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  • pdf文档 生产环境 istio

    0 码力 | 42 页 | 3.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 多云下的云原生之道multicloud

    0 码力 | 7 页 | 1.86 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Harbor 环境搭建指导书– CentOS 7.6

    TaiShan 服务器 Harbor 环境搭建指导书 – CentOS 7.6 文档版本 01 发布日期 2020-07-01 Harbor 环境搭建指导书 – CentOS 7.6 目 录 ii 目 录 ............................................................................................ 1 2 环境配置 ................................................................................................ ...... 10 Harbor 环境搭建指导书 – CentOS 7.6 1 软件介绍 1 1 软件介绍 Harbor 是构建企业级私有 docker 镜像的仓库的开源解决方案,是 Docker Registry 的更 高级封装。除了提供友好的 Web UI 界面,角色和用户权限管理,用户操作审计等功能 外,还整合了 K8s 的插件(Add-ons)仓库,即
    0 码力 | 12 页 | 873.78 KB | 1 年前
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  • pdf文档 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建

    复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器:较近距离感应,常用于扫地机器人。 • 激光雷达:单线、多线等。 • 摄像头:单目、双目、多目等。 普通手机摄像头也可作为传感器 双目摄像头 微软Kinect彩色-深度(RGBD)传感器 手机上的惯性传感器(IMU) SLAM运行结果 • 设备根据传感器的信息 • 计算自身位置(在空间中的位置和朝向) • 构建环境地图(稀疏或者稠密的三维点云) 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解, 实时恢复每个时刻的位姿 大疆Phantom4 结合双目立体视觉和超声波,实现空中精准悬停和安全航线自动生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图 SLAM应用介绍 • 虚拟/增强现实:Inside-Out方案 目前绝大多数VR头盔都采用 Outside-In的定位方案,需要在环境 中放置一个或多个传感器,活动范
    0 码力 | 60 页 | 4.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 开发环境安装

    开发环境准备 主讲人:龙良曲 开发环境 ▪ Python 3.7 + Anaconda 5.3.1 ▪ CUDA 10.0 ▪ Pycharm Community ANACONDA CUDA 10.0 ▪ NVIDIA显卡 CUDA 安装确认 路径添加到PATH CUDA 测试 PyTorch安装 管理员身份运行cmd PyCharm ▪ 配置Interpreter
    0 码力 | 14 页 | 729.50 KB | 1 年前
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  • pdf文档 开课吧基于混合云的Kubernetes平台落地实践-程亮

    程亮 多云多K8S多环境 程亮 • 开课吧 首席架构 技术委员会主席 • 负责公司微服务建设,多环境治理搭建,公司中长期技术规划 • 目录 2018 2019 2020 2021 K8S多环境 • 基于jenkins的传统发布 K8S多环境发布一期方案 • 一期通过K8S发布,一键master • 新增服务模版,自动生成deployment K8S多环境二期优化实战 • 一套代码,支持多种环境 一套代码,支持多种环境 • 物理隔离的多环境 • 共享资源的多环境 收益总结 • 降低服务器使用成本40% • 运维100%自动化 • 多云部署,高可用 P-1 为什么要做多云多K8S多环境 ‣ 标准的dev test pre prod环境 ‣ 存在的问题 • 标准的四套环境 DEV TEST PRE PROD • 标准的CICD流程 Developer LOCAL DEV Jenkins update • 多云多K8S多环境平台建设的初衷 多环境平台建设的初衷 01 02 03 多云多K8S多环境平台 K8S集群(多个) 管理后台 发布平台 提升资源使用率 1 多云冗余高可用 2 环境并行互不影响 3 P-2 线下多环境一期方案 ‣ 一键拉起master镜像新环境 ‣ 如何确保环境间资源互不影响 ‣ 一期方案存在的问题与挑战 ‣ 如何实现线下多环境 • 一键拉起环境
    0 码力 | 22 页 | 7.42 MB | 9 月前
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  • pdf文档 16-Nocalhost重新定义云原生开发环境-王炜

    Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展,技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整,与此同时,企业的⽣产资料:应 ⽤系统,也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整,梳理组织架构对于应⽤权责的边 界,⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分,使得应⽤系统的维护边界适配组织架 越来越复杂,问题在想要新增需求时尤为突出。 “微服务”带来便利的同时,对开发⼈员⽽⾔,还带来了额外的挑战:如何快速启动完整的开发环境?开发的 需求依赖于其他同事怎么联调?如何快速调试这些微服务? ⽽对于管理⼈员来说,也同样带来了⼀系列的挑战:如何管理开发⼈员的开发环境?如何让新⼊职的同事快 速进⾏开发? 试想⼀下,要开发由 200 个“微服务”组成的云原⽣应⽤,会遇到哪些困难呢? Localhost 单体应⽤和“微服务”应⽤不同,单体应⽤是 “ALL-IN-ONE” 组织⽅式,所有的调⽤关系仅限于在⾃身的类和函 数,应⽤对硬件的要求⼀般也不会太⾼。 ⽽开发“微服务”应⽤则⼤不相同,由于相互间的依赖关系,当需要开发某⼀个功能或微服务时,不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增加,开发应⽤所需要的本地资源越来越多,最终导致本地⽆ 法满⾜开发的配置需求。 云原⽣解放了部署和运维,开发呢?
    0 码力 | 7 页 | 7.20 MB | 6 月前
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  • pdf文档 VMware vSphere:优化和扩展

    培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 Manage [V5]  VMware vSphere: What’s New [V5]  VMware vSphere: Fast Track [V5] 或者具备同等的 ESX/ESXi 和 vCenter Server 知识及管理经验 最好应具有命令提示符的使用经验。 培训费用 请联系 VMware® 代表或 VMware 授权培 训中心获取培训费用信息。 更多信息 我们在全球各地均开设课程,便于您就近 vSphere® 个人用户,讲授 有关配置和维护高度可用、高度可扩展的虚拟基础架构的高级技 能。本课程基于 VMware vSphere® ESXi™ 5.0 和 VMware® vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作:  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere
    0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前
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  • pdf文档 多雲一體就是現在: GOOGLE CLOUD 的 KUBERNETES 混合雲戰略

    KUBERNETES 混合雲戰略 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 多雲一體就是現在: Google Cloud 的 Kubernetes 混合雲戰略 分散一切 分散一切 的世界即將來臨 #容器化 / #分散式 / #微服務 #混合雲 / #新世代開發監控工具 # Cloud Native 使命 Meet customers where they are and partner with them in their transformation to cloud native Rigid Manual Expensive Infrastructure #全自動擴展+強大的負載平衡 #整合能同步擴展的NoSQL DB Kubernetes ● Kubernetes 是用於自動部署,擴展和管理容器化應用 程序的開源系統 ○ 根據資源需求和其他約束自動放置容器 ○ 自我修復,重新啟動失敗的容器 ○ 橫向縮放,自動調整應用程序副本數 ○ 自動部署和回滾,逐漸部署對應用程序或其配置的更改, 在出現 問題時恢復更改 Google Kubernetes Engine
    0 码力 | 32 页 | 2.77 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache Flink的过去、现在和未来

    Apache Flink的过去、现在和未来 杨克特(鲁尼) 阿里巴巴高级技术专家 过去 一切从2014年开始 2009 - 2014 2014 • 柏林工业大学博士生项目 • 基于流式 runtime 的批处理引擎 • 2014 年 8 月份 发布 Flink 0.6.0 Flink 0.7 Runtime Distributed Streaming Dataflow DataStream Checkpoint Barrier N-1 Part of Checkpoint N+1 Part of Checkpoint N Part of Checkpoint N-1 • 吞吐和延迟不再是一个 tradeoff • 支持精准一次的语义,同时对性能的影响较低 基于 Chandy – Lamport 算法 Flink 1.0 版本基石 Checkpoint 基于 Chandy-Lamport
    0 码力 | 33 页 | 3.36 MB | 1 年前
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