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在Ubuntu 18.04上安装Chef服务器工作站

Chef工作站 在Chef工作站中，您可以创建和配置任意的“菜谱”、“烹饪手册”、属性和其他更改，这些对于工作站来说都是有效的。...在此之前，我们需要在GIT中全局配置您的用户名和电子邮箱，并且添加和提交在上述步骤中生成的任何新文件。...user@email.com 将.chef目录添加到.gitignore文件中： echo ".chef" > .gitignore 添加并提交所有的现有文件： git add ....将配方添加到节点的运行列表中，替换nodename为节点的名称： knife node run_list add nodename 'recipecron-delvalidate::default' 将菜谱...运行列表中的配方cookbook时，节点将会从服务器中拉取对应程序并运行。在这种情况下，这种食谱一般都是含有cron-delvalidate定时作业的。

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比菜谱更胜一筹：计算机能让健康饮食变得更加美味可口

他目前的研究兴趣是计算机创造性和认知计算，并担任Chef Watson 项目的首席架构师。 经过了几年内周末在高级餐厅工作，目前他把业余时间用来陪伴家人，旅行和为他的博客发明新菜谱。...这个认知计算系统被称作“Watson大厨”（Chef Watson）。...在9月举行的TED Institute与 IBM合办的会议中，我谈到了基于我们的口味喜好或营养需要提供推荐，认知烹饪有潜力来重新定义我们如何选择做什么菜，吃什么饭的。...做饭的人们可以随心创建自己的个性化食谱而不是死搬硬套已有的菜谱。糖尿病患者可以开发出帮助调节血糖但是又能满足甜度的菜肴。...您可以访问网站下载这个结合了IBM Watson技术和Bon Appétit烹饪9000余种菜谱的应用程序来打造您自己的创意健康食谱。

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    机器人“美食家”的食谱：惊喜与惊吓齐飞

    《跟沃森大厨学烹饪》（Cognitive Cooking with Chef Watson）将于今年春天，由美国独立出版商Source books出版发行。...中击败人类，之后广受关注。"认知烹饪"（Cognitive Cooking）是沃森的新项目，使用烹饪原料数据和人类对于食物的欲望，制作不同寻常的食谱。...《卫报》的撰稿人爱华德 史密斯（Edward Smith）按照沃森大厨的创意菜谱做了几道菜，结果是：惊喜与惊吓齐飞。 “显然，沃森能创造一些天才的食谱。...这道菜的原料包括猪肉、鸡肉、酱油、辣椒，月桂、鼠尾草、迷迭香、罂粟种子、黄瓜、扭结糖、玉米、枣子、甜菜根，没有人试过将它们混合在一起吧？显然，这是沃森大厨大显身手的时刻。...(爱华德 史密斯正在烹饪沃森所写的菜谱) 至于 “梅子腌肉果酒”，所需材料为梅子、清酒、猪肉和苹果。真的需要在餐前酒中加入腌肉这么heavy的东西吗？

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    AI炒菜、配料、开发新口味……人类终于可以只负责吃了?

    缺点是当资料库中不存在查询目标的匹配菜谱时，这些系统就会失效。 针对这个不足，Facebook研究团队转换了思考方向，将图像到食谱问题公式化为条件生成问题。...IBM曾和美食杂志《Bon Appétit》合作进行了一个有趣的实验，将《Bon Appétit》中超过一万份食谱输入人工智能机器人沃森的“大脑”，推出主厨沃森（Chef Watson）创意食谱合成网页...只要输入想吃的菜系或食物种类(如墨西哥餐或面食)，再加上一个主题(如万圣节)，就可以得到一份创意食谱。或许是AI的口味和人类不一样，Chef Watson食谱的娱乐性远远高于实用性。...这些食谱和Chef Watson一样，也存在一些常人难以想到的搭配，如蓝莓、菠菜和羊奶酪披萨；培根、牛油果和桃子披萨等。...将研发人员从大量重复劳动中解放，得以更专注于AI做不到的事，如新配方的试吃、品味和改良。

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    利用机器学习探索食物配方：通过Word2Vec模型进行菜谱分析

    介绍 食物是我们生活中不可分割的一部分。据观察，当一个人选择吃东西时，通常会考虑食材和食谱。受食材和烹饪风格的影响，一道菜可能有数百或数千种不同的菜谱。...食物的食谱数据集 让Word2Vec真正为您工作的秘密是在相关领域中拥有大量文本数据。在本教程中，我们将使用数据集，该数据集包含大约5000个不同烹饪方法和不同配料的食谱。...然而，我们并没有试图解释簇，而是希望评估我们的模型是否从我们的菜谱中学到了一些有用的东西。...这绝对是有道理的。同样，所有的食材，如“鸡蛋”、“芒果”也都在眼前。 ? 接下来是什么? 上面的教程只讨论了食谱的配料部分。还有许多其他可以进一步实现的用例或探索想法。...下面是一些问题，我将尝试在后面的文章中构建并得到答案。 根据所提供的食材进行烹饪分类/预测 给定一个菜谱，从语料库中查找相似的菜谱 根据所提供的食材推荐食谱。 使用一组给定的配料，什么食谱可以准备。

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    Mela Mac(食谱管理软件)

    Mela 是一款简单、优雅且现代的食谱管理器，可与 iCloud 同步，可以帮您订阅您最喜欢的食谱。...图片Mela 功能特色应用内浏览器浏览时快速保存菜谱：如果 Mela 在当前查看的页面上检测到菜谱，它将显示在 Mela 的本机菜谱查看器 中的同一屏幕上。想要从 Mela 外部添加或查看食谱？...没问题，只需使用 Mela 的共享扩展。食谱订阅您最喜欢的食谱博客，在 Mela 的原生食谱查看器中查看所有食谱。...扫描器从书中扫描食谱：在文本识别的帮助下，您可以将其添加到您的个人收藏中，并在 Mela 的本机食谱查看器中查看它，就像任何其他食谱一样。组织食谱可以按类别组织，标记为“最喜欢的”或“想要做饭”。...这样做的好处是，即使 Mela 未安装在特定设备上，您也始终可以在所有设备上访问您的购物清单。印刷当然，如果您想将食谱写在纸上或另存为 PDF，Mela 支持打印。

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    每天吃什么？这款小程序给你美味灵感 | 知晓程序 · MINA 奖

    在这个随便一本地方菜谱，就能亮瞎法国星级大厨的美食之国，却有越来越的年轻人，每天陷入到「吃什么」的人生终极拷问中。 授人以酸菜鱼，不如授人以渔。...扫一眼「下厨房+」的单身食谱，也能感受到满满的温暖、口水和爱。 找一款击中你味蕾的食物，即便是毫无做饭经验，也有可能做出令自己惊艳的美味。 在菜谱详情页面，能看到菜式的用料，以及详细步骤。...当然，好不好吃，跟菜谱的质量也有关。「下厨房+」的菜谱来自用户的原创，每道菜式还有评分和做过的人数。要是自己拿捏不准，挑评分高的菜谱就是。 遇到喜欢的菜，还点击菜谱详情页左下角的收藏按钮。...下次想大展身手，在首页点击右下角的「我的收藏」即可迅速打开菜谱。 最后来个小贴士：如果不想出门买菜，可以在「下厨房+」中，把想吃的菜分享出去，让家人/伴侣/朋友照着用料买就是。...本文由知晓程序原创出品，关注微信号 zxcx0101，回复「1228」获得全网第一本《小程序入门指南》电子书。

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    推荐一款王炸级开源的运维自动化软件

    Chef利用纯文本形式的“食谱（recipes）”和“配方书（cookbooks）”来描述系统应该处于的状态，无论是安装软件包、运行服务，还是配置文件的写入。...角色（Roles）： 是将节点按照其功能、类型、位置等分类的一种方式，可将特定的食谱和属性分配给特定的角色。...环境（Environments）： 用于定义节点运行的具体环境，如开发、测试或生产环境，以及该环境中的特定配置信息。 使用场景 配置管理：自动化配置服务器和应用，确保配置的一致性。...3.chef-solo: 是一个将Chef运行在没有Chef-server的情况下的工具，适用于需要管理少量节点或者测试cookbooks的场景。...无论是小团队还是大型企业，都可以从Chef的自动化和编码化基础设施中受益。

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    【深度学习】吃得满意又健康？AI 营养师比人类营养师更懂你

    不理解用户的准确要求； 不考虑过敏和营养需求的关键因素； 没有基于丰富的食物选择定制食谱。...对于不同用户，系统会进行不同的需求分析 具体来说，pFoodReQ 系统会按照用户的问题，比如「一顿包含面包的好早餐是什么？」，然后从 KG 中检索满足这一查询条件的所有食谱。...再对这些食谱中的成分进行适用度评分，最后推荐评分排名最高的几份食谱。 ?...每个答案都包含前三个菜谱(如果检索到的菜谱超过三个的话)、成分列表和营养价值。 ?...但换成 AI 营养师就不一样了，你大可以放下心理包袱，把自己更真实的需求告诉 AI，然后让它从万千食谱中搜出你感兴趣、并兼具营养的那一款。

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    Chef

    下面我将以类比的方法，给大家讲一讲Chef中的一些主要的概念。剩下的概念，我们在下一节中写Recipe的时候再讲。 1) Recipe 第一个要讲的是Recipe，食谱。...厨师在做菜的时候，是需要知道这个菜的做法，也就是食谱的。当然他们肯定不会边看食谱，边做菜吧。如果是这样的话，他们肯定不是一个合格的厨师。...但是从计算机的角度来讲呢，可能我们真需要在每一次做菜前去看看食谱。 食谱里面写的是什么呢？肯定是这道菜怎么做吧。第一步做什么，第二步做什么等等。...Verify 这个时候，我们差不多已经将此Node添加进来。在https://manage.opscode.com/organizations，你将会看到你添加的结点。...在下面的路径中 cookbooks/iis-tutorial-1/files/default/，添加index.html文件，打开文件，我们写上最简单的html代码：

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    食物图片变菜谱：这篇CVPR论文让人人都可以学习新料理

    从图片中生成食谱需要同时理解组成食材和制作的过程（如切片、和其他材料搅拌等）。传统方法将这个问题视为检索任务，基于输入图片和数据集图片的相似度计算，将食谱从一个固定的数据集中检索出来。...很明显，传统方法在数据集缺少某种食物制作方法的情况下就会失败。 有一种方法可以克服这一数据局限，即将图片到菜谱的问题视为一个条件生成任务。...Transformer 模型（a）中的注意力模块被替换成了三种不同的注意力模块（b-d），用于多种条件下的烹饪说明。 效果如何？ 研究人员使用 Recipe1M [45] 数据集来训练和评估模型。...该数据集包括从烹饪网站上爬取的 1,029,720 个食谱。在实验中，研究者仅使用了包含图片的食谱，并移除了使用少于两种食材或两道流程的食物。...这样的研究只是造福吃货吗？ 这项研究通过对食物图片的研究，可以进一步猜测其食材和加工方式。这可以进一步方便人们学习新的食物制作、协助计算食物中每种成分的卡路里、创造新的菜谱。

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    食物图片变菜谱：这篇CVPR论文让人人都可以学习新料理

    从图片中生成食谱需要同时理解组成食材和制作的过程（如切片、和其他材料搅拌等）。传统方法将这个问题视为检索任务，基于输入图片和数据集图片的相似度计算，将食谱从一个固定的数据集中检索出来。...很明显，传统方法在数据集缺少某种食物制作方法的情况下就会失败。 有一种方法可以克服这一数据局限，即将图片到菜谱的问题视为一个条件生成任务。...Transformer 模型（a）中的注意力模块被替换成了三种不同的注意力模块（b-d），用于多种条件下的烹饪说明。 效果如何？ 研究人员使用 Recipe1M [45] 数据集来训练和评估模型。...该数据集包括从烹饪网站上爬取的 1,029,720 个食谱。在实验中，研究者仅使用了包含图片的食谱，并移除了使用少于两种食材或两道流程的食物。...这样的研究只是造福吃货吗？ 这项研究通过对食物图片的研究，可以进一步猜测其食材和加工方式。这可以进一步方便人们学习新的食物制作、协助计算食物中每种成分的卡路里、创造新的菜谱。

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    Chef

    下面我将以类比的方法，给大家讲一讲Chef中的一些主要的概念。剩下的概念，我们在下一节中写Recipe的时候再讲。 1) Recipe 第一个要讲的是Recipe，食谱。...厨师在做菜的时候，是需要知道这个菜的做法，也就是食谱的。当然他们肯定不会边看食谱，边做菜吧。如果是这样的话，他们肯定不是一个合格的厨师。...但是从计算机的角度来讲呢，可能我们真需要在每一次做菜前去看看食谱。 食谱里面写的是什么呢？肯定是这道菜怎么做吧。第一步做什么，第二步做什么等等。...Verify 这个时候，我们差不多已经将此Node添加进来。在https://manage.opscode.com/organizations，你将会看到你添加的结点。...在下面的路径中 cookbooks/iis-tutorial-1/files/default/，添加index.html文件，打开文件，我们写上最简单的html代码：

    1.5K70

    Chef和Puppet引领开源云自动化

    IT专业人员越来越多地转向Chef和Puppet开源云自动化和编排。但是其他选项，如TOSCA，也值得我们探索。 部署软件不是一件简单的事，而在面向服务架构、web服务、微服务和云的时代则更为复杂。...现今用来部署应用的软件工具源自早期的一些工具，这些工具允许开发者将操作指南创建到应用中以达到简化部署的目的。...Chef模型被认为是命令式或规定式，因为它是过程化的 ，明确地描述了如何部署和连接云应用程序组件。Chef以一种对程序员友好的方式来创建“菜谱”和“烹饪手册”。...每个部署的步骤可以独立进行描述，这些独立的菜谱汇集到一起创建一个可重复的应用程序部署过程。由于每个操作步骤都可以在一个菜谱中描述，所有只要可以手动部署的步骤，Chef都可以自动化。...Chef和Puppet似乎变得更接近彼此，而一些新的DevOps工具则跨过声明式/命令式的分隔线。不过，新的部署和配置管理的主候选工具全都支持声明模型；没有哪个是纯命令模式的。

    1.2K60

    家里有两只猫给挖坑，还有世界美食的诱惑，我就被无监督学习彻底收服了！

    包含关于第一个和第二个主成分分析的所有12492份食谱的散点图 在绘制所有食谱的主成分散点图的过程中，因为许多数据点是重叠的，所以很难在数据中看到任何结构。...LDA 是一种机器学习技术，可以识别经常出现在一起的单词组。所以，在超过12000个食谱的语料库中，菜品的类型(如甜点、汤、沙拉或酱料)可能比菜系的类型会有更强的关联。...主题生成模型 LDA 给出的结果 ▌实践感悟 在探索食谱数据集的过程中我得到了很多乐趣，因为我喜欢将我对食物的热爱与我学习的新技能结合起来。...因此，这些食谱中很多可能是美国人对其他美食类型的看法。我敢肯定我的意大利朋友们会说，把鸡肉和香蒜酱混合在一起的美食“不是意大利菜！”但Yummly还是把这道菜谱标记为了意大利菜。...例如，某些配料在英语中可能没有对应的名称(例如，意大利熏火腿、帕尔玛干酪)，因此这些配料将永远与意大利美食联系在一起，这可能会减少不同菜系之间的相似点，但我仍然认为这是值得探索的。

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    使用Docker部署一个使用PostgreSQL数据库的Springboot项目

    出于演示目的，我们将创建一个简单的食谱管理应用程序，其中包含两个实体：Chef和Recipe。 2 - 创建一个 spring boot 应用程序 为此，如果您使用IntelliJ idea. ...安装项目后，将其解压缩并使用您喜欢的 IDE 打开它。 如第一部分所述，我们将创建两个实体Chef和Recipe。...返回数据库中厨师的数量。...> getAllChefs(){ return chefService.getChefs(); } } 最后，我们将向我们的数据库添加一些初始行 （可选） ，为此我们将创建一个数据初始化器类并从命令运行器界面实现运行方法...好的，让我们在我们的应用程序的根目录中创建一个，它应该用Dockerfile大写的“D”命名（实际上你可以随意命名，但为了避免在接下来的步骤中令人头疼，让我们尊重约定） FROM openjdk:17

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    我为什么放弃了 LangChain？

    具体来说，源菜谱将被转换为嵌入式菜谱并保存在一个向量存储中：例如如果用户询问「健康食品」，查询会被转换为嵌入式菜谱，然后执行近似最近邻搜索以找到与嵌入式查询相似的菜谱，然后将其作为附加上下文提供给 ChatGPT...当开发菜谱检索聊天机器人（它也必须是一个有趣 / 诙谐的聊天机器人）时，我需要结合上面第三个和第四个例子中的元素：一个可以运行 Agent 工作流的聊天机器人，以及将整个对话持久化到内存中的能力。...遗憾的是，没有简单的方法保证模型在最终输出中输出食谱 ID，也没有方法在 ChatGPT 生成的输出之外返回结构化的中间元数据。...在 Agent 中使用系统提示的方法是在 initialize_agent 中添加一个 agents_kwargs 参数，我只是在一个月前发布的一个不相关的文档页面中发现了这一点。...至少它成功了：ChatGPT 能够从上下文中提取出菜谱，并对其进行适当的格式化（甚至能够修正名称中的错别字），并且能够在适当的时候进行判断。

    1.1K31

    DevOps 自动化运维工具选择

    深入测评这四款工具中的每一款，探究各自的设计和功能，可以发现：虽然一些工具的得分更高，但每款工具都有一席之地，这取决于部署的目的。 ? Puppet也许是四款工具中最深入人心的。...与Puppet不一样，Chef还没有一项完善的推送功能，不过提供了测试版代码。这意味着需要配置代理软件，以便与主服务器进行联系，实际上不可能立即应用变更的内容。...与Puppet一样，Chef得益于一大批的模块和配置菜谱，那些模块和配置菜谱又高度依赖Ruby。由于这个原因，Chef非常适合注重开发的基础设施。 ?...安装完毕后，需要管理的节点被添加到Ansible配置环境，SSH授权密钥被附加到每个节点上，这与运行Ansible的用户有关。...至于比较复杂的任务，Ansible配置通过名为Playbook的配置文件中的YAML语法来加以处理。Playbook还可以使用模板来扩展其功能。

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    利用 Coze 搭建专属 AI 厨师助手

    ------ 引自官方文档 这里我们编写好我们的厨师大神bot 的 人设(包含 角色, 技能 , 目标). 当然可以编写更多, 类如: 约束, 详细的工作流程....为用户提供新颖、美味的菜谱。 3. 让用户的餐桌成为一场美食盛宴。 ### 技能 4: 健康营养 1. 关注食物的营养价值。 2. 根据用户的饮食需求，提供健康的食谱建议。 3....为用户提供新颖、美味的菜谱。 3. 让用户的餐桌成为一场美食盛宴。 ### 技能 4: 健康营养 1. 关注食物的营养价值。 2. 根据用户的饮食需求，提供健康的食谱建议。 3....然后我往下翻看的时候, 又发现了食物大师这个插件,可以提供食物的名称,输出该食物的热量, 想来也很符合厨师大师 这个bot, 于是就添加上了 工作流,我没有去了解....当然我们默认使用的是云雀语言模型. 数据库功能提供了一种简单、高效的方式来管理和处理结构化数据，用户可通过自然语言插入和查询数据库中的数据，使用户可以便捷地与 Bot 进行交互。

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