根账号的权限非常大。不为根账号创建访问秘钥，攻击者就无法利用根账号的身份登录。我们可以创建子账号，为不同的子账号分配不同的权限，需要什么操作就登录对应的子账号。这样万一子账号秘钥泄露，攻击者也只是拿到部分权限。
配置管理作为软件开发中重要的一环，肩负着连接代码和环境的职责，能很好的分离开发人员和维护人员的关注点。
今天我们讨论的这个问题，跟 K8s 集群的 Namespace 有关。Namespace 是 K8s 集群资源的“收纳”机制。我们可以把相关的资源“收纳”到同一个 Namespace 里，以避免不相关资源之间不必要的影响。
作者曾在 2015 年写过一版深度学习硬件推荐的文章，但如今计算机硬件的迭代速度非常快，因此作者在近期将原来的文章进行了大幅改动，写出了第二版深度学习硬件推荐。
Transformer 在 NLP 任务中取得不错的发展，许多研究将其引入到计算机视觉任务中。毫不夸张的说，Transformer 正在改变计算机视觉的格局，尤其是在识别任务方面。例如 Detection transformer 是第一个用于目标检测的、端到端的学习系统，而 vision transformer 是第一个完全基于 transformer 的图像分类架构。在本文中，一篇被 ICLR 2022 接收的匿名论文集成了视觉和检测 Transformer (Vision and Detection Transformer，ViDT) 来构建有效且高效的目标检测器。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一种新的集成视觉和检测 Transformer 的目标检测器 ViDT。 转自《机器之心》Transformer 在 NLP 任务中取得不错的发展，许多研究将其引入到计算机视觉任务中。毫不夸张的说，Transformer 正在改变计算机视觉的格局，尤其是在识别任务方面。例如 Detection transformer 是第一个用于目标
在公网对对象存储进行读取，有公有读和私有读两个方式，但是由于CDN无法进行验证，导致如果非同一厂商支持内网验证的CDN环境下，必须使用公有读才可以正常从外网访问。 最近腾讯云CDN的源站多了一个新选项第三方对象存储，控制台对此的注释是AWS S3和阿里云OSS。 言下之意，就是腾讯云CDN支持私有访问第三方存储桶了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本月初，Meta 推出的「分割一切（Segment Anything Model，SAM）」模型引起了广泛的关注。最近，来自南洋理工大学 MMLab 团队、伦敦国王学院和同济大学 VisCom 实验室的研究者们联合推出了一款名为 「Relate-Anything-Model（RAM）」的新模型。RAM 模型赋予了 Segment Anything Model（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。该模型由同学利用闲暇时间合作开发。 演示程序链接：https://hu
开发SDK的使用教程【面试+工作】 最近很多人反映工作中SDK不会用， 这个说实话不是个难点，只是你不敢操作。 下面以TFS使用和阿里SDK做教程 ---- TFS SDK使用 一、下载必要的软件 - Eclipse安装程序 http://www.eclipse.org/ - JDK http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-se-jdk-7-download-432154.html 二、创建Java项目，并
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
编者按：云计算技术的服务型基础设施即服务（IaaS），以其可扩展性、高效性及弹性等特点正在成为资源利用的主导方式。在从云计算的IaaS应用获得便捷的同时，安全漏洞和隐患也需要被关注。在这项工作中，我们
桌面虚拟化包含有很多不同的虚拟桌面。其中一项是采用主机共享的模式，发布的桌面包含在Citrix XenApp服务器中。
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘，从而减少代价较高的磁盘IO操作，这种写入称之为懒持久写入
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。
对于安全社区来说，Web应用防火墙（WAF）似乎一直以来都是一个大家默认都要使用的东西，而且几乎也没有人会反对使用Web应用防火墙。在这篇文章中，我们将给大家提供一个新的视角去看待WAF，并会对Web应用防火墙的使用效率问题与替代性技术进行深入探讨。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。 Linux 电源管理非常复杂，牵扯到系统级的待机、频率电压变换、系统空闲时的处理以及每个设备驱动对系统待机的支持和每个设备的运行时（Runtime）电源管理，可以说它和系统中的每个设备驱动都息息相关。 对于消费电子产品来说，电源管理相当重要。因此，这部分工作往往在开发周期中占据相当大的比重，下图呈现了 Linux 内核电源管理的整体架构。大体可以归纳为如下几类： 1）CPU 在运行时根据系统负载进行动态电压和频率变
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第3章 emWin介绍 本章主要介绍emWin的基础知识。 3.1
随着本系列进展，我们知道计算机进步巨大,从 1 秒 1 次运算，到现在有千赫甚至兆赫的CPU，这是很大的计算量。
一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRank Adaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将 base 模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。
贾浩楠 胡子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这年头，“万物皆可《毁灭战士》”！（Doom） 极客们把这款猛男必玩的游戏移植到五花八门的设备上，iPod Nano、ATM机、示波器、验孕棒（壳）…… 现在连灯泡也可以了？ 一位外国全栈野生钢铁侠，直接找来了这只宜家出品的20美元灯泡： 然后Up主买了块小屏幕，经过一番改造，便成了这样： 看完demo，网友直呼宜家电灯泡已经远超自己当年的PC。 更夸张的是，这台机器的微处理器只有108kB内存。 要知道，毁灭战士的最低系统要
随着单细胞技术的成熟，单细胞数据分析往往不再是单个组织样本，这有时候在计算（资源与时间）上是一个挑战。为此，Seurat也提供了可以探索的并行策略。鉴于入门单细胞数据分析的同事大多不是计算机出身，我们借助知乎的回答来解释一下什么是并行：
SPIRE 的容量是有限的，随着工作负载强度的不同，需要有不同的规模。一套 SPIRE 中的 Server 部分，可能由一或多个共享数据存储的 SPIRE Server 组成；还可以是同一信任域的多个 SPIRE Server；至少有一个 SPIRE Agent，当然，多数时候是多个 Agent。 部署规模和负载规模相关。单个 SPIRE Server 能够承载一定数量的 Agent 和注册项。SPIRE Server 负责管理和签发注册项的身份，因此它的内存和 CPU 消耗是随着负载注册条目的数量线性增长的。单一的 SPIRE Server 部署还可能导致单点失败。
对于制造伪 EOS 以次充好，其实只需要检查发行方是否为 eosio，或者调用相关合约查看代币信息，但是检查代币操作依然不够严谨的情况下又会产生更多的变体漏洞，导致遭受变体攻击的风险，所以 EOS 智能合约中的代码非黑即白，切不可模棱两可。
OR1200中实现IMMU的文件有or1200_immu_top.v、or1200_immu_tlb.v、or1200_spram.v，当中使用or1200_immu_top.v实现了IMMU模块，使用or1200_immu_tlb.v实现了ITLB模块，or1200_spram.v是一个单口RAM。使用事实上现了ITLB的表项。如图10.5所看到的。
不管你现在处于虚拟化进程的哪个阶段，我认为有下面十个无可辩驳的事实你必须掌握，这样才能获得虚拟化的益处，避免适得其反的效果。 事实1：虚拟化能节省资金。众所周知，基于虚拟化的服务器整合可以节约财力，至少从长远来看是这样的。毕竟，你只需要更少的服务器，更少的硬件需要制冷，数据中心也就有更少的能源消耗。CIO们可以从多个角度获得虚拟化的投资回报率(ROI)，只要有足够的耐心等待节约的财力达到基线之下。 事实2：虚拟化不能节省资金。你不能使用成本节约作为度量标准来衡量虚拟化策略是否成功。这种思路是浅浅的。在架构合
ip: 172.16.9.8 hostname: rabbitmq1 (master)
很多Elasticsearch的用户经常会在安全解决方案中使用Beats+Elasticsearch+Kibana作为安全日志采集、处理、存储与分析的组合工具，但很多用户不知道的是，Elastic Stack也能够用于恶意代码的防范。
上周我们介绍了EOSIO Dawn 4.0，今天我们很自豪地为您带来EOSIO的下一个主要预发布。过去一周发生了很多事情！
安装过程中UCP节点需要能下载docker官网的资源，如果不能访问，可通过其它机器下载软件包，然后执行离线安装。
全新开发的用于 wordpress微信小程序的插件 REST API TO MiniProgram 今天上线WordPress官方插件库。这个插件的上一个版本叫：wp-rest-api-for-app，作为一个18年的码农，我很惭愧 ，wp-rest-api-for-app 是个丑陋的程序，当初完全是为了开发小程序匆忙写出来了，代码粗糙而丑陋，混乱的命名规则，杂乱的文件结构。此次更新，我完全重构了插件，相较上一个版本，这个版本做了结构性的重构，依据WordPress的插件规范编写，并参考官方api的写法，引入控制类，调整api的路由接口和安全校验。经过这次重构，我想应该给这个插件一个全新的名字，并提交到wordpress官方。一周前我提交了wordpress官方，通过了审核，加入wordpress的官方正规军。现在可以通过wordpress后台直接下载和安装插件了。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “脑袋”里只有空气，就能弹奏出8小节的乐章。 这个软体机器手弹钢琴，核心居然全靠空气驱动。 最近，加州大学河滨分校的学者们开发出了一个气动随机存取存储器 （RAM），并成功用它操纵软体机器人演奏了一首曲子。 用气流阀取代电子晶体管，用气动逻辑取代计算机逻辑，研究人员成功让这个机器人摆脱了传统机电元件的控制系统。 连接其“手”、“脑”的也不再是电线，变成了透明的气流管道。 它们一端连接着气动RAM，另一端连接着机器人的手指。 通过改变管道内的气压，
前述GP TEE PP文档内容，参照： 我们一起来学习CC认证之GP TEE PP保护轮廓(一) GP TEE之安全威胁分析 GP TEE安全资产问题分析 下雪了，天气冷！ 攻击路径举例 A.3.1基于硬件的攻击路径 本部分内容描述了几种基于硬件方法的攻击路径，他们有可能完成一个成功的攻击识别步骤。 A.3.1.1侧信道分析攻击 本攻击的目标是从可信存储中恢复一个密钥，该密钥用于保护某个可信应用（TA）的数据资产。 通过攻破可信存储具体实现中使用的安全保护措施，可以提取相关密钥，例如，在可信存储执行操
同步电路的速度是指同步系统时钟的速度，同步时钟愈快，电路处理数据的时间间隔越短，电路在单位时间内处理的数据量就愈大。假设Tco是触发器的输入数据被时钟打入到触发器到数据到达触发器输出端的延时时间(Tco=Tsetpup+Thold)；Tdelay是组合逻辑的延时；Tsetup是Ｄ触发器的建立时间。假设数据已被时钟打入D触发器，那么数据到达第一个触发器的Ｑ输出端需要的延时时间是Tco，经过组合逻辑的延时时间为Tdelay，然后到达第二个触发器的Ｄ端，要希望时钟能在第二个触发器再次被稳定地打入触发器，则时钟的延迟必须大于Tco＋Tdelay＋Tsetup，也就是说最小的时钟周期Tmin =Tco＋Tdelay＋Tsetup，即最快的时钟频率Fmax =1/Tmin。FPGA开发软件也是通过这种方法来计算系统最高运行速度Fmax。因为Tco和Tsetup是由具体的器件工艺决定的，故设计电路时只能改变组合逻辑的延迟时间Tdelay，所以说缩短触发器间组合逻辑的延时时间是提高同步电路速度的关键所在。由于一般同步电路都大于一级锁存，而要使电路稳定工作，时钟周期必须满足最大延时要求。故只有缩短最长延时路径，才能提高电路的工作频率。可以将较大的组合逻辑分解为较小的N块，通过适当的方法平均分配组合逻辑，然后在中间插入触发器，并和原触发器使用相同的时钟，就可以避免在两个触发器之间出现过大的延时，消除速度瓶颈，这样可以提高电路的工作频率。这就是所谓"流水线"技术的基本设计思想，即原设计速度受限部分用一个时钟周期实现，采用流水线技术插入触发器后，可用N个时钟周期实现，因此系统的工作速度可以加快，吞吐量加大。注意，流水线设计会在原数据通路上加入延时，另外硬件面积也会稍有增加。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】最近，来自NTU、KCL和同济的团队基于Meta的「分割一切」，提出了全新的模型Relate Anything Model——联系一切。 本月初，Meta推出的「分割一切」模型可谓是震撼了整个CV圈。 这几天，一款名为「Relate-Anything-Model（RAM）」的机器学习模型横空出世。它赋予了Segment Anything Model（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。 据了解，该模型由南洋理工大学MMLab团队和伦敦国
下面我们将了解每一个的用法。重用意味着将计算和数据存储在内存中，并在不同的算子中多次重复使用。通常，在处理数据时，我们需要多次使用相同的数据集。例如，许多机器学习算法（如K-Means）在生成模型之前会对数据进行多次迭代。如果处理过程中的中间结果没有持久存储在内存中，这意味着你需要将中间结果存储在磁盘上，这会降低整体性能，因为与RAM相比，从磁盘访问数据就像是从隔壁或从其他国家获取内容。下面我们看一下在不同存储设备上的访问时间：
相比于Vivado HLS，Vitis HLS更加智能化，这体现在Vitis HLS可以自动探测C/C++代码中可并行执行地部分而无需人工干预添加pragma。另一方面Vitis HLS也会根据用户添加的pragma来判断是否需要额外配置其他pragma以使用户pragma生效。为便于说明，我们来看一个简单的案例。
在发布Vivado 2022.2的同时，Xilinx推出了新一代功耗评估工具：PDM（Power Designer Manager）。这里我们首先介绍一下它与XPE（Xilinx Power Estimator）的主要差异。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译 | Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 DRM Easy-Tech #015# 在视频服务中，DRM，即数字版权管理（Digital Rights Management），是指使用加密技术保护视频内容、通过专业技术安全地存储和传输密钥（加密密钥和解密密钥）、并允许内容生产商设置商业规则，限制内容观看者的一种系统。 在本篇文章中，我们将介绍： 什么是DRM（数字版权管理）？ DRM在通过加密、
Jumpserver 是一款使用Python、Django开发的开源跳板机系统, 为互联网企业提供了认证，授权，审计，自动化运维等功能，即堡垒机。官网点这里。并且这是中国人自己开发的堡垒机/（安装步骤都是全的 ）
最近在做项目的过程中遇到了以下一个需求，虽然看起来不难实现，但是在实现的过程中遇到了各种坑，记录一下，今后方便查看！！！
爱可生交付服务部团队北京 DBA，主要负责处理 MySQL 的 troubleshooting 和我司自研数据库自动化管理平台 DMP 的日常运维问题，对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣，喜欢看书，追求技术。
今年SQL Server 30岁了！SQL Server 这些年来不断发展，本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
只有第一启动是需要执行一下步骤，下一次启动，只需要执行docker start keosd命令即可。
云场景攻防：公有云，私有云，混合云，虚拟化集群，云桌面等 云厂商攻防：阿里云，腾讯云，华为云，亚马云，谷歌云，微软云等 云服务攻防：对象存储，云数据库，弹性计算服务器，VPC&RAM等 云原生攻防：Docker，Kubernetes(k8s)，容器逃逸，CI/CD等
例如vim lrzsz bash-completion net-tools wget git
研究如何减少图像相关任务的计算量, 提出通过使用attention based RNN 模型建立序列模型(recurrent attention model, RAM), 每次基于上下文和任务来适应性的选择输入的的image patch, 而不是整张图片, 从而使得计算量独立于图片大小, 从而缓解CNN模型中计算量与输入图片的像素数成正比的缺点. 该文通过强化学习的方式来学习任务明确的策略, 从而解决模型是不可微的问题.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
