针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install pip install fastapi pip install "uvicorn[standard]" example from typing import Optional from fastapi import FastAPI #创建FastAPI实例 app

atitit.组件化事件化的编程模型--服务端控件(1)---------服务端控件与标签的关系 1. 服务器控件是可被服务器理解的标签.有三种类型的服务器控件: 1 1.1. HTML 服务器控件 - 传统的 HTML 标签 1 1.2. Web 服务器控件 - 新的 ASP.NET 标签 1 1.3. Validation 服务器控件 - 用于输入验证 1 2. HTML 服务器控件 1 3. - Web 服务器控件 2 4. 标准服务器控件可分为以下6种类型: 2 4.1. (1)标准控件

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

1.双击模型名称打开运行窗体 2.在图上交互和窗体中输入数据后,点击确定运行模型,查看运行结果 3.在当前模型“缓冲区分析”的目录树上,右击含有图形(点.线.面)的节点,点击添加至显示,显示图片 4.发布模型:右键点击模型名称,选择共享为--->地理处理服务,下一步--->下一步发布该GP服务 5.如需要查看GP执行结果,需要在发布过程中设置 参考资料 http://www.cnblogs.com/HPhone/archive/2012/11/18/2775492.html http://bl

c/s模型 连接光驱DVD 设置环境(软件安装的环境) mkdir /mnt/yw----------------------(创建一个在mnt下yw目录) mount /dev.sr0 /mnt/yw---------------(把dev,sr0挂载到yw目录上) 图解1 图解二 ---------------------------------------------------------------------- yum clean all yum list cd Packages r

本文翻译自ITU-T的Technical Paper:<How to increase QoS/QoE of IP-based platform(s) to regionally agreed standards>(2013/3/1).这是其第七章的一部分,给出了IP服务性能模型.PS:在此感谢一位师弟的翻译. 基于IP的平台通信服务通常以两种方式进行:垂直和水平方式.通过模型理解这两个不同方式的性能特点对于确定服务性能非常重要. 分层(垂直)模型 IP服务性能的分层模型很简单,这受益于IP的

1. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用.然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用. 简单地说,API可以看作是顾客与商家之间的联系方式.如果顾客以预先定义的格式提供输入信息,则商家将获得顾客的输入信息并向其提供结果. 从本质上讲,API非常类似于web应用程序,但它没有提供一个样式良好的HTML

“一切都是消息”--这是MSF(消息服务框架)的设计哲学. MSF的名字是 Message Service Framework 的简称,中文名称:消息服务框架,它是PDF.NET框架的一部分. 1,MSF诞生的背景 MSF最初来源于2009年,我们为某银行开发的基金投资分析系统,由于银行安全的原因并且这些投资资料属于机密资料,规定必须使用邮件系统来发送这些资料,但是邮件的收发不是直接针对人,而是两端的计算机程序.为了及时向客户发送这些投资资讯,我们使用WCF开发了基于邮件的通信系统.后来,从这套

不同的操作系统实现的io策略可能不一样,即使是同一个操作系统也可能存在多重io策略,常见如linux上的select,poll,epoll,面对这么多不同类型的io接口,这里需要一层抽象api来完成,所以就演变出来两种高性能的io的设计模式,分别是Reactor(同步IO)和Proactor(异步IO). 1. Reactor 在Reactor中,事件分离器负责等待文件描述符或socket为读写操作准备就绪,然后将就绪事件传递给对应的处理器,最后由处理器负责完成实际的读写工作. Reactor

一.今日内容 1.网络IO的两个阶段 waitdata copydata 2阻塞IO模型 之前写的都是阻塞 无论多线程 多进程 还是 进程池 线程池 3.非阻塞IO模型 在非阻塞IO中 需要不断循环询问操作是否有需要处理的数据 这一来 对应程序而言 效率确实高 但是操作系统而言 你的程序就像一个病毒 CPU江被你强行霸占 当你的TCP程序 没有锁 没有数据接收 没有数据发送时 就是在做无用循环 浪费系统资源 4.多路复用 5.异步IO模型 二.waitdata 和 copydata 1)等待数据

“一切都是消息”--这是iMSF(即时消息服务框架)的设计哲学. MSF的名字是 Message Service Framework 的简称,由于目前框架主要功能在于处理即时(immediately)消息,所以iMSF就是 immediately Message Service Framework,中文名称:即时消息服务框架,它是PDF.NET框架的一部分.在后续的文章中,iMSF跟MSF是一个意思,或者你也可以给它取一个好听的中文名称:爱美XX :) 1,iMSF诞生的背景 MSF最初来源于2

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道.使用docker,不需要手动安装Python,更不需要安装numpy.tensorflow各种包,直接一个docker就包含了全部.docker的方式是如今部署项目的第一选择. 一.docker用法初探 1.安装 docker安装需要两个命令: sudo apt-get install docker sudo apt-get install docker.io 好的学习资料不必远求 docker --help docker run

理论: 1.每创造一个进程,默认里面就有一个线程 2.进程是一个资源单位,而进程里面的线程才是CPU上的一个调度单位 3.一个进程里面的多个线程,是共享这个进程里面的资源的 4.线程创建的开销比进程要小,不用申请空间,只要基于现在的进程所在的空间,开一条流水线 就可以,所以创造线程的速度比创造进程的速度快 5.进程之间更多的是竞争关系,因为他们彼此之间是互相隔离的,而同一个进程的线程之间是合作关系 线程与进程的区别 1.同一进程内的线程共享创建它们的进程的地址空间,也就是同一进程内的多个线程共享

nginx基本安全优化 1. 调整参数隐藏nginx软件版本号信息 软件的漏洞和版本有关,我们应尽量隐藏或消除web服务对访问用户显示各类敏感信息(例如web软件名称及版本号等信息),这样恶意的用户就很难猜到他攻击的服务器所用的是否有特定漏洞的软件,或者是否有对应漏洞的某一特定版本,从而加强web服务的安全性.要了解服务器使用的软件版本号,对于linux客户端 [root@Poppy conf]# curl -i bbs.joker.com HTTP/1.1 200 OK Server: ngi

一,Nginx基本安全优化 1.1 调整参数隐藏Nginx软件版本号信息 一般来说,软件的漏洞都和版本有关,这个很像汽车的缺陷,同一批次的要有问题就都有问题,别的批次可能就都是好的.因此,我们应尽量隐藏或消除Web服务对访问用户显示各类敏感信息(例如Web软件名称及版本号等信息),这样恶意的用户就很难猜到他攻击的服务器所用的是否有特定漏洞的软件,或者是否有对应漏洞的某一特定版本,从而加强Web服务的安全性.这在武侠小说里,就相当于隐身术,你隐身了,对手就很难打着你了. 想要隐身,首先要了解所使用

关于会话模型其实网站已有很多帖子说明,其中有关于sessionid,cookie以及他们之间的关系,自己先了解吧 1 会话模型 会话模型是客户端和服务端交互的一种模型,会话模型友好的处理了客户端有无通信状态,不需要传输敏感数据等问题. 2 会话模型生命周期 2.1 开始阶段 客户端发起请求携带相关参数,如用户名与密码,服务器校验用户名与密码后进行授权,并将token(凭证)交回给客户端 2.2 保持阶段 每一次客户端带着由服务端颁发的token(凭证)交给服务端校验有效性然后访问具体接口,达到交

本文介绍了set模型. 一 提供海量服务时面对的场景 场景1:如何令黄村机房的TWS机器访问黄村机房的APP服务,避免TWS跨机房调用永丰机房的APP机器? 场景2:DB和Redis如何实现快慢分离,读写分离,加速读取速度,改善用户体验? 场景3:如何实现单节点错误不影响全局服务,防止单点失效造成全局服务挂掉? 场景4:如何实现用户暴增或业务增加导致的机器负载过高性能下降问题? 二 SET模型是什么 SET模型是在系统设计过程中,根据业务特征为进行规模化扩容或部署而建立的基础资源模型,一种工程化

一.优化nginx服务的worker进程数 在高并发.高访问量的Web服务场景,需要事先启动好更多的nginx进程,以保证快速响应并处理大量并发用户的请求. 1).优化nginx进程对应的配置 优化nginx进程对应nginx服务的配置参数如下 cat nginx.conf worker_processes 1; #指定了nginx要开启的进程数,结尾的数字就是进程的个数; 上述参数调整的是nginx服务的worker进程数,nginx有master进程和worker进程之分,master进程为

目录 一.I/O模型介绍 二.阻塞I/O模型 2.1 一个简单的解决方案 2.2 该方案的问题 2.3 改进方案 2.4 改进后方案的问题 三.非阻塞I/O模型 3.1 非阻塞I/O实例 四.多路复用I/O模型 4.1 select/poll模型 4.1.1 select网络I/O模型 4.1.2 select监听fd变化的过程分析 4.1.3 该模型的优点 4.1.4 该模型的缺点 4.2 epoll模型(了解) 五.信号驱动I/O模型(了解) 六.异步I/O模型 七.I/O模型比较分析 一.

来源:Redislabs作者:Pieter Cailliau.LucaAntiga翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 简介 今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本,预集成了[tensor]werk组件.RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis 模块.在这篇博客中,我们将介绍这个新模块的功能,并解释我们为什么会认为它能颠覆机器学习(ML).深度学习(DL)的解决方案.RedisAI 的产生有两大原因:首先,把数据迁移到执行 AI 模型的主机