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docker技术一:基本使用和自定义镜像

Docker 容器 概述:完整的一套容器管理系统,提供了一组命令,让用户更加方便直接使用,不需要过多关心底层内核技术 容器技术已经成为应用程序封装和交付的核心技术 3 大技术核心:由内核提供 CGroups(Control Groups):限制、隔离进程组所使用的资源管理,文件位置: /sys/fs/cgroup。可以约束资源使用:内存、文件系统缓存、CPU 利用率、磁盘分组,审计,挂载进程 NameSpace:修改进程视图 UTS(-uts):UTS 命名空间用于设置主机名和对该命名空间中正在运行的进程 可见的域。 IPC(-ipc):IPC 命名空间提供命名的共享内存段,信号量和消息队列的分离。 rootfs:根文件系统 SELinux:安全 由于是在物理机上实施隔离,启动一个容器就像启动一个进程一样快速 优点: 使用共享的公共库和程序 对比虚拟化技术更加简洁高效 缺点: 隔离性差,所有容器内的进程都运行在物理机 由于共用 Linux 内核,安全性有缺陷SELinux 难以驾驭 监控容器和容器排错是难点 注:默认测试环境关闭防火墙,因为docker 会在 iptables 内写入规...

解密 | 阿里云破图像识别世界纪录的背后

本文原作者:昀龙、顾真 2018年12月25日,斯坦福大学发布最新的DAWNbench深度学习推理榜单,阿里云获得了图像识别性能及成本双料冠军,打破了基于亚马逊AWS计算平台保持的长达8个月的纪录。这是该榜单首次出现中国科技公司。 阿里云技术团队使用ecs.gn5i-c8g1.2xlarge实例,以每张图片4.218ms的性能(见图2),0.00000154美金(见图4)的推理成本分别登顶推理性能和成本榜单,不仅性能是第二名基于Amazon EC2 [c5.18xlarge]实例的2.36倍,而且平均每张图片的推理成本也比第二名低6.1%。 图1 图像识别示意图 尽管针对DNN性能的优化始终是学术界及产业界研发的热点,但在DAWNbench竞赛推出之前,业内并没有一个对深度学习训练及推理任务进行端到端评价的标准。DAWNbench竞赛是第

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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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