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KubeEdge 1.12版本发布,稳定性、安全性、可扩展性均带来大幅提升

摘要:2022年9月29日,KubeEdge发布1.12版本。新版本新增多个增强功能,在扩展性、稳定性、安全性上均有大幅提升。 本文分享自华为云社区《KubeEdge 1.12版本发布,稳定性、安全性、可扩展性均带来大幅提升》,作者:云容器大未来。 北京时间2022年9月29日,KubeEdge发布1.12版本。新版本新增多个增强功能,在扩展性、稳定性、安全性上均有大幅提升。 KubeEdge v1.12 新增特性: ▪ 全新的边缘设备管理接口DMI ▪ 全新的Edged实现 ▪ EdgeMesh支持高可用(HA)模式 ▪ 支持批量远程升级边缘节点 ▪ 边缘原生接口支持认证鉴权 ▪ CloudHub可靠性增强 ▪ 新增摄像头接口标准GigE的 Mapper实现 新特性概览 全新的云原生边缘设备管理接口DMI 1.12版本中,对全新的云原生边缘设备管理标准Device Management Interface(DMI),提供了Alpha版本支持。DMI让设备管理者可以用云原生的方式对边缘设备进行管理,它的设计覆盖了设备生命周期管理、设备数据管理,且解耦了管理面与数据面数据,使KubeEd...

后CNN探索,如何用RNN进行图像分类

摘要:RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力,让我惊叹。 本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》,作者: Yin-Manny。 一、写前的思考: 当看完RNN的PPT,我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力。 当拿到思考题,在CNN框架下加入RNN程序,这是可以实现的吗,如果可以,它的理论依据是什么,它的实现方法是什么,它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。 我寻找了CNN combine with RNN的资料,看了CLDNN论文,我知道了: CNN和RNN直接的不同点: CNN进行空间扩展,神经元与特征卷积;RNN进行时间扩展,神经元与多个时间输出计算; RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能;CNN则用于静态输出; CNN高级结构可以达到100+深度;RNN的深度有限。 CNN和RNN组合的意义: 大量信息同时具有时间空间特性:视频,图文结合,真实的场景对话; 带有图像的对话,文本表达更具体; 视频相对图片描述的内容更完整。 但是这对思考题没有什么帮助。 于是我又从RN...

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