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使用 Python 都不会错过线程这个知识,但是每次谈到线程,大家都下意识说 GIL 全局锁,
Google于不久前发布了一门全新的开源编程语言名为Go。Go语言的设计最早始于2007年9月,设计者包括Robert Griesemer, Rob Pike和Ken Thompson,后来Ian Lance Taylor实现了基于GCC的go编译器gccgo,Russ Rox的加入推动了语言和库的实际可用性。它于2009年9月被官方正式宣布发布,兼容Linux和Mac操作系统。 Go是一门富有表达力的、并发的、具有垃圾回收功能的编程语言。 用Google的话来说:Go实验性地将C或者C++语言的性能、安全
Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化,使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度,而且更加安全、支持并行进程。
Clay为苹果ARKit带来手势跟踪 据悉,自苹果推出 ARKit 后,Clay 团队正将功能集成到SDK 中,这意味着 ARKit可以在iOS 11上获得简单易用的控制方式。目前SDK已经接入Uni
以前,我总谈到编程是从xaas开始,到langsys到 domainstack到app的四栈叠加过程,语言因为平台也有本质上的二种:toolchain式和app式,历史上,人们总是企图从toolchain式语言上封装一次,在这上面发展app语言,这使得任何一种app都有了平台相关性,这种相关性或是CPU架构,OS的,或是toolchain libc。所以才会有那些移殖性的讨论和软件虚拟机语言(它们将平台重新发明了一次,以封装相异)和实现品,并在这上面长足发展了很多开发理念和实践。
目前来说,大多数人购买VR头显是为了玩VR游戏,但还有一部分人却是为了看片子。用VR头显看视频?是的没错。近日,有消息称:索尼牵手Jaunt VR,将在VR影视上寻求发展,意图摆脱PSVR游戏机的帽子
能方便他们能在无python情况下去使用,也能做到一些简单代码的保护和提高一些运行速度。
在今年的奥斯卡最佳影片提名中,VR影视似乎显得有些冷清。在官方给出的名单中,没有出现任何一部VR作品。对于想要体验最新VR内容的小伙伴来说,这似乎让人不大愉快。不过没关系,在于1月24日举办的圣丹斯电影节的 New Frontier单元上,将会展映更多精彩的VR影片。
Go语言起源 以下早期语言对Go语言的设计产生了重要影响: C Go语言有时候被描述为“C类似语言”,或者是“21世纪的C语言”。Go从C语言继承了相似的表达式语法、控制流结构、基础数据类型、调用参数传值、指针等很多思想,还有C语言一直所看中的编译后机器码的运行效率以及和现有操作系统的无缝适配。 Pascal Modula-2 包的概念 Oberon 摒弃了模块接口文件和 模块实现文件之间的区别 面向对象特性所提供的方法的声明语法 Oberon-2 包的导入和声明语法 CS
我学习python纯粹是因为机缘巧合,大概是我大二的寒假快开学的时候,我没事干在网上搜游戏玩的时候无意之间发现了一个名叫极客战记的游戏,据他介绍是通过写代码来过关的,我抱着试试的态度就买下来玩了。
The price of US oil has turned negative for the first time in history.
每个人都认为Python将连续第二次成为TIOBE年度的编程语言。但这次以2.4%的年增长率获奖是老兵C语言。
在你阅读以下内容时,我不得不告诉你一个事实,编程语言Go正在成为一颗冉冉升起的新星,为什么这样说,出身于Google,它是名门出身,它的作者可以说称得上是神级一样的人物。现在让我们看看它的作者:
b.程序员构建demo,初步决定最基本的游戏框架。如单机还是网游,PC、手机还是主机,采用什么引擎(在当前,某些非常简单的游戏demo也可以跳过编程,直接使用游戏引擎构建)
在影视或者游戏的制作中我们多多少少会用到Photoshop, 但是Photoshop原生不支持Python, 这样会导致我们平常在做流程的时候打通其他环节到Photoshop的难度就加到了。如果买了Ftrack或者Shotgun的公司他们自带的工具链就支持通过python去操作Photoshop除此之外就通过Python的第三方库comtypes去操作Photoshop
在工作中,遇到了需要将应用程序打包成 Docker 镜像并同时运行在不同的 CPU 架构(X86 和 ARM)的环境中。
这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网,无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文,从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统,其中Sigma(做异常检测的)好像是第一次对外说,其他的比如FBFlow, Lumos, Facer等等之前都有讲过 很有意思的是inference全部是CPU,GPU只是用来做training。而且各种算法都有 也会针对不同的问题使用不同的硬件做优化,训练频率和时间也各不相同 文章里面还谈到针对神经网络的拓扑结构优化硬件调度算法等等,是一篇信息量很大的文
文章更新: 20170201 初次成文 问题提出: 在之前的文章中: Linux Deploy:在Android上部署Linux 小苏为大家介绍了使用Linux Deploy在Android系统中部署Linux系统的方法,但是文章发布后,有一部分朋友按照文中的方法无法部署成功。于是小苏在这里发布另一种备选方案 - 使用小苏部署好的Linux镜像来部署Linux系统。 这种方法只支持Ubuntu和Kail Linux(因为小苏只部署了这两个镜像,其他的没有尝试)。原理是将小苏手机上部署好的
平时我们构建的 Docker 镜像通常比较大,占用大量的磁盘空间,随着容器的大规模部署,同样也会浪费宝贵的带宽资源。本文将介绍几种常用的方法来优化 Docker 镜像大小,这里我们使用 Docker Hub 官方上的 Redis 镜像进行说明。
这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网,无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文,从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统,其中Sigma(做异常检测的)好像是第一次对
.NET 团队有一篇博客 改进多平台容器支持, 详细介绍了.NET 7 以上的平台可以轻松的使用Docker buildx 工具构建多平台的镜像。 buildx 是 Docker 官方提供的一个构建工具,它可以帮助用户快速、高效地构建 Docker 镜像,并支持多种平台的构建。使用 buildx,用户可以在单个命令中构建多种架构的镜像,例如 x86 和 ARM 架构,而无需手动操作多个构建命令。此外,buildx 还支持 Dockerfile 的多阶段构建和缓存,这可以大大提高镜像构建的效率和速度。
containerd支持oci标准的镜像,所以可以直接使用docker官方或dockerfile构建的镜像
我们有个了不起的后台程序,可以动态加载模块,并以线程方式运行,通过这种形式实现插件的功能。而模块更新时候,后台程序自身不会退出,只会将模块对应的线程关闭、更新代码再启动,6 得不行。
在业界当前的云原生实践中,“构建一次,随处部署”的机制已经得到了普遍应用。借助容器化和Docker,我们可以为任何环境构建应用和服务,并在运行时再设置配置。
Docker是PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。 Docker是通过内核虚拟化
Docker 提供了两种方法来创建基础镜像,一种是通过引入tar包的形式,另外一种是通过一个空白的镜像来一步一步构建,本文使用的是第二种方法,既FROM scratch
docker官方和个人发布的镜像由于版本等各种原因,漏洞较多,已统计Docker Hub超过30%的官方镜像包含高危漏洞。此外,由于网络等原因也会造成docker pull下载镜像的速度很慢。基于这种情况,我们可以手动定制docker系统镜像。 以下记录了在centos7上做docker镜像的操作记录: 1)镜像制作脚本:mkimage-yum.sh 下载脚本地址:https://pan.baidu.com/s/1geTSQCN 提取密码:qsss 或者直接wget https://raw.githubus
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
Alpine Linux是一种基于musl和BusyBox的Linux 发行版,专为安全性、简单性和资源效率而设计。体积非常小巧,适合用来做Docker镜像。xiaoz最近在为CCAA/Zdir打包容器镜像的时候了解到了Alpine Linux,麻雀虽小但五脏俱全,简直不要太方便。
在我们的生活中,经常会遇到这样一种情况,为了学习某个技术,我们需要去买台配置比较高的电脑,获取从云服务器提供商哪里购买云服务器。不管你选择哪种方式,成本总是需要的。
1.新装系统后 需要设置su密码: 方法 sudo passwd 提示“Enter new UNIX password” 退出root:su 用户名
Docker Buildx 是一个 docker CLI 插件,其扩展了 docker 命令,支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 docker build 相同的用户体验,并增加了许多新功能。
工作中需要在一台x86服务器从写好的golang程序源码生成linux/amd64、linux/arm64 docker镜像,查阅了下资料,这里记录一下操作过程。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件,他包含运行某个软件所需的所有内容,包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。将所有的应用和环境直接打包为docker镜像,就可以直接运行。
Docker Buildx 是一个 Docker CLI 插件,其扩展了 Docker 命令,支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 Docker Build 相同的用户体验,并增加了许多新功能。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件,它包含运行某个软件所需的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
docker buildx 插件简介docker buildx 插件是 docker 19.03 引入的一个新的实验性插件,支持 --platform 可以同步构建多种架构的 docker 镜像。启用 buildx# 临时启用export DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL=enabled# 永久启用vim /etc/docker/damon.json{ "experimental": true}图片安装 docker# 添加 docker 安装源vim /etc/yum.repos.d/
最近我发现有个趋势哈,就是ARM server越来越多,但是ARM好像不像x64平台那么好识别,总是有各种各样的arm识别不了。如果SRS能出ARM的docker镜像,那会比较容易跑起来。 SRS已经支持了多CPU架构的docker镜像,如下图所示: 下面是用法和技术背景。 Usage 现在SRS支持了多个CPU架构,参考ossrs/srs[1]: • linux/amd64 这就是x86_64架构,Intel的64位服务器,目前主要的Linux服务器都是这种类型,无论任何操作系统只要是这个芯片都可以用
默认情况下,x86_64平台只能构建x86_64镜像,如果需要在x86_64平台构建多平台镜像(比如ARM64),我们可以用Docker官方提供的Buildx工具来完成多平台镜像构建。
孔矾建,腾讯高级工程师。多年云原生技术实践经验,聚焦容器镜像与存储领域,负责腾讯云容器镜像仓库产品开发,Harbor 社区 Maintainer,《Harbor 权威指南》联名作者。 前言 愿景与现实 早在1995年,就有“write once and run anywhere”(WORA,编写一次即可在任何地方运行)用于描述 Java 应用程序。时过20年,Docker 高声喊出了自己的口号——“Build Once, Run Anywhere”(一次构建,随处可用)。 愿望是美好的,然而,现实总比理想
运行容器,且进入容器内,参数 解释 -i 交互式命令操作 -t 开启一个终端 bash 进入容器后执行的命令
工作中需要在一台x86服务器从写好的golang程序源码生成linux/amd64、linux/arm64 docker镜像,查阅了下资料,这里记录一下操作过程。 ——Jeremy xu 一、安装docker 查阅docker官方文档,需要使用buildx,而Docker 19.03版本已经捆绑了buildx,方便起见,这里就直接使用19.03版本的docker了,过程如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
在这篇博客中,我们将讨论如何在M1芯片的Mac上构建多平台的Docker镜像。我们将使用Docker的buildx命令,这是一个实验性的功能,用于启用对多平台镜像的构建。
在工作和生活中,我们可能经常需要将某个程序跑在不同的 CPU 架构上,比如让某些不可描述的软件运行在树莓派或嵌入式路由器设备上。特别是 Docker 席卷全球之后,我们可以轻松地在 ARM 设备上通过容器部署各种好玩的应用,而不用在意各种系统的差异性。
如果你使用的是 Linux 系统,作为开发机器,示例中的容器项目会使用你操作系统中的 Linux 容器功能。而对于 Windows 或 macOS,Docker 会安装一个 Linux 虚拟机,用于执行容器。
使用Docker Buildx构建支持AMD64、ARM、ARM64等架构的镜像并传到到Docker Hub
在运行任何 docker 镜像或 Kubernetes pod 时,您是否在服务器上看到过exec /docker-entrypoint.sh: exec format error错误消息?这很可能是因为您正在服务器上运行一些其他 CPU 架构的容器镜像,或者您是否曾经 在 Apple Silicon M1、M2 MacBook 上使用过--platform linux/x86_64选项?如果是,那么您无法获得 Apple 芯片的本机性能,并且可能会耗尽 MacBook 的电池电量。为了避免这种错误和性能问题,我们需要运行正确的多架构容器镜像,或者我们可能需要构建自己的镜像,因为所有容器公共镜像都没有可用的多架构镜像。
Docker虚拟化技术是基于容器化,容器化技术的本质其实是基于内核资源调度的再分配! 并不是什么新技术,只是近年Linux内核更加成熟,在资源调度隔离更成熟,所以容器化技术再被提上议程。
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