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为什么要使用服务网格Service Mesh?

对于实现生产环境的构建和部署的人来说,这是一场噩梦。并且假设它们共享相同的操作系统但需要隔离,或者出于可移植性原因将它们打包到单独的VM镜像中。为每个服务实现新VM非常昂贵! 阶段2:容器化 通过利用Linux中的cgroups和命名空间,新的操作系统级虚拟化技术通过共享相同的主机操作系统来实现应用程序的隔离环境。Docker是最受欢迎的容器运行时。 因此,为每个微服务创建并发布了一个镜像。现在,应用程序被隔离,快速,便宜地启动新容器,所有这些都可以通过一个操作系统实现! 容器化解决了构建和部署问题。我们还没有完善的监控解决方案! 我们还有其他问题吗? 管理容器! 使用容器运行可靠的基础架构需要注意一些关键事项。

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开源基金会必须合作以防止下一次Log4Shell混乱

作为一个将整个职业生涯都花在开源软件(OSS)上的人,Log4Shell 的混乱(整个行业范围内的四级警报,以解决 Apache Log4j 包中的一个严重漏洞)是一个谦卑的提醒,我们还有很长的路要走。OSS 现在是现代社会运作的中心,就像公路桥、银行支付平台和手机网络一样重要,是时候 OSS 基金会开始像现代社会运作的中心一样行动了。 像 Apache 软件基金会、Linux 基金会、Python 基金会等组织,为他们的 OSS 开发人员社区提供法律、基础设施、营销和其他服务。在许多情况下,这些组织的安全工作资源不足,并且由于害怕吓跑新的贡献者,在设置标准和需求以减少重大漏洞的机会方面受到限制。太多的组织没有申请筹集到的资金,也没有设置过程标准来改进他们的安全实践,并且不明智地偏向于代码的数量而不是质量。 “像现代社会运作的中心一样行动”是什么样子的?以下是一些开源软件基金会可以做的事情来降低安全风险:

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CVPR 2021 | AttentiveNAS:通过注意力采样改善神经架构搜索

神经结构搜索(NAS)在设计最先进的(SOTA)模型方面表现出了巨大的潜力,既准确又快速。近年来,BigNAS 等两阶段 NAS 将模型训练和搜索过程解耦,取得了良好的搜索效率。两阶段 NA S在训练过程中需要对搜索空间进行采样,这直接影响最终搜索模型的准确性。尽管均匀抽样的广泛应用是为了简化,但它不考虑模型性能的帕累托前沿,而帕累托前沿是搜索过程中的主要关注点,因此错过了进一步提高模型精度的机会。在这项工作中,我们建议关注于采样网络,以提高性能的帕累托。在训练过程中,本文还提出了有效识别帕累托网络的算法。无需额外的再训练或后处理,就可以通过广泛的 FLOPs 同时获得大量的网络。本文发现的模型家族 AttentiveNAS 模型在 ImageNet 上的准确率最高,从77.3%到80.7%,优于包括 BigNAS、Once-for-All networks 和 FBNetV3 在内的 SOTA 模型。并且本文还实现了 ImageNet 的精度为80.1%,只需491 MFLOPs。

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