这是为什么我用Bash编写它的原因，而我唯一的依赖项是安装和配置了GCloud CLI（带有默认区域和项目集）。 30秒启动虚拟机 我们从虚拟机开始。...在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒（从GCloud API调用到SSH Server准备就绪）。那么，我们第一步就完成了，现在我们接下来看剩下的30秒。...所以，当k3s生成证书以及kubeconfig时，从外部访问集群是无效的。 但经过多方面搜索，我发现了参数“--tls-san=”，它可以为证书生成提供额外的IP地址。...因此，我们可以通过GCloud命令获取IP地址，然后安装k3s时，将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上，并且worker节点已在master节点上正确注册，那么集群就已经准备就绪。...剩下的最后一件事就是下载kubectl配置（使用scp以从master节点获得文件）。完成所有步骤仅需55到58秒。
用户喜欢的 GUI 特征包括： 逐步指导 渐进式披露 早期验证 自动完成和默认值 上下文帮助 / 文档 错误解决协助 导航工具 复杂信息的组织 动态、交互式更新 数据的图形表示 那么，为什么用户从使用...教程摘录 CLI 好的，命令行界面如何？对于精通供应商的服务、资源、功能、术语等且经常执行类似任务并且可以使用脚本和/或其 shell 历史记录执行类似命令的经验丰富的用户而言，CLI 可能很有效。...以下是使用 gcloud CLI 的上述示例。它看起来更长，主要是因为我将上面的 GUI 示例简写为仅显示页面转换。...错误处理比在通用编程语言中更难 不一定能够在不执行命令的情况下验证命令（例如，通过 dry run） IaC 更健壮，因为它会根据初始状态自动确定要采取的操作，并且在发生短暂故障（例如，由于 API 配额耗尽或竞争条件）时，...如果你能提供等效的功能，你会更喜欢 GUI 或 CLI 而不是 IaC 吗？你对任何新的以 GUI 为中心的基于 IaC 的产品感兴趣吗？你希望从新的基础设施管理范式中得到什么？
例如，他们第一次识别一只猫时，他们会看到他们的父母指向猫，然后说“猫”这个词，这种重复强化了他们大脑中的认识。当他们学习如何识别狗时，孩子不需要从头开始学习。...要使用我的脚本，您需要安装tensorflow / models，从tensorflow / models / research目录运行脚本，参数传递如下（运行两次：一次用于训练数据，一次用于测试数据）...该文件除了将我的模型连接到云存储中的数据，还为我的模型配置了几个参数，例如卷积大小，激活函数和步数。 以下是开始训练之前/data云存储分区中应该存在的所有文件： ?...将模型部署到机器学习引擎：我使用gcloud CLI将我的模型部署到机器学习引擎 我的模型：https://cloud.google.com/ml-engine/docs/deploying-models...在我的函数中，我向Firestore写预测元数据。
同时也提供了所有GCloud能里的Lua调用接口封装，这可以让游戏程序员直接用Lua来使用GCloud的所有功能和性能。...同时由于采用RPC作为基本代码接口，所以对于服务的调用都是基于“函数名字”的，这些名字经过ZooKeeper的查询再提供具体的服务地址，所以不管是有进程故障，或者是新加入进程，都可以在ZooKeeper...这些数据往往是容灾和扩容时最难处理的问题，因为需要同步到新的服务进程上。...一些游戏只读数据，如怪物列表、任务列表、场景列表，可以设定成每个节点都只读型缓存。如果进程缺失数据，直接从持久化设备读取一次即可。...一些变化不快，但非常重要的数据，如玩家的装备、等级，设定成缓存读操作，不缓存写操作。这样如果进程丢失了缓存数据，直接从持久化恢复即可。
可以使用gcloud 命令行界面（CLI）完成打包。 建议使用gcloud工具打包应用。...当调用gcloud命令进行训练时，package-path参数设置为trainer目录。...我们将使用原始发票 PDF 文件作为信息源。 数据将存储在 Cloud SQL 中，并在 Cloud Functions 的帮助下传递给 AI 工具包以进行进一步处理。...特定的库从 GCS 中存储的文件中加载数据。...在本节中，我们将学习如何使用 SendGrid 发送电子邮件。 它免费提供 12,000 封电子邮件。 以下是启用 SendGrid API 的步骤： 从主页搜索云消息传递。
因此，Micronaut可以用于一系列传统MVC(Model/View/Controller)框架无能为力的场景：包括Android应用程序、无服务器函数、IOT部署和CLI应用程序等。...单体应用是一个独立的程序，管理从底层数据库到前端UI的整个应用程序的堆栈，然后将应用程序打包为servlet容器等二进制文件，并部署到Tomcat、Glassfish等服务器上。...步骤1：安装Micronaut Microronaut可以从GitHub代码安装，或者下载二进制文件本地安装。我们建议使用sdkman来进行安装。...步骤4：编写代码 在项目目录中，运行mn命令以交互模式启动Micronaut CLI。...运行gcloud init来初始化SDK并选择在步骤1中创建的新项目。 上传JAR包 1.创建一个新的Google存储bucket来存储JAR文件。
（score），该函数在响应对特定 URL（或「route」）的 HTTP 请求时执行，这要归功于 app.route 函数的封装。...此函数接受以 JSON 形式发送给它的数据（该数据已自动反序列化为 Python dict，在函数定义中用作请求变量），并返回响应（自动序列化为 JSON）。...在我们的示例函数中，我们期望传递给 ML 模型一组特性 X，在我们的示例中，ML 模型将这些相同的特性返回给调用者，即我们选择的 ML 模型是 identity 函数，我们选择它纯粹是为了演示。...修改此服务以从磁盘加载 SciKit Learn 模型并将新数据传递给生成预测的「predict」方法只需要几行额外的代码。...py-flask-ml-score-api 目录中的 py-flask-ml-score.yaml 文件是一个示例，它说明了如何在单个 yaml 文件中定义我们的 ML 模型评分服务器。
AWS Lambda 入口代码 Lambda 版本的 Webhook，使用 lambda.py 作为入口文件，入口函数为 webhook，在创建 Lambda 的页面中，可以指定 lambda.webhook...def webhook(event, context): 中的 event 参数中包含了请求数据，context 顾名思义，包含 Lambda 的上下文信息。...因此可以考虑使用 S3 存储文件的方式来完成日志记录。 AWS 为 Lambda 分配的缺省权限中不包含 Log 的内容，需要在 IAM 中进行授权。...应用中需要定义 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量，指定上传的 permission.json 文件的位置。...部署 GCP Function 提供了依赖处理能力，只需要在 requirements.txt 中写明依赖包即可。无需下载上传大量的依赖包文件。
对于本教程中的许多命令，我们将使用Google Cloud gcloud CLI，并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...我们将使用配置文件执行此操作，我们将在下一步中设置该配置文件。我们的配置文件为我们的模型提供超参数，以及我们的训练数据、测试数据和初始模型检查点的文件路径。...我们可以在TPU训练时使用更大的批尺寸，因为它们可以更轻松地处理大型数据集（在你自己的数据集上试验批尺寸时，请使用8的倍数，因为数据需要均匀分配8个TPU核心）。...我们用于此训练作业的focal loss函数（在配置中的以下行中定义）也非常适合TPU： loss { classification_loss { weighted_sigmoid_focal...在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。
训练模型时，这些文件全都要用到，所以我把它们放在 Cloud Storage bucket 中的同一 data/ 目录中。 在进行训练工作前，还需要添加一个镜像文件。...除了将我的模型和Cloud Storage中的数据连在一起外，配置文件还能为我的模型配置几个超参数，比如卷积大小、激活函数和时步等等。...现在我准备开始训练了，通过 gcloud 命令行工具就可以。注意，你需要从本地克隆 tensorflow/models/research，从该目录中运行训练脚本。...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...将模型部署到 ML Engine：用 gcloud CLI 将模型部署到 ML Engine。 发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。
在Google Kubernetes Engine（GKE）上创建集群 如果您要使用Google Cloud Platform（GCP），请安装Gcloud CLI与GCP进行交互。...GCP项目，您可以使用现有的项目，也可以使用GCloud CLI通过以下命令创建一个新项目： $ gcloud projects create jhipster-demo-deepu 设置要用作默认项目的项目...有关高级Istio设置选项的信息，请参阅https://istio.io/docs/setup/kubernetes/ 创建微服务应用 在我以前的一篇文章中，我展示了如何使用JHipster和JDL创建全栈微服务架构...遥测数据是从集群中运行的所有容器收集的，包括应用程序、数据库和Istio组件。 与原始应用程序的架构相比，您可以清楚地看到我们用Istio替换了JHipster注册表和Netflix OSS组件。...在store、product、invoice和notification文件夹中运行./gradlew bootJar-Pprod jibDockerBuild命令来构建docker映像。
这是因为 React 的 create-react-app 组件需要一个附带文件来保存其样式，而 Vue CLI 采用全包方法，其样式在实际组件文件中声明。...在此之前，我们先看看 Vue 中的数据对象和 React 中的状态对象： Vue 数据对象 React 状态对象 从图中可以看出，我们传入了相同的数据，但它们的标记方法不同。...现在我们知道如何更改数据了，接下来看看如何在待办应用程序中添加新的事项。...== indexToDelete) })); }; 尽管 deleteItem 函数位于 ToDo.js 文件中，但是从 ToDoItem.js 文件中引用它也很容易，将 deleteItem...然后可以在子组件中通过名字引用它们。 如何将数据发送回父组件 React 的实现方法 我们首先将函数传递给子组件，方法是在我们调用子组件时将其引用为 prop。
在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。...从Channel将事件传递给所有感兴趣的Knative服务或其他通道。这可以是一对一的，也可以是扇出的。订阅决定了这种交付的性质，并充当通道和Knative服务之间的桥梁。...在我的集成与视觉API教程中，我展示了如何使用Knative事件连接谷歌云存储和谷歌云视觉API。 云存储是一种全球可用的数据存储服务。可以将bucket配置为在保存映像时发出发布/订阅消息。...然后，我们可以使用Knative事件侦听这些发布/订阅消息，并将它们传递给Knative服务。在服务中，我们使用图像进行一个Vision API调用，并使用机器学习从中提取标签。...在本教程的翻译API集成部分中，我展示了如何将发布/订阅连接到翻译API。 这就是Knative三项赛。在本系列的下一篇也是最后一篇文章中，我将讨论Knative构建。
供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。...现在我们已经介绍了 Kyverno 提供的供应链安全特性的基本部分，那么让我们深入了解一下它是如何在真实环境中实现所有这些特性的。...但在此之前，我们还应该更多地了解工作负载身份，以及 Cosign 如何利用这一特性对 GCP 服务（如 GCP KMS）进行授权调用。...不是在你的代码旁边部署一个秘密，你的代码从环境中接收它需要的凭据。当然，这些必须来自某个地方——但是平台提供商现在管理存储、分发、刷新和撤销秘密的责任。...你的应用程序可以直接从环境中按需读取环境凭据，而不是在构建/部署过程中提供长期机密（需要持续二进制文件运行的时间）。
Feature 分支: 在开始新功能开发时创建这些分支，基于“develop”分支，并在功能完成时合并回“develop”。 Release 分支: 当准备新生产版本时，从“develop”分支。...Feature 分支: 开始新功能或错误修复时，创建Feature分支。 从主分支分支出来，完成工作并测试后，合并回main分支。...打标签生成发布候选版本: 当团队对暂存环境中的更改满意时，创建 rc- 标签以正式标记发布候选版本。...面向 DevOps 流水线的生成式 AI 这部分将展示 ChatGPT 如何生成 Bitbucket 流水线描述文件来实现上述目标。 提示 #4 我将在同一聊天中继续提示，以便语言模型有相关上下文。...另外还需要包含gcloud cli和kubectl命令。以及在需要的地方添加环境变量和密钥的占位符。 #6 - 这很好，但是如果手动触发带有release-*标签会怎样?
要使用redis-cli以下步骤启动新的调试会话： 使用首选编辑器在某个文件中创建脚本。假设您正在编辑位于的Redis Lua脚本/tmp/script.lua。 启动调试会话： ....restart- 调试会话将从头开始重新启动，从文件重新加载新版本的脚本。因此，正常的调试周期包括在调试之后修改脚本，并调用restart以便在新脚本更改时再次开始调试。...动态断点 使用该breakpoint命令可以将断点添加到特定行中。但是，有时我们只想在发生特殊情况时才停止执行程序。为此，您可以使用redis.breakpoint()Lua脚本中的 函数。...使用print和检查程序状态eval 虽然redis.debug()可以使用该函数直接从Lua脚本中打印值，但通常在步进或停止到断点时观察程序的局部变量很有用。...该print命令就是这样，并在调用帧中执行查找，从当前的一个回到之前的一个，直到顶层。这意味着即使我们进入Lua脚本中的嵌套函数，我们仍然可以使用print foo查看foo调用函数的上下文中的值。
你会注意到，应用中的每个状态数据（也就是我们希望能够突变的数据）都包装在一个 ref() 函数内部。这个 ref() 函数是我们从 Vue 导入的，可让我们的应用在这些数据更改 / 更新时完成更新。...我们还使用了与 React 示例中相同的 newId() 函数。 如何从列表中删除项目？...如何将数据发射回父组件？ React： 我们首先将函数向下传递给子组件，在调用子组件的位置将其作为 prop 引用。...然后将触发位于父组件中的函数。我们可以在“如何从列表中删除项目”部分中查看全过程。 Vue： 在子组件中，我们只需要编写一个将值返回给父函数的函数即可。...在父组件中我们编写一个函数，该函数侦听何时发射出该值，然后可以触发一个函数调用。可以在“如何从列表中删除项目”部分中查看全过程。 终于完成了！
我们可以在命令行上键入不同的参数并将这些参数传递到脚本中，而不是每次运行脚本时都更改.py文件中的代码。因此，使用CLI是非常灵活和方便的，而且，从黑屏启动程序会让你更酷，更像一个真正的程序员。...main()函数负责从我们这里获取输入；split_merge_pdf()负责拆分和合并PDF文件，这是我们之前已开发的代码。其结构如下图所示。...图1：CLI拆分与合并PDF工具程序结构 步骤3：PDF拆分与合并函数 让我们首先将之前的代码转换为一个函数，该函数包含三个参数：输入文件、输出文件和页面。...在我们的小程序中，打印：sys.argv的数据类型、长度以及其中的元素，结果如下图2所示。 图2 好了，现在我们已经了解了将命令行输入传递到Python脚本中的基础知识。...在命令行中，键入pdf_cli_eg.py -h。这将显示帮助消息，包括如何使用程序的CLI以及参数说明。 图4
这提醒我们， 如果在使用远程 Dockerd 构建时，请注意安全，尽量使用 tls 进行加密，以免数据泄漏。...cli/command/image/build.go；区分如何调用的逻辑如下： func runBuild(dockerCli command.Cli, options buildOptions) error...在进行构建时，如果我们将 Dockerfile 的名字传递为 - 时，表示从 stdin 读取其内容。...CLI 所处理的流程就基本结束了，之后便是按照传递的参数进行进度的输出或是将镜像 ID 写入到文件之类的。...小结 这里我们对开启了 buildkit 支持的 CLI 构建镜像的过程进行了分析，大致过程如下： 从入口函数 runBuild 开始，判断是否支持 buildkit ，如果支持 buildkit 则调用
对于此示例，我们将创建几个 yaml 文件来表示各种服务，然后通过运行 kubectl apply 在集群中配置它们。...要应用此配置运行（在 kubernetes-config 文件夹中）： kubectl apply -f ....Config Map 基本上是一个小文件，我们可以在容器中安装它，我们将存储 Nginx 配置。...resync 函数。...就像你可能永远用不到 SQL 数据库中的所有功能，但你不得不承认 SQL 数据库极大地提高了你快速交付解决方案的能力。 Kubernetes 与 SQL 十分相似。
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