Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。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。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来，该帖子已更新，可以使用最新版本的JHipster（6.3.0）和Istio（1.3.0）。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词：Service Mesh。这么绕口的词，到底是什么意思？引用一篇文章里对其的解释：
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
欢迎大家围观小阑精心整理的API安全最新资讯，在这里你能看到最专业、最前沿的API安全技术和产业资讯，我们提供关于全球API安全资讯与信息安全深度观察。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
嗨，各位技术同好，我是猫头虎，一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天，我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器，一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣，那就跟我一起深入了解吧！
Google 声明[2]将选择 Cilium[3] 作为 GKE 网络的数据面 V2 以便增加其容器安全性和可观测性。
本篇将帮助读者实现基于 微信开发者工具 & C#环境 下的用户在小程序上的授权登陆。
说明：为什么不从vsql统计信息？这是因为即便相同的SQL，每次执行耗时也可能不一样，所以，考虑求平均值，所以需要对SQL分组统计，SQL_TEXT相同，大概率为同一条SQL，所以考虑从按SQL_TEXT分组统计的vsqlarea读取信息。当然，出于严谨的考虑，也可以不分组统计，把vsqlarea替换成vsql就好了。
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
个人计算机的发展导致了带有图形的用户界面GUI的数据库应用的发展。程序在个人计算机上运行，这些代码直接与一个共享的数据库进行通信。这种模式被称为客户-服务器体系结构。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
Indexed Database API 简称 IndexedDB，是浏览器中存储结构化数据的一个方案。IndexedDB 用于代
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
超文本传输协议就是所谓的HTTP，是一个简单的请求-响应协议，它通常运行在TCP之上。它指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应。请求和响应消息的头以ASCII形式给出；而消息内容则具有一个类似MIME的格式。这个简单模型是早期Web成功的有功之臣，因为它使开发和部署非常地直截了当。
1.降低了组件之间的耦合性 ，实现了软件各层之间的解耦 2.可以使用容易提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 3.容器提供单例模式支持 4.容器提供了AOP技术，利用它很容易实现如权限拦截，运行期监控等功能 5.容器提供了众多的辅助类，能加快应用的开发 6.spring对于主流的应用框架提供了集成支持，如hibernate，JPA，Struts等 7.spring属于低侵入式设计，代码的污染极低 8.独立于各种应用服务器 9.spring的DI机制降低了业务对象替换的复杂性 10.Spring的高度开放性，并不强制应用完全依赖于Spring，开发者可以自由选择spring的部分或全部
昨晚在 Kubernetes 1.0 庆典上，我谈到了 Kubernetes 1.0 的发展历程，当时我坐在小溪对岸，而项目……
Kubestriker是一款针对Kubernetes的快速安全审计工具，Kubestriker可以对Kubernetes的infra容器执行大量深入检测，以帮助研究人员识别其中存在的安全错误配置以及其他安全问题。这些安全问题可能是工程师或开发人员在使用Kubernetes会遇到的，尤其是在大规模生成环境之中，一个小小的安全问题可能会带来严重的安全风险。
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
OWASP 或 Open Web Security Project 是一家非营利性慈善组织，致力于提高软件和 Web 应用程序的安全性。该组织根据来自各种安全组织的数据发布顶级 Web 安全漏洞列表。
一、Android的权限机制 Android是目前最流行的智能手机软件平台之一，在智能移动终端如火如荼发展的同时，其安全态势也日益严峻。有调查表明，恶意软件的数量在持续的上升，Google在Android安全机制上面也做了很多工作，并且一直在持续的更新，其Android的安全模型由3个部分组成：Linux安全机制、Android本地库及运行环境安全与Android特有的安全机制，如下图： 本文只涉及到其中的权限机制介绍，其他的部分如果有感兴趣的，我们可以后续一起探讨。 Android的权限管理遵循的是
大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
如果你看到这里，你以前可能听说过API 和REST,然后你就会想:“这些都是什么东西？”。也许你已经了解过一些这方面的知识，但却不知道从何入手。在这个教程中，我将会诠释REST的基础以及如何给应用创建一个API（包括认证授权）。
异常处理是编程中十分重要但也最容易被人忽视的语言特性，它为开发者提供了处理程序运行时错误的机制，对于程序设计来说正确的异常处理能够防止泄露程序自身细节给用户，给开发者提供完整的错误回溯堆栈，同时也能提高程序的健壮性。
Node.js 自发布以来，已成为业界重要破局者之一。Uber、Medium、PayPal 和沃尔玛等大型企业，纷纷将技术栈转向 Node.js。Node.js 支持开发功能强大的应用，例如实时追踪 App、视频 / 文本聊天引擎、社交媒体 App 等，当前已成为开发人员热衷的一项技能。本文作者基于自身实施经历，给出一张 Node.js 学习路线图。建议开发人员考虑深入掌握 Node.js 之前，必须明确自己构建的目标，否则容易半途而废。目标导向有助于在学习中聚焦关键技能，而非纠结于是否值得去学习。
作者 ｜ Mohit 译者 ｜ 盖磊 策划 ｜ 田晓旭 Node.js 自发布以来，已成为业界重要破局者之一。Uber、Medium、PayPal 和沃尔玛等大型企业，纷纷将技术栈转向 Node.js。Node.js 支持开发功能强大的应用，例如实时追踪 App、视频 / 文本聊天引擎、社交媒体 App 等，当前已成为开发人员热衷的一项技能。本文作者基于自身实施经历，给出一张 Node.js 学习路线图。建议开发人员考虑深入掌握 Node.js 之前，必须明确自己构建的目标，否则容易半途而废。目标导向有助于
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
作者还提到了大规模测试公司，如Quest诊断和LabCorp，它们每天处理大约150,000次测试，并从保险赔偿中获利。文章还讨论了科技公司在测试中的作用，举了一个例子，犹他州的一个团队签订了一份价值5000万美元的合同提供测试，尽管他们之前没有实验室测试的经验。
增量锁定具有潜在危险，因为它可能导致称为死锁的情况。当两个进程各自对已被另一个进程锁定的变量断言增量锁定时，就会出现这种情况。因为尝试的锁是增量的，所以现有的锁不会被释放。结果，每个进程在等待另一个进程释放现有锁的同时挂起。
你有一个新软件产品的想法，你已经完成了你的研究，创建了一个受众并承诺每个人都会解决这个问题。在下文中，我将为您提供一个经过验证的清单和构建 SaaS 的最佳实践。 如今，我们有无数的工具来构建软件。从编程语言、框架和云平台到 nocode 应用程序构建器。此外，市场上充斥着各种提高用户期望的 SaaS 产品。 定义核心 因为竞争如此激烈，你不能不断地重新发明轮子。相反，您的主要目标应该是尽快掌握核心功能。 但核心功能究竟是什么？假设您想创建一个新的送餐应用程序。除非您创建一种新的独特的用户身份验证方式
从2019年下半年，所有安卓外部应用市场强制要求应用升级到TargetVersion 28。斗破苍穹的升级过程需要分以下两步来做。
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
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