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无服务器调研,部署REST API是最普遍用例

近日,Github公布了一项无服务器计算调查,有近600位Github用户参与了这项调查。结果显示,AWS是最受关注的无服务器选择,部署REST API是无服务器计算最普遍的用例。 通过无服务器计算,所有后端工作,例如扩展,容量规划和维护操作通常由公有云提供商以自动化方式进行处理,因此从理论上讲,开发者和程序员可以更加聚焦编写或集成代码,来促进业务发展。 正是基于此,无服务器越来越受到用户的欢迎。调查显示,当被问到无服务器工作的成熟度时,受访者中有40%表示他们的成熟度是“高”,完全依靠无服务器;另有22%的用户表示,他们的拥护是“中”,即正在过渡到无服务器。 对于无服务器平台的选择,AWS无疑是最大赢家。调查显示,有72%的受访者将其列为公有云计算的选择,微软Azure占18%,谷歌云平台占13%。有61%的企业报告使用AWS Lambda的FaaS,另有9%的用户使用Azure Functions。 有28%的受访者认为,无服务器技术最积极的方面是其能够部署以事件驱动架构的能力,21%的认为用于构建和支持应用程序的资源成本降低,21%的受访者认为能够根据需要快速扩展应用程序的能力;...

使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 创建用于室内和室外火灾检测的定制InceptionV3和CNN架构。 嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。 创建定制的CNN架构 我们将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先,我们创建用于标记数据的ImageDataGenerator。[1]和[2]数据集在这里用于训练。最后,我们将提供980张图像用于训练和239张图像用于验证。我们也将使用数据增强。 import tensorflow as tfimport keras_preprocessingfrom keras_preprocessing import ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。