Compilify是一款以服务形式出现的在线编译器，其创始人是Justin Rusbatch，它运行在Roslyn CTP[1]之上。从最近开始，它已得到来自.NET社区的大量关注。我们与Justin取得了联系，并向他请教了几个问题。 InfoQ：请向我们的读者做下自我介绍吧？ Justin： 我叫Justin，是名自学开发者，现在就职于一家基于.NET进行网络开发的小型公司，公司位于宾夕法尼亚州的中部。当我还是计算机操作员时，我利用值夜班时为大型机安装磁带的间隙自学了C#。我使用ASP.NET工作了
对于机器学习模型，分布式大致分两类：模型分布式和数据分布式: 模型分布式非常复杂和灵活， 它把整个机器学习模型分割，分散在多个节点上，在每个节点上计算模型的各个部分， 最后把结果拼接起来。如果你造了
众所周知，规范着装在很多场景中起着重要的作用。违规着装极易增加安全隐患，并且引发安全事故和质量问题，例如，在化工工厂中，倘若员工没有穿戴符合要求的特殊防护服和安全鞋，将有极大可能受到有害物质的侵害，对身体健康和生命安全带来严重的威胁。
利用Jexus的“多目标反向代理”功能，我们很容易实现多服务器的负载均衡，构成一个WEB服务器集群，大大提高网站的负载能力。 Jexus反向代理有一个特点：如果前端服务器本地网站中有内容，它就会直接使用前端服务器的本地内容，而不会将请求发送给后端服务器。 据我们所知，对于网站，一个ASPX网页上常常会含有图片、JS、CSS等大量的静态文件，其比例甚至可以达到一比三十或更多，因此，如果你希望为静态文件提供更快的反应速度，你只需要把静态文件放到前端服务器对应网站的对应文件夹下就行。 J
在拉斯维加斯举行的黑帽大会(Black Hat 2014)上，一位颇有名声的研究人员称安全专业人士并未对托管在AWS云基础架构上的应用的安全性给予充分的关注，因而AWS用户可能更容易遭受到攻击：隐私信息暴露、模仿AWS EC2实例，甚或更糟。 黑帽大会上在星期三发表的一次演讲中，咨询公司Bonsai Information Security的创始人、开源w3af安全框架的领导者Andres Riancho详细阐明了他为一个“将Web应用托管在AWS基础架构上”的客户提供渗透测试的全经历。 尽管之前Rianc
作者：ritayuan，转自：《科技云端》 1 月 23 日，武汉封城，“新冠”病毒犹如当头一棒敲进喜气洋洋的春节假期；两天后的大年初一，企业 IT 部接到了总办“死命令”——做好准备，支持节后全员远程工作！！虽然经常会畅想全员远程工作的场景，但没想到它来得这么猝不及防。 企业 IT“全尺寸”支持 6 万用户纪实 | 不是远程基础办公，是“全尺寸” 大年初一傍晚，大家都还沉浸在云拜年的喜庆氛围中，企业 IT 的所有管理干部突然被拉进一个紧急项目组里，总经理 Robyn 在群里问大家：如果
大家好 今天分享的还是关于微服务架构下的数据一致性保证的话题，是数据一致性系列分享的第三篇。 在第一篇分享中介绍了微服务架构应满足数据最终一致性，并简要介绍了最终一致性的三种模式：可靠事件模式、补偿模
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
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工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址、现场图片等信息内容，安全监管工作人员能够第一次获得违反规定的警报信息，妥善处理违规操作。在工业化生产和建设中，安全性一直是一个永恒的主题，工作服装在防止安全生产事故层面起到推动作用。
工地安全帽佩戴检测利用深度学习和神经网络算法，对监控区域人员安全帽佩戴实时检测，当安全帽佩戴检测系统检测到有人未按要求佩戴安全帽，马上预警提醒，报警记录可展示在后台监控系统页面，还可以将报警记录传送到手机。
近日，震惊全网的“鼠头鸭脖”事件得以落幕，在大家的见证下，官方也做出了处理，仅在2023年就有两起高校“鼠头”事件曝出，以至于让大家对高校食堂产生了心理阴影。虽然事后有关部门进行了严肃处理，但食品安全的监管依然是大家十分关注的。除了人工监管以外，AI智能监控的参与也至关重要。
Kubernetes是一个容器编排系统，可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成，是一个开源的，并由世界各地的社区积极开发。
Kubernetes是一个容器编排系统，可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成，是一个开源的，并由世界各地的社区积极开发。Kubeadm自动安装和配置Kubernetes组件，例如API服务器，Controller Manager和Kube DNS。但是，它不会创建用户或处理操作系统级依赖关系及其配置的安装。对于这些初步任务，可以使用Ansible或SaltStack等配置管理工具。使用这些工具可以更轻松地创建其他集群或重新创建现有集群，并且不易出错。
轧钢厂一般都使用打包机对线材进行打包作业，由于生产需要，人员需频繁进入打包机内作业，如：加护垫、整包、打包机检修、调试等作业。在轧钢厂生产过程中，每个班次生产线材超过300件，人员在一个班次内(12h)就要进入打包机区域300次以上。如果员工安全意识淡薄，违反岗位安全操作规范，在未做好安全防范措施的情况下进入打包机区域，极易发生安全事故。
我有3台ubuntu服务器，work_svr1、work_svr2为在公网运行的工作用服务器，1上运行着工作用的webapp，2作为备份服务器备。另外还有一台个人租用的异地服务器做博客服务器用。我希望工作用1号服务器上数据和个人博客服务器数据可以每天定时备份到2号服务器上。
施工人员未穿工作服检测系统是基于现场前端监控摄像头采集的视频画面，应用卷积神经网络算法和边缘计算视觉分析，施工人员未穿工作服检测系统替代后台人员的双眼，实时识别检测现场人员，一旦发现视频画面中有不穿工作服行为，及时警报提示通知安全人员进行处理，提高效率降低人力监控成本。
为了保证对园区环境风险进行有效识别，传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看灵活度低，风险漏报概率高，出现异常情况跟踪不及时，难以解决核心问题，提供了园区AI智能视频系统，实现该园区的安全监管从传统排查向实时检测的转变，对园区全域重点部位监控利用AI技术对企业动火、高空、空间受限作业的不规范行为进行智能分析危险识别，可提前预警、快速处置。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
加油站卸油行为监控视频识别系统依据监控摄像机采集加油站现场视频，依据机器视觉视频分析技术，分析和识别视频图象。加油站卸油行为监控视频识别系统智能识别职工没戴工帽、不穿工作服、烟火（抽烟）、不按规定操作等违规行为。系统会及时报警语音提醒，将报警信息回传给后台，并同步到相关人员得手机上，进行加油站监督的闭环管理。
针对工业园区化工企业多且安全及环保等方面存在风险高、隐患多、精细化管控复杂的情况，需要全面整合并优化园区现有基础设施、系统平台等信息化资源，建立园区的智能化风险预警管理平台，利用信息化手段，增强园区安全状态监测预警、风险防控能力，实现园区辅助决策，为园区安全、环保、经济协调可持续发展提供支撑。传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看视频监控，不仅效率低，风险漏报概率高，而且出现异常情况时管理人员的对事件的跟踪不及时，难以解决核心问题。
工作服反光衣AI视频识别系统根据智能化视频剖析，全自动剖析和识别视频图象信息内容，不用人工控制，可对建筑工地职工不穿工作服开展全天监管，工作服反光衣AI视频识别系统发现违规人员立即预警，合理帮助管理者工作中降低虚报汇报和忽略遗漏的状况，减少人力监管成本费。人工智能技术视频识别系统全自动监管职工施工作业过程是否合规的最佳辅助系统，提早采取一定的有效措施，严控，将事故隐患抹杀在萌发情况。
工具的出现，目的就是为了提高我们的工作效率，让我们把时间花在做重要的事情上。学习本文你需要具备基本的Linux知识，学习自动部署的前提是你能够手动在服务器完成部署。 服务端环境 CentOS 7.0，Java1.8，Maven 3.5.2 ，git1.8（环境变量需配置完成，并非必须是相同的环境） Jenkins的下载与安装 下载 官网：https://jenkins.io/ 我这里是普通的部署只需要下载 Generic Java package (.war) 版本即可，关于其他的版本例如Docker版，可
堡垒机是一个提供服务器和网络安全控制的系统，可以实现对4A运行资源的全面安全控制。本系统包含了用户管理、资源管理、策略、审核和工单等功能模块，支持安全控制和保护一些常用的服务器主机以及一些环境。该系统是集统一资产管理和单点登录、多终端访问协议、文件传输功能于一体的运行安全管理和审计产品。
天天喊着微服务，微服务的，微服务怎么牛逼，微服务有多强大，学好微服务三天不用吃饭的那种？那我心里不禁一紧微服务到底是个啥？往下看！总有东西有点帮助！
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
在本教程中，您将使用Ansible和Kubeadm从头开始设置Kubernetes集群，然后给它部署一个容器化的Nginx程序。
在餐饮行业，食品安全和卫生问题一直是消费者和监管部门关注的重点。为了解决这些问题，LiteCVR智能视频监控与分析平台推出了明厨亮灶方案。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测，判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中，安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要，通过对人员的规范着装进行实时监测与预警， 可以降低安全隐患，提高安全性。
智慧矿山是这几年的热点话题，伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持，推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设，需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术，能够显著提升矿山生产效率与安全水平，通过先进装备和信息化融合应用，实现能源矿山的风险防控与安全生产。
摄像头识别安全帽不规范佩戴利用现场已经部署好的摄像头，实时监控现场画面分析作业人员是否出现违规行为，如发现人员未戴安全帽，同歩现场声音报警，保存未戴安全帽人员照片。摄像头识别安全帽不规范佩戴系统还可以具备：反光衣识别检测、工作服着装合规识别、抽烟识别、区域入侵识别等。
如今，云计算仍然是人们最为关注的技术趋势之一。企业和个人都体会到了实现云计算的好处，包括操作方便和节省成本，因此他们越来越多地选择云服务保持竞争力。 云计算在许多行业领域的应用已趋于稳定，规模较小公司也有机会使用，他们只需要为他们所使用的资源支付费用即可，他们需要功能强大的软件，而没有必要进行实质性的IT基础设施投资。云计算服务也可以让企业的使用规模自由扩展，以满足他们的需求，同时也可以调整自己的成本。 如果只着眼于云计算的能力，那么可能会让你忘记云计算技术所带来的环境效益。采用云计算可以为商业世界带来重要
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
3月的重头戏，一是妇女平权节，一是315打假日。前一个让世界认真聆听女性的声音，后一个则一次性给足了社会百姓全年的吃瓜量，从消费民生到媒体谣言，堪堪组成了个大型扒马甲现场。
对于制造业来说，工人按要求穿戴安全衣物是至关重要的，在生产作业的过程中，规范穿戴安全衣物不仅能够帮助工人抵御一定的安全风险，而且有助于区分工人的工种，帮助更好的对现场进行管理。而违规着装极易增加安全隐患，并且引发现场安全事故和工程质量问题。
工作服反光衣ai视频识别系统在监控摄像头的可视范围内，自动检查工作人员是不是佩戴安全帽和反光服。工作服反光衣ai视频识别系统一旦发现有些人并没有按规则佩戴安全帽和反光服，现场安装的报警装置会开展语音广播提示，并捕获违规操作。在施工工地、电力工程、煤矿业、石油化工、化工厂等高危公司，可合理避免安全事故的出现，完成生产安全智能化管理，不用人工控制。
以及后续的分布式软件、虚拟化软件、桌面云软件的升级软件（FusionCube版本中，不需要升级FusionCompute和分布式存储的版本）。
EasyGBS是基于公安部推出的国标GB28181协议的视频平台，支持设备以GB28181协议接入，能兼容市面上的各种视频源设备，其强大的视频能力既可以作为业务平台，也能作为视频能力平台进行调用，有广泛的应用场景，如明厨亮灶、雪亮工程、平安乡村等。
工服智能监测预警系统通过yolov8网络模型算法，工服智能监测预警算法对现场人员未按要求穿戴工服工装则输出报警信息，通知后台人员及时处理。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。
在国家政策、技术创新和企业发展需求转变等多个维度的共同驱动和协同下，特别是工业互联网作为“新基建”的提出，都在推动工业制造朝着数字化、网络化、智能化方向发展。军工装备制造行业承担着国民经济和国防建设的重要使命，构建以智能制造为核心目标的智能工厂、智慧企业已经成为各大军工企业发展的重要趋势和焦点。
LVS负载均衡常见的有三种工作模式，分别是地址转换（简称NAT模式）、IP隧道（简称TUN模式）和直接路由（简称DR模式），其实企业中最常用的是 DR 实现方式，而 NAT 配置上比较简单和方便，下面总结 DR 和 NAT 原理和特点：
随着微服务架构的持续火热，网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多。去年的时候，社区更多的关注点是在二者的区别以及优缺点辨析上，而今年，越来越多的人开始关注如何从单体架构迁移到微服务上。毋庸置疑，微服务的理念正在席卷整个开发者社区，像Netflix、Uber这样的公司都是非常成功的应用案例。 但需要注意的是，实施微服务，也需要付出额外的代价，Martin曾经就说过，除非面对的是一个过于复杂以至于难于管理的单体应用，否则绝对不要考虑使用微服务。大多数的软件系统应该构建为独立的单块程序。确保注重单体应用
未穿工作服识别监测系统通过Yolov+opencv 深度学习网络架构模型对现场画面中人员着装进行实时分析。未穿工作服检测报警系统实时分析和识别现场画面信息，对作业现场24小时不间断监测。当Yolov+opencv 系统检测到工人没有穿工作服时，给予预警提醒。
视频监控与AI人工智能的结合是当今社会安全领域的重要发展趋势。随着科技的不断进步，视频监控系统已经不再局限于简单的录像和监视功能，而是开始融入人工智能技术，实现更加智能化的监控和安全管理。传统的监控系统往往需要人工操作来进行监控和分析，而引入AI技术后，监控系统可以自动识别和分析监控画面中的各种信息，包括人脸识别、行为分析等，大大提高了监控系统的智能化水平。
员工工作服穿戴识别系统基于Python+YOLO网络模型图像识别技术，员工工作服穿戴识别系统通过现场已有的监控摄像头，不需新增硬件对现场未按要求穿戴工服的违规行为实时预警，将违规行为信息及时推送给后台管理人员。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
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