The Future of Cloud Native Applications
with Open Application Model (OAM) and Daprwith Open Application Model (OAM) and Dapr @markrussinovich Application models Describes the topology of your application and its components The way developers write their application to interact data stores Programming models Distributed Application Runtime (Dapr) Open Application Model (OAM) https://oam.dev State of Cloud Native Application Platforms Kubernetes for applications Kubernetes Kubernetes focuses on container infrastructure, not on applications Application developers need to be experts in Kubernetes APIs Production use of Kubernetes requires mastery of the broader0 码力 | 51 页 | 2.00 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ on Amazon Web ServicesPage 1 of 18 Apache RocketMQ on Amazon Web Services 部署手册 顾明 版本:v1.0.0 最后更新时间: 2021 年 01 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page ................................................................ 13 如何使用浏览器查看 APACHE ROCKETMQ 的 WEB CONSOLE ................................................................ 14 如何登录 APACHE ROCKETMQ 外的互联网公司。针对 AMAZON WEB SERVICES 客户需要在 AMAZON WEB SERVICES 上 使用 RocketMQ 的需求,我们开发了一键部署的方案,帮助客户快速的在自己的账号 部署一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 AMAZON CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简 便方法,并通过有序0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8
Web 控制台Container Platform Control Resource details 页面中的 Toggle 控件无法 正确更新 CR。OpenShift Container Platform Web 控制台中的 Service Mesh Control Plane (smcp) Overview 页面中的 UI 切换控制有时会更新资源中的错误字段。要更新 SMCP,直接编辑 YAML 内容,或者从命令行更新资源,而不是点击 和处理数据,并将这些数据提供给控制台。Kiali 应用程序不需要存储。当在集群中部署应用程序 时,配置在 ConfigMaps 和 secret 中设置。 Kiali 控制台 控制台 (前端) – Kiali 控制台是一个 Web 应用程序。Kiali 应用程序为 Kiali 控制台提供服务, 控制台会查询后端数据并把数据提供给用户。 另外,Kiali 依赖于由容器应用程序平台和 Istio 提供的外部服务和组件。 Red 3.2. Jaeger 架构 Jaeger 由几个组件组成,它们一起收集、存储和显示追踪数据。 Jaeger Client (Tracer、Reporter、instrumented application, client libraries)- Jaeger client 是 OpenTracing API 的具体语言实现。它们可以用来为各种现有开源框架(如 Camel (Fuse) 、 Spring0 码力 | 87 页 | 1.58 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 法律通告 法律通告 Copyright are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 访问 访问WEB控制台 控制台 1.1. 了解和访问WEB控制台 第 第 2 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 2.1. 关于 OPENSHIFT0 码力 | 17 页 | 209.14 KB | 1 年前3
《TensorFlow 2项目进阶实战》6-业务落地篇:实现货架洞察Web应⽤业务落地篇:实现货架洞察 Web 应用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论:商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战:商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论:Web 框架选型 • 搭建 AI 展现 AI 效果实战:使用 OpenCV 可视化识别结果 “Hello TensorFlow” Try it! 搭建 AI SaaS 理论:Web 框架选型 Python Web 框架 Python Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论:数据库 --rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type: application/json" --data @body.json http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI SaaS 服务识别结果 “Hello TensorFlow” Try0 码力 | 54 页 | 6.30 MB | 1 年前3
PyTorch Release Notesnot forward- compatible with CUDA 12.1. For a complete list of supported drivers, see the CUDA Application Compatibility topic. For more information, see CUDA Compatibility and Upgrades. GPU Requirements not forward- compatible with CUDA 12.1. For a complete list of supported drivers, see the CUDA Application Compatibility topic. For more information, see CUDA Compatibility and Upgrades. GPU Requirements not forward- compatible with CUDA 12.1. For a complete list of supported drivers, see the CUDA Application Compatibility topic. For more information, see CUDA Compatibility and Upgrades. GPU Requirements0 码力 | 365 页 | 2.94 MB | 1 年前3
pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.17.0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344 10.6 Function application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 10.7 anything else generalization usually sacrifices performance. So if you focus on one feature for your application you may be able to create a faster specialized tool. • pandas is a dependency of statsmodels, : np.random.randn(N) }) df.groupby('key')['data'].sum() Releasing of the GIL could benefit an application that uses threads for user interactions (e.g. QT), or performing multi-threaded computations. A0 码力 | 1787 页 | 10.76 MB | 1 年前3
pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.20.3. . . . . . 509 9.6 Function application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 510 9.6.1 Tablewise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 9.6.2 Row or Column-wise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 512 9.6.3 Aggregation API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1369 34.3.6 Function application, GroupBy & Window . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1370 34.3.7 Computations0 码力 | 2045 页 | 9.18 MB | 1 年前3
pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.19.0. . . . . 457 10.6 Function application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458 10.6.1 Tablewise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458 10.6.2 Row or Column-wise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 459 10.6.3 Applying elementwise Python functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1250 35.3.6 Function application, GroupBy & Window . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1251 35.3.7 Computations0 码力 | 1937 页 | 12.03 MB | 1 年前3
pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.19.1. . . . . 459 10.6 Function application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 460 10.6.1 Tablewise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 460 10.6.2 Row or Column-wise Function Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461 10.6.3 Applying elementwise Python functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1253 35.3.6 Function application, GroupBy & Window . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1254 35.3.7 Computations0 码力 | 1943 页 | 12.06 MB | 1 年前3
共 480 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 48













