有了监控后，我们就可以进行下一步操作:将所有项目的打包工作交给jenkins。当然，现实中是逐步实现的，并不是一步到位的。
OPS系统架构 图1是OPS官方给出的OPS系统架构图，从图中可以看出，OPS系统架构最重要的特点是以OVSDB为核心，是新型的数据驱动操作系统。关于数据驱动的话题，我们在后续的文章再来谈。 图1 OPS系统架构图 订阅-发布机制 在给出配置VLAN的流程前，首先要讲下OPS的数据同步概念。 Vtysh，用于实现CLI；ops-vland，VLAN处理模块；ovsdb-server，OVSDB核心；ops-switchd，完成DB向芯片SDK的适配，实现芯片的配置。 这个例子就是把VLAN数据发布给ops-vland和ops-switchd两个进程。 结束语 OPS是一个巨大的开源项目，作为白牌交换机领域最具竞争力的开源系统软件，它有很多独到的特点和优势。本文旨在通过一个配置VLAN的例子，向同学们介绍OPS的系统架构。
DevOps指软件开发（Dev）和IT运维（Ops），并在开发和IT运营之间建立关系。将DevOps引入业务实践的目的是改善两个业务部门之间的协作。 将Dev＆Ops＆QA集成 实现QAOps框架的最终实践是使QA成为CI / CD流程的一部分。
Ops 的实践上面，有两部分内容紧密结合，不但共同显示了 Ops 的生产力，也在相当程度上体现了 Ops 的技术水平。 Ops 也是如此——到底应该保留单独的运维团队，还是应该让开发来做运维？ 于是，我听过 Ops 团队的朋友说过这样的话，听起来很有意思： 如果线上问题少，boss 说，要你们何用？ 这些单独的 Ops 可能在整个服务的漫长生命周期中始终无可替代，没有他们，开发团队也无法专注于核心功能，而要被大量的 Ops 事务困扰。 再从公司和团队发展壮大的角度观察流程在 Ops 中的变化。 在一家公司还小的时候，团队更为原始，但是 Ops 却更容易聚焦在核心问题上面。用户有困难？解决困难。产品有问题？解决问题。 总的来说，Ops 和 Dev 一样，兼具影响力、效率，以及风险。和 Dev 比起来，Ops 往往更为枯燥，不可控性更多，有时候不得不响应一些紧急的事情。
本文的主要内容安排如下： 基本的操作 张量类型 导入数据 lazy loading 我们首先介绍一下TensorBoard的使用，然后介绍TensorFlow的基本ops，之后介绍张量的数据类型，最后介绍一下如何将自己的输入导入模型 运算图定义了ops以及它们的依赖关系。我们可以通过点击结点来确定结点的值以及结点类型。 ? 在了解TensorBoard之后，我们来看看TensorFlow中的各种op。 2. Math op与数学运算相关的ops TensorFlow中包含各种各样的数学ops，如加法tf.add, tf.add_n等。 ? TF常见ops如下： ? 4. 我们可以将numpy类型传送到TF ops中。 tf.ones([2,2], np.float32) 在TF中，numpy数组用于表示tensor的值。 _initializer_op = state_ops.assign(self._variable, self.
本文将介绍 ML Ops，并强调数据质量在 ML Ops 工作流中的关键作用。 ML Ops 的发展弥补了机器学习与传统软件工程之间的差距，而数据质量是 ML Ops 工作流的关键，可以加速数据团队，并维护对数据的信任。 什么是 ML Ops ML Ops 这个术语从 DevOps 演变而来。 在应用于机器学习时，ML Ops 旨在确保模型输出质量的同时，加快机器学习模型的开发和生产部署。 数据测试和文档记录如何适配 ML Ops？ ML Ops 旨在加速机器学习模型的开发和生产部署，同时确保模型输出的质量。
DEVOPS：统一DEV，OPS和QA DevOps这个术语已经存在了很多年。大小公司都将DevOps概念用于不同目的，例如，以提高软件质量。 DevOps首先了解到，不再将开发（Dev），运营（Ops）和质量保证（QA）视为孤立的学科。取而代之的是，他们在协作团队中以共同的流程和责任聚在一起。DevOps通过多种技术实现了这一目标。
除了主要内容——工具和实践，这篇文章也对 “谈谈 Ops” 系列做一个汇总，提供一个访问入口。 之前几篇，从一个纯粹 dev 狭窄的视角，谈了谈自己对 Ops 的一些认识： 谈谈 Ops（一）：我的运维经历 谈谈 Ops（二）：流程和人 谈谈 Ops（三）：事务、团队和时间分配 在往下继续以前，如果没有看过前面的文字 顺便也再强调一次，Ops 远不只有线上系统的维护。 把研发的时间精力投入 ops。这是恶性循环最本质的一条，没时间做好需求分析，没时间做好设计，没时间做好测试，没时间写好代码，什么都没时间，因为全都去 Ops 解线上问题去了。 结果呢，糟糕的上游造就了更糟糕的下游，问题频出，于是更多的人花更多的人去 ops。
DevOps首先了解到，不再将开发（Dev），运营（Ops）和质量保证（QA）视为孤立的学科。取而代之的是，他们在协作团队中以共同的流程和责任聚在一起。DevOps通过多种技术实现了这一目标。
偶然地，在会看这些年写的文章的时候，发现涉及到软件工程方方面面的内容，但是关于 Ops 的内容却非常少。我觉得这是不太合适的，因为在实际工作中，Ops 显而易见地占据了一大块比重。 于是我调整了分类目录，增加了这个单独的分类，并且这一次，我想零零散散地讲一讲我关于 Ops 的一些经历，以及关于 Ops 的一些观点。 有了一系列 Ops 工具，Amazon 不需要招特别多的专职 Ops 团队，而多数 Ops 工作自然由不同的工程师完成。其中一个最典型的事情就是 oncall。 我相信多数软件开发工程师都不喜欢 Ops，这也容易理解，但是不参与 Ops 是很难想象能够做好产品的。 说一个具体事例。 在我目前的项目团队，由于种种原因，Ops 的比重大概占到 40% 左右，这比我今年在前一个项目组中的 Ops 高了近一倍，也比我在 Amazon 期间最后一个团队的 Ops 工作量 30% 高，以我的理解来说
Ops 的事务类型 Ops 的事务很多很杂，首先要明确一点的就是，Ops 远不止 oncall，远不止线上产品维护。 Ops 个人与 Ops 团队 几乎每一家公司都有 Ops 分工的讨论。我的观点是，一个健康的研发体系，绝大多数 Ops 的工作，就应该交给普通的软件工程师来完成。 可是仔细想想，即便有 Ops 团队，假使有充分的工具与设施，他们到底还能够帮到多少忙，我们到底还需要多少单独的 Ops 团队？ Ops 团队，专门做运维的团队，有的公司叫做维优团队（一线团队）。 Ops 的时间比例 无论是否 “正确” 或 “合理”，基于现有的这般事实，我们在评估和衡量 Ops 时间比重的时候，要积极考虑。对于绝大多数团队来说，Ops 不应当成为团队最大的时间投入。 乐观地说，这不是业务紧要程度低，也不是 Ops 工作量不大，而是时候未到。 有人说，还有一个可能，某些团队有专门的 Ops 团队配合，因而 Ops 工作比较少。
导语 背景是最近做了一个CSIG大讲堂的分享，总结和梳理了这两年多来在Nodejs 相关学习的知识和思考，关于“调试工具” 和 “Node Server 后台...
tensorflow 报错： from tensorflow.python.framework import ops as tf_ops ImportError: cannot import name 'audio_ops'https://blog.csdn.net/KyrieHe/article/details/79540124解决办法： sudo pip3 install tf-nightly
DevOps编年史》一文中，通过追溯 DevOps 活动产生的历史起源，我们发现了 DevOps 是敏捷思想从软件开发端(Dev)到系统维护端(Ops)的延伸。 企业级定制化软件时代——企业级应用的快速发展，出现了专业的系统维护工程师（Ops）。 随之带来的问题是：无论企业买来多少软件，企业的信息化需要仍然无法被满足。 Ops 需要管理很多的设备和应用 随着软硬件技术的发展，特别企业级应用开发的经验不断积累，设备的采购成本和软件的开发成本进一步降低。 在这个时期，Dev和Ops的矛盾，主要是由Dev所代表的乙方和Ops所代表的甲方在定制化软件产品交付质量上的矛盾。 Ops 的工作则是让应用系统保持稳定和高性能，即最大化缩短宕机时间并能够提升应用系统的性能，并以这两者作为 Ops 的 KPI 的考核指标。
torch.return_types.topk( values=tensor([1, 2, 3]), indices=tensor([0, 1, 2])) 以上这篇Pytorch学习之torch用法—-比较操作(Comparison Ops
3.4.Dev和Ops需要两个PaaS平台 ? 就如上图所示的一样。对于Dev和Ops来说，他们需要两个PaaS平台：Application PaaS平台和Production PaaS平台。
每一位开发、测试和运维工程师，都有一个私人管家，他的名字叫Jenkins. Jenkins World就像这位管家的生日Party，大家聚在一起狂欢，分享Jen...
支持tf的op，官方没有直接给出aar，而是让自己用bazel去编译一个，实在是有点坑啊，官方编译网址： https://www.tensorflow.org/lite/using_select_tf_ops =android_arm --config=monolithic \ //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops 【5】 如果你运气足够好的话，你将在如下目录找到编译好的aar： bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite-with-select-tf-ops.aar distributed_runtime/rpc_collective_executor_mgr.h' Target //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops Target //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops failed to build Use --verbose_failures
那么，其他需要考虑的“Ops”是什么呢？它们与DevOps相比如何？ DevOps vs. NoOps NoOps背后的方法是以一种不需要内部团队进行操作的方式来自动化IT基础设施。
上篇跟大家简单介绍了DevOps,以及与其概念相近的NoOps、DevSecOps和GitOps，“Ops家族”还包含其他形式，但归根结底，DevOps之所以更为流行，是因为其提供了改进工作流程的最全面的方法
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