AWS LAMBDA TutorialAWS Lambda i AWS Lambda i About the Tutorial AWS Lambda is a service which computes server. It is said to be serverless compute. The code is executed based on the response of events in AWS services such as adding /removing files in S3 bucket, updating Amazon DynamoDB tables, HTTP request basics of AWS Lambda and its programming concepts in simple and easy way. This tutorial will give you enough understanding on various functionalities of AWS Services to be used with AWS Lambda with illustrative0 码力 | 393 页 | 13.45 MB | 1 年前3
Red Hat OpenShift Service on AWS 4OpenShift Service on AWS 4 Red Hat OpenShift Cluster Manager 使用 OpenShift Cluster Manager 配置 Red Hat OpenShift Service on AWS Last Updated: 2024-02-10 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 Red Hat OpenShift OpenShift Cluster Manager 使用 OpenShift Cluster Manager 配置 Red Hat OpenShift Service on AWS 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in this document are licensed by Red Hat their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关使用 OpenShift Cluster Manager 配置 Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) 集群的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 10 页 | 139.45 KB | 1 年前3
Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 Last Updated: 2024-02-15 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关使用 OpenShift Cluster Manager 控制台在 AWS (ROSA) 集群中添加服务的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SERVICE ON AWS 附加服 附加服务 务 2.1. AMAZON CLOUDWATCH 2.2. RED HAT OPENSHIFT API MANAGEMENT 2.3. RED HAT OPENSHIFT DATA SCIENCE 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加 附加组0 码力 | 10 页 | 118.86 KB | 1 年前3
亚马逊AWSAI Services Overview© 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 张孝峰 AWS解决方案架构师 March 17, 2017 Amazon 的人工智能&深度学习 围绕数据的“飞轮” 机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 围绕数据的“飞轮” 算法 数据 程序模型 GPUs & 计算加速 深度学习的爆发 图像理解 自然语言处理 语音识别 机器自主 AWS 之上的人工智能应用 Zillow • Zestimate (using Apache Spark) Howard Hughes Corp • Lead scoring for luxury real • Computer Vision APIs AWS 上的 AI 应用 • Pinterest Lens • Netflix 推荐引擎 数千名员工致力于人工智能领域 发现& 搜索 执行 &物流 现有产品的增强 定义新的产品分类 将机器学习拓 展更广领域 Amazon 的人工智能应用 在Amazon 最初的人 工智能应用 (1995) AWS 可以帮助客户把人工智能应用于每个应 用程序的核心&业务之中吗0 码力 | 56 页 | 4.97 MB | 1 年前3
Container Portfolio at VMwareFully supported, production-grade Kubernetes Deep integration with NSX-T Runs on vSphere, GCP and AWS Secure with scanning, notary, micro-segmentation Persistence, monitoring, operations 13 ©2018 Launching on multiple AWS regions, with support for Azure in the future • Globally consistent policy management • Certified Kubernetes conformant • Full integration with AWS services VMware Kubernetes checks on the health state of Kubernetes clusters, automatically remediating issues ü Kubernetes and AWS best practices for availability and scale VMware Kubernetes Engine Benefits for IT Operators ü0 码力 | 26 页 | 6.62 MB | 1 年前3
第29 期| 2023 年9 月- 技术雷达本期雷达 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 42. dbt 43. Mermaid 44. Ruff 45. Snyk 试验 46. AWS Control Tower 47. Bloc 48. cdk-nag 49. Checkov 50. Chromatic 51. Cilium 52. 云服务的碳足迹 53. 容器结构测试 54. OrbStack 81. Pixie 82. Tabnine 暂缓 — 采纳 83. Playwright 试验 84. .NET Minimal API 85. Ajv 86. Armeria 87. AWS SAM 88. Dart 89. fast-check 90. Kotlin with Spring 91. Mockery 92. Netflix DGS 93. OpenTelemetry 94 体验,并且易于设置。另一个显著的特点是它促进了安全的左移。我们的团队使用 Orca CLI 来扫描容器镜像 和 IaC 模板,以检测漏洞和配置错误,作为预提交钩子或 CI/CD 工作流的一部分。它还持续监控和扫描容器仓 库(如 AWS ECR),以查找已发布镜像中易受攻击的基础镜像或脆弱的操作系统依赖项。根据我们团队的经验, Orca 提供了从开发到生产的安全状态的统一视图,因此我们将其放入试验阶段。 31. Trino 试验0 码力 | 43 页 | 2.76 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.7 安装第 第 4 章 章 在 在 AWS 上安装 上安装 4.1. 准备在 AWS 上安装 4.1.1. 先决条件 4.1.2. 在 AWS 上安装 OpenShift Container Platform 的要求 4.1.3. 选择在 AWS 上安装 OpenShift Container Platform 的方法 4.1.4. 后续步骤 4.2. 配置 AWS 帐户 4.2.1. 配置路由 配置路由 53(Route 53) 4.2.1.1. AWS Route 53 的 Ingress Operator 端点配置 4.2.2. AWS 帐户限值 4.2.3. IAM 用户所需的 AWS 权限 50 50 51 52 52 52 54 54 56 56 56 56 57 57 57 58 58 60 60 60 61 61 61 62 62 62 65 65 66 67 75 75 75 76 76 76 77 78 目 目录 录 1 4.2.4. 创建 IAM 用户 4.2.5. IAM 角色所需的 AWS 权限 4.2.6. 支持的 AWS 区域 4.2.7. 后续步骤 4.3. 为 AWS 手动创建 IAM 4.3.1. 在 kube-system 项目中存储管理员级别的 secret 的替代方案 4.3.2. 手动创建 IAM 4.30 码力 | 2276 页 | 23.68 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8 安装在 在 AWS 上安装 上安装 4.1. 准备在 AWS 上安装 4.2. 配置 AWS 帐户 4.3. 为 AWS 手动创建 IAM 4.4. 在 AWS 上快速安装集群 4.5. 使用自定义在 AWS 上安装集群 4.6. 使用自定义网络在 AWS 上安装集群 4.7. 在受限网络中的 AWS 上安装集群 4.8. 在 AWS 上将集群安装到现有的 VPC 中 4.9. 在 AWS 上安装私有集群 上安装私有集群 4.10. 将 AWS 上的集群安装到政府或 SECRET 区域 4.11. 使用 CLOUDFORMATION 模板在 AWS 中用户置备的基础架构上安装集群 4.12. 在带有用户置备的受限网络中的 AWS 上安装集群 4.13. 在 AWS 上卸载集群 第 第 5 章 章 在 在 AZURE 上安装 上安装 5.1. 准备在 AZURE 上安装 5.2. 配置 AZURE PLATFORM 集群支持的平台 在 OpenShift Container Platform 4.8 中,您可以在以下平台上安装使用安装程序置备的基础架构集群: Amazon Web Services (AWS) Google Cloud Platform (GCP) Microsoft Azure Red Hat OpenStack Platform 版本 13 和 16 最新的 OpenShift0 码力 | 2586 页 | 27.37 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.10 安装在 在 AWS 上安装 上安装 5.1. 准备在 AWS 上安装 5.2. 配置 AWS 帐户 5.3. 为 AWS 手动创建 IAM 5.4. 在 AWS 上快速安装集群 5.5. 使用自定义在 AWS 上安装集群 5.6. 使用自定义网络在 AWS 上安装集群 5.7. 在受限网络中的 AWS 上安装集群 5.8. 在 AWS 上将集群安装到现有的 VPC 中 5.9. 在 AWS 上安装私有集群 上安装私有集群 5.10. 在 AWS 上将集群安装到一个政府区域 5.11. 在 AWS 上将集群安装到顶级 SECRET 区域 5.12. 在 AWS CHINA 上安装集群 5.13. 使用 CLOUDFORMATION 模板在 AWS 中用户置备的基础架构上安装集群 5.14. 在带有用户置备的受限网络中的 AWS 上安装集群 5.15. 在 AWS 上卸载集群 第 第 6 章 章 在 PLATFORM 集群支持的平台 在 OpenShift Container Platform 4.10 中,您可以在以下平台上安装使用安装程序置备的基础架构集群: Amazon Web Services (AWS) Google Cloud Platform (GCP) Microsoft Azure Microsoft Azure Stack Hub Red Hat OpenStack Platform0 码力 | 3142 页 | 33.42 MB | 1 年前3
动手学深度学习 v2.0classification)。举个例子,人们在技术博客 上贴的标签,比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。一篇典型的文章可 能会用5~10个标签,因为这些概念是相互关联的。关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”,而关于“机 器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。 此外,在处理生物医学文献时,我们也会遇到这类问题。正确地标记文献很重要,有利于研究人员对文献 ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使用lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) linreg和d2l.squared_loss导入它们。唯一的变化是损失现在包括了惩罚项。 def train(lambd): w, b = init_params() net, loss = lambda X: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss num_epochs, lr = 100, 0.003 animator = d2l.Animator(xlabel='epochs'0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
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