我刚刚参加了一次在线机器学习。我想使用IBM cloud来运行这个程序,就像课堂上建议的那样。然而,我总是遇到糟糕的网关超时问题。所以我下载了笔记本并运行了问题。我仍然需要将文件转换为base64格式,并根据请求上传文件。代码如下:
model.save("model.h5") # upload this file to the grader in the next code block
要将导出的模型上传到评分器,我们首先需要对其进行based64编码,我们使用外壳命令完成此操作:
!base64 model.h5 > model.h5.base64
这些在云上工作,
我正在尝试将一个大型图像文件从S3上传到云应用程序。首先,我使用aws-sdk for nodejs从S3下载对象,然后将它们上传到云应用程序。仅当我增加lambda存储大小和时间时,镜像才能正确下载并发送到云应用程序 克服这一点如何直接从s3流到云应用程序而不需要下载 here the flow diagram
我尝试使用模块Cloudinary::CarrierWave,但我的所有图像都存储在云的根文件夹中。
我希望我的所有文件都放到一个特定的远程文件夹中。
我在我的课堂上尝试这样做:
class PhotoUploader < CarrierWave::Uploader::Base
include Cloudinary::CarrierWave
def storage_identifier
'specific_folder'
end
end
我知道Cloudinary::Upload.upload有一些选项,但由于我在ruby on r