮大伙踩坑测试,与大伙分享。- CJ - 陈程杰
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
《从混合云到分布式云 (上篇)》(以下简称《上篇》)发出来后,有位老友转发了文章并添加了评论“混合云除了出现在PPT,现实是不存在的”。所以,在谈混合云案例之前,得首先回答一个问题:混合云在现实中存在吗?
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
由于业务需求,在Google Cloud Platform (GCP)上面开了一台Windows的Computer Engine。跑了一段时间之后,远程桌面无法链接了,但是http等其他服务还是可以正常访问。
关于Cliam Cliam是一款针对云端安全的测试工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松枚举目标云端环境的IAM权限。当前版本的Cliam支持下列云端环境:AWS、Azure、GCP和Oracle。 Cliam同时也是一个云端权限识别工具,该工具是一个命令行接口工具,不仅可以枚举目标云环境的特定权限,而且还可以检测云服务提供商的服务或资源子集。 工具安装 广大研究人员可以直接访问项目的【Releases页面】下载最新版本的Cliam(开发版,非稳定版)。 或者,也可以使用下列命令将该项目源码克
Cliam是一款针对云端安全的测试工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松枚举目标云端环境的IAM权限。当前版本的Cliam支持下列云端环境:AWS、Azure、GCP和Oracle。
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