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kubeflow系列(三):模型即服务,关于tensorflow serving的使用

kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口, TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API。 Tensorflow Serving 直接加载模型即可生成接口,不过 serving 支持的模型只有 SaveModel,因此这里主要介绍 SaveModel。 SaveModel SaveModel 是一种专门用于tf模型 拓扑结构(topology) 和 权重(weights) ,基于 SaveModel 不需要运行原始的模型构建代码,这样非常利于共享或部署模型,因此一般模型部署都用 SaveModel。 拓扑结构(Topology): 这是一个描述模型结构的文件(例如它使用的了哪些操作)。它包含对存储在外部的模型权重的引用。 权重(Weights): 这些是以有效格式存储给定模型权重的二进制文件。它们通常存储在与拓扑结构相同的文件夹中。 SaveMode...

IBM研究实验室开源SysFlow以应对云威胁

IBM研究实验室近日宣布发布开源安全工具包SysFlow,用于查找云和容器环境中的漏洞。SysFlow旨在解决网络保护中的常见问题。现代安全监控工具可以高精确度地捕获系统活动,跟踪到单个事件例如文件更改操作等。 这很有用但也会产生大量“噪音”,更难以发现威胁。IBM研究人员Frederico Araujo和Teryl Taylor称在这种情况下寻找漏洞无异于“大海捞针”。 SysFlow减少了安全团队必须筛选的信息量。该工具包可以从给定的系统中收集操作数据,并将这些数据压缩到一个模型中,该模型可以显示系统的高级别行为而不是单个事件(例如HTTP请求),而且还可以呈现这种本地化事件,但是SysFlow会将其与相关行为模式进行关联,而不是为了详细分析提供必要的上下文。 Araujo和Taylor在一篇博客文章中举例了一种示漏洞场景,结果证明该工具包是非常方便的。他们假设黑客发现了企业网络中存在漏洞的Node.js服务器,将恶意脚本下载到该服务器上,然后入侵了敏感的客户数据库。 两位研究人员解释说:“先进的监视工具只能捕获断开连接的事件流,但SysFlow可以连接系统上每个攻击步骤的实体。例...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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