GPUManager 基于 GPU 驱动封装实现,用户需要对驱动的某些关键接口(如显存分配、cuda thread 创建等)进行封装劫持,在劫持过程中限制用户进程对计算资源的使用,整体方案较为轻量化、性能损耗小,自身只有 5% 的性能损耗,支持同一张卡上容器间 GPU 和显存使用隔离,保证了编码这种算力利用率不高的场景开发者可以共享 GPU,同时在同一块调试时资源不会被抢占。
Dapr 允许通过链接一系列中间件组件来定义自定义处理管道。一个请求在被路由到用户代码之前会经过所有定义的中间件组件,然后在返回到客户端之前以相反的顺序经过定义的中间件。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标:
要把 Kubeflow 的 Pipeline 用溜了,肯定是需要有自定义 Pipeline 的能力了,所以需要熟悉一下 Pipeline 里的一些概念。
导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展,各种数据库,数据源,应运而生,大数据组件,框架也是千变万化,从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink,数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL,不断延伸。那么有没有统一的框架,统一的数据源搬砖工具呢?
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc,Token和Span对象。他们没有直接实例化,所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象(想想FactoryFactoryConfigurationFactory类)。继承无法令人满意,因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展,并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集,那就没办法实现它了。为了解决这个问题,我们引入了一个新的动态字段(dynamic field),允许在运行时添加新的特性,属性和
Argo是一个开源原生容器工作流引擎用于在Kubernetes上开发和运行应用程序。Argo Workflow流程引擎,可以编排容器流程来执行业务逻辑,在20年4月8日进入CNCF孵化器组。
为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。
SqliSniper是一款基于Python开发的强大工具,该工具旨在检测HTTP请求Header中潜在的基于时间的SQL盲注问题。
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) 📷 Rasa NLU 理解用户的对话,提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline的方式处理用户对话,在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息,得到上下文的语境:预测用户当前最可能表达的
历史背景 Tekton 的前身是 Knative 的子项目 build-pipeline,主要用来给 Kantive 的 build 模块增加 pipeline 功能之后独立出来,Tekton的最终目标是一个通用的 CI/CD 工具。
作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在本文中,我们将介绍 Apache Beam,这是一个强大的批处理和流式处理开源项目,eBay 等大公司用它来集成流式处理管道,Mozilla 用它来在系统之间安全地移动数据。 概 览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型,支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道,然后选择运行管道的后端。 Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内
Benthos 是一个开源的、高性能和弹性的数据流处理器,能够以各种代理模式连接各种源和汇,可以帮助用户在不同的消息流之间进行路由,转换和聚合数据,并对有效载荷执行水合、富集、转换和过滤。
Python 是用户在 Kubernetes 上编写机器学习工作流的流行编程语言。
前言 使用 Scrapy 已经有一段时间了,觉得自己有必要对源码好好的学习下了,所以写下记录,希望能加深自己的理解。 Scrapy | A Fast and Powerful Scraping and Web Crawling Framework 接下来说到的是最新版本: Scrapy 1.5,暂且把 Spider 称为 蜘蛛,而不是爬虫。 介绍 Scrapy是一个开源爬虫框架,用于抓取网站并提取有用的结构化数据,如数据挖掘,信息处理或历史档案。 尽管Scrapy最初是为网页抓取设计的,但它也可以用于使用A
Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署,自然是访问不到 GCP 的,所以根据官网,总结了一些构建 Pipeline 的流程。
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而,每个不同的服务,或者同一个系统中不同的组件中,日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的,它们的用处才能体现出来,例如,日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表,而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回,还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
英文原文:ASP.NET Core Provides Modularity with Middleware Components ASP.NET Core 引入了中间件(middleware)的概念来定义 HTTP 管道(pipeline)。中间件是一系列组合在一起形成 web 应用程序的组件。这个概念的灵感来源于 OWIN 和 Katana,在 ASP.NET 早期版本中也提供了类似的功能。 一个中间件是 HTTP 管道中的一个组件。中间件逐个执行,并在管道中链式地调用下一个中间件。每个中间件
阅读本文,是在你了解 Angular 基本知识的前提下,如果读者还不了解,请前往官网了解。
ASP.NET Core Middleware是在ASP.NET Core处理管道中处理特定业务逻辑的组件。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式(批和流),让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上,而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
经过了上面几个环节的“洗礼”,我们来到特征转换的环节,也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列,常用的办法有2种:PCA和LDA。
翻译自 7 Core Elements of an Internal Developer Platform 。与本文相比,译者团队用的工具是 Gitea, Backstage 和 Jenkins 。
使用 ArgoCD 和 Tekton 在 OpenShift 上创建端到端 DevOps 管道的分步指南
自然语言处理(NLP)是与理解人类语言相关的语言学和深度学习领域。NLP所处理的任务是理解讲话的上下文,而不仅仅是理解句子。
假设要构建一个系统来检查在线评论,识别正面和负面观点的问题被称为“情感分类”。为了构建该系统,可以构建两个组件的“流水线”:
scrapy内置非常好用的selectors用来抽取数据(extract data) — xpath,css
背景 前面两篇(基础篇和进阶篇)主要介绍流的基本用法和原理,本篇从应用的角度,介绍如何使用管道进行程序设计,主要内容包括: 管道的概念 Browserify的管道设计 Gulp的管道设计 两种管道设计模式比较 实例 所谓“管道”,指的是通过a.pipe(b)的形式连接起来的多个Stream对象的组合。 假如现在有两个Transform:bold和red,分别可将文本流中某些关键字加粗和飘红。 可以按下面的方式对文本同时加粗和飘红: // source: 输入流// dest: 输出目的地source.
Netty 核心组件是指 Netty 在执行过程中所涉及到的重要概念,这些核心组件共同组成了 Netty 框架,使 Netty 框架能够正常的运行。
虽然Sklearn中有很多内置的预处理操作可以放进pipeline管道,但很多时候并不能满足我们的需求。
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。
本文作者:腾讯新闻商业化数据高级工程师 罗强 摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设
摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内
在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中,运行下列命令:
(注:本节用到了两个数据集,分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification 和 GlobalLandTemperaturesByCity)
非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内容商业化新闻如广告实时广告停单、实时报表、实时特征计算、游戏联运行为分析、数据异常检测等场景。
当spider爬取到item后,它被发送到项目管道(Item Pipeline),通过几个组件按顺序进行处理。每一个Item Pipeline是一个实现了简单方法的Python类,它接收到一个item并对其执行一个操作,也要决定该item是否应该继续通过管道,或者被丢弃,不再进行处理。
DevOps 正在改变全球软件开发的状态,DevOps 正以某种形式有效地提高提高全球软件公司的上市速度、可销售性、创新和产品质量。
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
Tekton是Kubernetes原生的持续集成和交付CI/CD解决方案。它允许开发人员跨云提供商和本地系统构建、测试和部署
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