Google推出可用来保护容器供应链的工具Voucher
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以 Kubernetes 为代表的容器技术,已成为云计算的新界面
来源 | 阿里巴巴云原生公众号 作者 | 志敏、智清 2020 年 双11,阿里核心系统实现了全面云原生化,扛住了史上最大流量洪峰,向业界传达出了“云原生正在大规模落地”的信号。这里包含着诸多阿里 "云原生的第一次”,其中非常关键的一点是 80% 核心业务部署在阿里云容器 ACK 上,可在 1 小时内扩展超百万容器。 可以说,以 Kubernetes 为代表的容器技术正成为云计算新界面。容器提供了应用分发和交付标准,将应用与底层运行环境进行解耦。Kubernetes 作为资源调度和编排的标准,屏蔽底层架构差异性,帮助应用平滑运行在不同基础设施上。CNCF Kubernetes 的一致性认证,进一步确保不同云厂商 Kubernetes 实现的兼容性,这也让更多的企业愿意采用容器技术来构建云时代的应用基础设施。 云原生容器新界面的崛起 作为容器编排的事实标准,Kubernetes 支持 IaaS 层不同类型的计算、存储、网络等能力,不论是 CPU、GPU、FPGA 还是专业的 ASIC 芯片,都可以统一调度、高效使用异构算力的资源,同时完美支撑各种开源框架、语言和各类型应用。 伴随着 Ku...
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深度学习中的图像分割:方法和应用
点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 作者:missinglink.ai 编译:ronghuaiyang 导读 介绍使图像分割的方法,包括传统方法和深度学习方法,以及应用场景。 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今,它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。 许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割,以理解图像中的内容,并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体,这在十年前是无法想象的。 深度学习可以学习视觉输入的模式,以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行,以减少计算时间。 什么是图像分割? 图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分,并...
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