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倒向Docker:微软的支持可能是容器战争的第一枪

本文讲的是倒向Docker:微软的支持可能是容器战争的第一枪【编者的话】2015年后在容器世界中,Docker已经不再是唯一的主角,容器的使用开始区分阵营:Red Hat和Google联合目标是让Kubernetes无需Docker即可运行容器;而另一方微软也没有坐以待毙,且看本文讲述了微软在Docker方面的进攻和努力。 和平,友爱,Docker或者Kubernertes,必须要选择其一。 可以说Docker去年做了 一件愚蠢的事情 。虽然开发者认可,但企业并非这样看。 那时微软拥有企业级技术、开始对开源技术炽热的爱,他可能是Docker最友善的朋友。不仅仅是微软开始靠近Docker风格的开发,越来越多的公司开始押注于Docker了。 这可能也不是一个大问题,这是对于口味老旧、更好战的微软来说就不一样了。为了拉拢Docker,微软正在针对社区标准化Kubernets推进。 当然, 微软支持Kubernetes ,甚至在2016年聘请Google的 Kubernetes首席工程师 。然而,根据熟悉微软容器计划的人士意见,微软的真正的重点是 与Docker及其数据中心服务合作 。 背后有...

用Docker玩转深度学习

本文讲的是用Docker玩转深度学习【编者的话】这篇文章介绍了Docker与深度学习结合的例子。Docker的优势是解决了依赖的问题,方便分发个人工作成果;缺点是不直接支持GPU,需要开发者自己安装nvidia-docker。 Docker提供了一种将Linux Kernel中需要的内容静态链接到你的应用中的方法。Docker容器可以使用宿主机的GPUs,因此我们可以把TensorFlow或者机器学习代码的任何依赖都链接到 容器中,这样其他小伙伴就可以使用你的工作成果了。 你可以发布一个可再现的机器学习项目,它几乎不需要用户设置,不需要用户花6小时去下载依赖或者报错: #6hoursofinstallingdependencies pythontrain.py >ERROR:libobscure.socannotopensharedobject 相反,你可以这样做: dockruntensorflow/tensorflow:0.12.1-gpupythontrain.py TRAININGSUCCESSFUL 这种方法可以直接运行你的 train.py 脚本,所有的依赖包括GPU...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。

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