首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[MaaS平台],共10006篇文章
优秀的个人博客,低调大师

AI平台-MNN【推理引擎】

1、MNN简介 MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎,核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题,涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前,MNN已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景,每天稳定运行上亿次。此外,菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中,MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫、明星猜拳大战等场景中使用。 AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合

优秀的个人博客,低调大师

AI平台-NeuronBlocks【NLP工具】

NeuronBlocks是一个模块化NLP深度学习建模工具包,可以帮助工程师/研究者们快速构建NLP任务的神经网络模型。 该工具包的主要目标是将NLP中深度神经网络模型构建的开发成本降到最低,包括训练阶段和推断阶段。在构建自然语言理解深度学习模型时,工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力,而不是专注于模型架构设计与参数调节。为提升构建深度模型的效率,微软推出了开源项目NeuronBlocks,一个用于自然语言处理任务的深度学习工具包。NeuronBlocks将各种神经网络层封装为模块,通过配置简单的JSON文件,就可以轻松地构建复杂的深度神经网络模型。NeuronBlocks能使工程师们在几秒钟内构建和训练各种自然语言处理模型,而无需写一行代码。NeuronBlocks包括 Block Zoo 和 Model Zoo

优秀的个人博客,低调大师

Unity获取Android平台音量

图片.png https://www.cnblogs.com/Jason-c/p/7766021.html http://blog.csdn.net/tdstds/article/details/25533291 using UnityEngine; using System.Collections; using UnityEngine.UI; public class AndroidAudio : MonoBehaviour { private const string currentVolume = "getStreamVolume"; //当前音量 private const string maxVolume = "getStreamMaxVolume"; //最大音量 private const int STREAM_VOICE_CALL = 0; // 通话音量 private const int STREAM_SYSTEM = 1; // 系统音量 private const int STREAM_RING = 2; // 铃声音量 private const int STREAM_MUSIC = 3; // 媒体音量 private const int STREAM_ALARM = 4; // 警报音量 private const int STREAM_NOTIFICATION = 5; // 窗口顶部状态栏 Notification private const int STREAM_DTMF = 8; // 双音多频 private const int ADJUST_LOWER = 9; // 双音多频 private static AndroidJavaObject audioManager; //创建几个 "3D Text" 用于接收音量值 public Text STREAM_VOICE_CALL_Text; public Text STREAM_SYSTEM_Text; public Text STREAM_RING_Text; public Text STREAM_MUSIC_Text; public Text STREAM_ALARM_Text; public Text STREAM_NOTIFICATION_Text; public Text STREAM_DTMF_Text; public Text MaxSTREAM_VOICE_CALL_Text; public Text MaxSTREAM_SYSTEM_Text; public Text MaxSTREAM_RING_Text; public Text MaxSTREAM_MUSIC_Text; public Text MaxSTREAM_ALARM_Text; public Text MaxSTREAM_NOTIFICATION_Text; public Text MaxSTREAM_DTMF_Text; #if UNITY_ANDROID && !UNITY_EDITOR void Awake() { AndroidJavaClass UnityPlayer = new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer"); AndroidJavaObject currentActivity = UnityPlayer.GetStatic<AndroidJavaObject>("currentActivity"); audioManager = currentActivity.Call<AndroidJavaObject>("getSystemService", new AndroidJavaObject("java.lang.String", "audio")); } void Update() { STREAM_VOICE_CALL_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_VOICE_CALL).ToString(); STREAM_SYSTEM_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_SYSTEM).ToString(); STREAM_RING_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_RING).ToString(); STREAM_MUSIC_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_MUSIC).ToString(); STREAM_ALARM_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_ALARM).ToString(); STREAM_NOTIFICATION_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_NOTIFICATION).ToString(); STREAM_DTMF_Text.text = audioManager.Call<int>(currentVolume, STREAM_DTMF).ToString(); MaxSTREAM_VOICE_CALL_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_VOICE_CALL).ToString(); MaxSTREAM_SYSTEM_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_SYSTEM).ToString(); MaxSTREAM_RING_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_RING).ToString(); MaxSTREAM_MUSIC_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_MUSIC).ToString(); MaxSTREAM_ALARM_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_ALARM).ToString(); MaxSTREAM_NOTIFICATION_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_NOTIFICATION).ToString(); MaxSTREAM_DTMF_Text.text = audioManager.Call<int>(maxVolume, STREAM_DTMF).ToString(); } #endif }

优秀的个人博客,低调大师

ELK日志收集平台部署

需求背景 一位朋友的公司研发最近有一些苦恼。由于他们公司的后台服务有三台,每当后台服务运行异常,需要看日志排查错误的时候,都必须开启3个ssh窗口进行查看,研发们觉得很不方便,于是便有了统一日志收集与查看的需求。 这里,我用ELK集群,通过收集三台后台服务的日志,再统一进行日志展示,实现了这一需求。 当然,当前只是进行了简单的日志采集,如果后期相对某些日志字段进行分析,则可以通过logstash以及Kibana来实现。 部署环境 系统:CentOS 7 软件: elasticsearch-6.1.1 logstash-6.1.1 kibana-6.1.1 下载地址:https://www.elastic.co/cn/products 搭建步骤 一:elasticsearch: elasticsearch是用于存储日志的数据库。 下载elasticsearch软件,解压: 1 2 #tar-zxvfelasticsearch-6.1.1.tar.gz #mvelasticsearch-6.1.1/opt/apps/elasticsearch 由于elasticsearch建议使用非root用户启动,使用root启动会报错,故需创建一个普通用户,并进行一些简单配置: 1 2 3 4 5 6 #useraddelk #vi/opt/apps/elasticsearch/config/elasticsearch.yml network.host:0.0.0.0 http.port:9200 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" 启动,并验证: 1 2 3 4 5 6 7 #su-elk $ nohup /opt/apps/elasticsearch/bin/elasticsearch & #netstat-ntpl|grep9200 tcp000.0.0.0:92000.0.0.0:*LISTEN6637 /java #curl'localhost:9200/_cat/health?v' epochtimestampclusterstatusnode.totalnode.datashardsprireloinitunassignpending_tasksmax_task_wait_timeactive_shards_percent 151485803309:53:53elasticsearchyellow11241241002410-50.0% 二:logstash logstash用于收集各服务器上的日志,然后把收集到的日志,存储进elasticsearch。收集日志的方式有很多种,例如结合redis或者filebeat,这里我们使用redis收集的方式。 安装logstash: 1 2 3 在所有服务器上: #tar-zxvflogstash-6.1.1.tar.gz #mvlogstash-6.1.1/opt/apps/logstash/ 配置后台服务器,收集相关的日志: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 在三台后台服务器上新建logstash文件,配置日志收集: #vi/opt/conf/logstash/logstash.conf input{ file { #指定type type => "web_stderr" #匹配多行的日志 codec=>multiline{ pattern=> "^[^0-9]" what=> "previous" } #指定本地的日志路径 path=>[ "/opt/logs/web-stderr.log" ] sincedb_path=> "/opt/logs/logstash/sincedb-access" } file { type => "web_stdout" codec=>multiline{ pattern=> "^[^0-9]" what=> "previous" } path=>[ "/opt/logs/web-stdout.log" ] sincedb_path=> "/opt/logs/logstash/sincedb-access" } #收集nginx日志 file { type => "nginx" path=>[ "/opt/logs/nginx/*.log" ] sincedb_path=> "/opt/logs/logstash/sincedb-access" } } output{ #指定输出的目标redis redis{ host=> "xx.xx.xx.xx" port=> "6379" data_type=> "list" key=> "logstash" } } 配置elk日志服务器上的logstash,从redis队列中读取日志,并存储到elasticsearch中: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 #vi/opt/conf/logstash/logstash-server.conf #配置从redis队列中读取收集的日志 input{ redis{ host=> "xx.xx.xx.xx" port=> "6379" type => "redis-input" data_type=> "list" key=> "logstash" threads=>10 } } #把日志输出到elasticsearch中 output{ elasticsearch{ hosts=> "localhost:9200" index=> "logstash-%{type}.%{+YYYY.MM.dd}" } #这里把日志收集到本地文件 file { path=> "/opt/logs/logstash/%{type}.%{+yyyy-MM-dd}" codec=>line{ format => "%{message}" } } } 启动logstash进程: 1 2 3 4 后台服务器: #nohup/opt/apps/logstash/bin/logstash-f/opt/conf/logstash/logstash.conf--path.data=/opt/data/logstash/logstash& elk日志服务器: #nohup/opt/apps/logstash/bin/logstash-f/opt/conf/logstash/logstash-server.conf--path.data=/opt/data/logstash/logstash-server& 三:kibana kibana用于日志的前端展示。 安装、配置kibana: 1 2 3 4 5 6 7 8 #tar-zxvfkibana-6.1.1-linux-x86_64.tar.gz #mvkibana-6.1.1-linux-x86_64/opt/apps/kibana 配置elasticsearch链接: #vi/opt/apps/kibana/config/kibana.yml server.port:5601 server.host: "0.0.0.0" #配置elasticsearch链接: elasticsearch.url: "http://localhost:9200" 启动kibana: 1 nohup /opt/apps/kibana/bin/kibana & 访问kibana: http://localhost:5601 可以根据我们在logstash中配置的type,创建索引: 可以根据我们创建的索引,进行查看(这里查看nginx日志): 后记: 当然了,结合logstash和kibana不单单仅能实现收集日志的功能,通过对字段的匹配、筛选以及结合kibana的图标功能,能对我们想要的字段进行分析,实现相应的数据报表等。 ELK的功能十分强大,以后有机会,继续和大家探讨!! 本文转自 icenycmh 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/icenycmh/2056540,如需转载请自行联系原作者

资源下载

更多资源
Spring

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

用户登录
用户注册