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使用docker api

前提: 系统centos 7 docker version 1.10.3 使用systemd启动docker 访问方式: 修改/usr/lib/systemd/system/docker.service中的ExecStart,添加host " -H tcp://0.0.0.0:1234 " ExecStart=/usr/bin/docker daemon $DOCKER_OPTS -H tcp://0.0.0.0:1234执行systemctl --system daemon-reload, 将docker守护进程绑定到网络接口1234上。 (我机器执行上述命令没起作用,我就重启了docker : systemctl restart docker.service) 这时候会看到1234端口被docker进程绑定了。 [root@node888 system]# ss -anp | grep 1234 tcp LISTEN 0 128 :::1234 :::* users:(("docker",8694,6)) 查看docker信息,验证绑定情况 docker -H localhost:1234 info 可以看到 Containers: 49 Running: 1 Paused: 0 Stopped: 48 Images: 6 Server Version: 1.10.3 Storage Driver: devicemapper Pool Name: docker-253:0-202045413-pool Pool Blocksize: 65.54 kB Base Device Size: 10.74 GB Backing Filesystem: xfs Data file: /dev/loop0 Metadata file: /dev/loop1 Data Space Used: 4.555 GB Data Space Total: 107.4 GB Data Space Available: 2.347 GB Metadata Space Used: 10.02 MB Metadata Space Total: 2.147 GB Metadata Space Available: 2.137 GB Udev Sync Supported: false Deferred Removal Enabled: false Deferred Deletion Enabled: false Deferred Deleted Device Count: 0 Data loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/data WARNING: Usage of loopback devices is strongly discouraged for production use. Either use `--storage-opt dm.thinpooldev` or use `--storage-opt dm.no_warn_on_loop_devices=true` to suppress this warning. Metadata loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/metadata Library Version: 1.02.82 (2013-10-04) Execution Driver: native-0.2 Logging Driver: json-file Plugins: Volume: local Network: null host bridge Kernel Version: 3.10.0-229.el7.x86_64 Operating System: CentOS Linux 7 (Core) OSType: linux Architecture: x86_64 CPUs: 4 Total Memory: 15.52 GiB Name: tw-node1247 ID: 757V:3H6N:ACAT:OJJJ:S353:QAQV:63HH:DWWR:KVQD:PFEQ:TGST:LUZ2 Debug mode (server): true File Descriptors: 20 Goroutines: 35 System Time: 2017-03-05T20:29:46.906849392+08:00 EventsListeners: 0 Init SHA1: Init Path: /usr/bin/docker Docker Root Dir: /var/lib/docker Username: lixiaolun Registry: https://index.docker.io/v1/ 或者使用curl http://localhost:1234/info 查看image curl http://localhost:2345/images/json | python -mjson.tool

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YARN REST API

先附官网地址 查看指定队列的所有任务: GET http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps?queue=dev 查看指定任务的详细信息: GET http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps/application_1326821518301_0005 监控任务: curl 'http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps/application_1409421698529_0012/state' GET http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps/application_1409421698529_0012/state 杀死任务: curl -v -X PUT -d '{"state": "KILLED"}''http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps/application_1409421698529_0012' PUT http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/apps/application_1399397633663_0003/state 查询集群调度器详情(包含队列详情): GET http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/scheduler 查询整个集群指标: GET http://<rm http address:port>/ws/v1/cluster/metrics

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AI时代科技企业发稿新逻辑:告别铺量,抢占AI信源话语权

摘要:当下科技企业品牌发稿正在发生核心逻辑变革,行业竞争从传统搜索引擎的“被搜索到”,全面转向AI大模型场景下的“被AI引用”。稿件铺量无效、信源权重混乱、投放效果无法追溯,成为科技品牌营销的三大核心痛点。本文结合行业公开数据与实战服务经验,拆解AI采信机制下科技企业的高效发稿路径,梳理精准适配科技行业的媒体渠道体系,同步分享落地解决方案与真实行业案例,为科技品牌提升AI可见度提供实操参考。

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2017百度世界大会 AI让百度重拾主动权

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 11月16日,百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰在“百度世界”2017 AI技术与平台论坛上表达了上述观点。他表示,AI作为新的生产力,积极为行业赋能,创造新的行业。百度在实践中已经大量应用AI技术,不仅提升了生产率,也创造了全新的价值。同时,百度正在将这些AI能力全面开放,与合作伙伴和广大开发者一起,建设AI生态,希望全社会都参与到以AI为核心驱动力的工业革***来。 在主题为“让新技术更懂新时代”的百度世界AI技术与平台论坛上,百度奉献了内涵丰富的AI技术盛宴。不仅有全新的语音、视觉技术解决方案,还包括开源的深度学习平台PaddlePaddle升级,“BROAD”公开数据集发布计划等。同时,百度AI商业化团队也正式亮相,宣布了数据智能平台与智慧机场两项行业解决方案,并举办了一场关于智能客服的行业研讨会。 王海峰在论坛开场演讲中表示,百度各业务通过AI赋能,在提升生产率和创造新价值方面均取得显著成果。例如,百度信息流应用自然语言处理技术对内容质量进行识别,每天可减少上亿低质内容的分发,编辑人工效率提升60%以上;通过视频分类和比对技术,降低信息流中相同视频重复出现的比率,节约了80%的人力成本;同样,综合应用各项AI技术打造的智能客服解决方案,可以帮助行业伙伴降低人工成本20%以上;而在百度搜索和金融等产品中,AI技术的应用则创造了全新的产品体验和价值。王海峰表示,百度的AI实践也体现了AI作为新生产力的巨大潜力,我们期待和有志于人工智能的伙伴们一起,发展AI核心技术,拓展行业场景。 百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰 王海峰介绍了百度AI技术的整体布局和AI核心技术取得的***进展。语音技术方面,有口语和朗读语流、中英文等一体化建模技术,有基于深度学习的情感拼接合成,有融合先进的识别与合成、软硬一体、低成本、低误报和高精度的远场语音技术。视觉技术方面,已经可以识别8万种物体,可以做到花卉、动物、车型、商品等细粒度图像识别;掌握从视频分类、检索、细粒度识别、比对、结构化分析等全面而完整的视频语义理解技术;实现从2D到3D的人脸识别。自然语言处理方面,百度拥有***的中文语言理解与交互、以及内容理解等技术。知识图谱方面,百度拥有亿级实体、千亿事实,在此基础上能够做到丰富的知识标注和关联。在用户画像方面,百度拥有10亿画像,细分标签达到千万量级,可基于画像做出精准的个性化推荐。这些沉甸甸的***技术成果,会跟已经开放的AI能力一样,全面输出给每一位致力于用AI技术变革行业,创造新价值的合作伙伴以及开发者们。 “百度目前已经将80多项全球领先的AI能力和技术解决方案,开放开源给全社会使用。”王海峰说。百度自7月宣布开放60项核心AI技术能力后,迅速吸引了国内外开发者和合作伙伴的关注。短短几个月,百度AI技术的开放与落地能力又取得突破性进展。目前,百度大脑已开放80多项核心AI能力,接入百度AI开放平台的开发者数量超过37万,百度大脑被内外部产品调用的次数达到每天2188亿次。 此次大会发布的“硬软一体远场语音解决方案”和“智慧视觉技术方案”,将会为相关行业带来巨大收益,备受瞩目。前者是一套端到端、软硬一体、端云结合的完整解决方案,具有硬件成本低、识别高精准、误唤醒率低、语音合成高度拟人等优势,可广泛应用于智能音箱、智能电视、可穿戴设备等多个应用场景。后者基于图像、人脸、OCR(文字识别)、视频、AR(增强现实)技术、机器人视觉技术,推出多个行业的智慧视觉解决方案,增强机器感知、理解世界的能力,有望为金融、医疗、保险、零售等多种商用场景带来革新。 在技术平台方面,百度宣布即日起推出目前全球规模***的“BROAD”百度AI公开数据集计划(Baidu Research Open-Access Dataset),包括室外场景理解数据集、视频精彩片段数据集、阅读理解数据集3个数据集。这些数据是百度AI生态的真实数据,有些是***发布,有些是截止目前国际上发布的***的数据集。百度AI公开数据集计划将在2018年开放更多数据,并推出供在校师生免费使用的BROAD云计算平台,共同推进AI技术的发展和落地。 此外,日前全球开发热度(用Github pull request数量衡量)增速***的开源深度学习平台 PaddlePaddle 发布了三大新功能。首先,PaddlePaddle Fluid 提供高级语言中的 while和if等控制流结构提升使用者的开发效率,同时将利用编译优化技术保证计算性能。其次,PaddlePaddle Cloud支持使用者在浏览器里开发AI应用,在云端调试运行,使开发者不再需要在个人电脑和机群之间切换环境,显著提升工作效率;第三,PaddlePaddle EDL 是全球***支持弹性作业调度的开源AI云解决方案,通过与Kubernetes合作实现弹性作业调度充分利用机群计算资源。此外,PaddlePaddle目前已经支持 Android、iOS、Raspberry Pi等常见移动平台,未来将支持PX2/3等为自动驾驶设计的车载电脑。 百度除了在AI核心技术上有显著进展外,也在商业化落地方面取得突破。本次论坛上,百度副总裁、AI技术平台体系商业化总负责人杨涛宣布了百度全新的端到端数据智能平台和智慧机场两大行业解决方案,推动AI技术的商业化进程。百度全栈端到端数据智能平台,基于全球领先的百度人工智能技术构建,包括思维引擎与感知引擎,大规模机器学习、深度学习,提炼基础服务、数据分析及展现、数据治理、数据应用等产品与服务;也包括成熟、专业的数据智能行业场景解决方案,为泛零售、银行、保险、媒体、物联网、政务、交通等领域提供解决方案,通过AI技术赋能予客户,实现降本增效和创造新价值。在智慧机场方面,百度发布了融合百度AI能力的“智慧机场大脑”,包括智慧安全、智慧服务、智慧运行、智慧商业和智慧管理五大应用。百度希望在开放的人工智能技术平台与合作伙伴共建智慧机场生态圈,为用户带来从家门到舱门、出行即服务的舒心体验。 论坛同时还举办了百度智能服务行业研讨会。百度分享了对企业市场、销售、服务全方位一体化的赋能实践,并与在场嘉宾、合作伙伴重点探讨客户服务在AI大浪潮下的未来趋势。百度的智能服务方案目前可应用于营销、销售、客服等环节,提升用户体验,降低人力成本,提升管理效率。 AI新时代已经到来。百度人工智能已经在交通、教育、医疗、娱乐等行业结合场景进行多技术综合应用,人工智能作为新的生产力,优势愈发明显。正如百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在大会演讲时强调的:十二年前首届百度世界大会,百度通过“更懂中文”让人们获取信息越来越便捷,而在世界越来越复杂的今天,人工智能技术让“百度更懂你”,百度将实现用科技让复杂的世界更简单的伟大使命。 【责任编辑: 钱鹏 TEL:(010)68476606】 点赞 0

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Mario

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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。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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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