milvus 简介 milvus是干什么的?通俗的讲,milvus可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.借用官方的话说就是: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,先不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的余弦相似度计算并排序就需要不小的响应时间吧,就本人测试而言,即便使用scipy

一. Yaml YAML 是一种简洁的非标记语言.YAML以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁易读. 由于实现简单,解析成本很低,YAML特别适合在脚本语言中使用.列一下现有的语言实现:Ruby,Java,Perl,Python,PHP,JavaScript等. YAML 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比 JSON 格式方便.比如同一段数据Josn和Yaml的表示分别如下: Json { name: 'Tom Smith',age: 37,spouse

yaml简介 yaml是一种简洁的非标记语言.yaml以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁易读 由于实现简单,解析成本低,yaml特别适合在脚本语言中使用.现有的语言实现:Ruby,Java,Perl,Python,PHP,JavaScript yaml是专门用来写配置文件的语言,非常简洁强大,远比JSON格式方便.同一段数据JSON和yaml表示分别如下: Json { name: 'Tom Smith',age: 37,spouse: { name: 'Jane

Yaml简介 Yaml:"Yet Another Markup Language"(是一种标记语言),但为了强调这种语言以数据做为中心,而不是以标记语言为重点,而用反向缩略语重命名. appium中,yaml 是专门用来写配置文件的语言,语言很简洁.强大,格式有点类似于json,感觉要比json强大点. 语法特点: 1.大小写敏感: 2.使用缩进表示层级关系: 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格: 4.缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可. yaml下载 ht

写在前面 高性能向量检索库(milvus & faiss)简介 Milvus和Faiss都是高性能向量检索库,可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.这里借用milvus官方的话再次说明这两个库的特点: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,暂且不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

最近在调试faster R-CNN时,遇到了各种各样的问题.使用的算法库为https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF 注:本文使用的是通过virtualenv 创建python虚拟环境进行调试,python 版本2.7,tensorflow 版本为tensorflow1.4-gpu版. 1.首先要对它的库进行编译, cd $FRCN_ROOT/lib make 2.下载其提供的测试模型,由于墙的缘故,下载需要费一番功夫.以下是下载地址: #20171

准备阶段 下载 Flutter SDK 新建 Flutter 文件夹,克隆 Flutter SDK: git clone -b beta https://github.com/flutter/flutter.git 配置 Flutter 环境 我是 Mac 系统,Flutter SDK 下载完后的路径:Users/wuxiaolong/Flutter/flutter/ . 在命令行下,进入用户目录 cd $HOME 打开.bash_profile文件 执行命令打开文件: open -e .bas

摘要:本文从单机真机运营的历史讲起,逐步介绍虚拟化.容器化.Docker.Kubernetes.ServiceMesh的发展历程.并重点介绍了容器化阶段之后,各项重点技术的安装.使用.运维知识.可以说一文讲清楚服务器端运维的热点技术. 序 文章的名字起的有点纠结,实际上这是一篇真正从基础开始讲解,并试图串联起来现有一些流行技术的入门文章. 目前的企业级运营市场,很有点早几年前端工程师所面临的那样的窘境.一方面大量令人兴奋的新技术新方案层出不穷:另外一方面运维人员也往往陷入了选择困局,艰于决策也疲

基本安装 安装gcc,用于编译python源码 yum install gcc 更新python版本 centos自带python2.6版本,由于centos已对python深度依赖,所以更新python2.7就是重新再装一个下载:wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python-2.7.12.tgz编译安装: tar zxf Python-2.7.12.tgz cd Python-2.7.12 ./configure make make

在kubernetes1.2的时候,采用了skydns + kube2dns +etcd的方式来部署dns.而从1.3开始,则部署方式有了一点儿变化,将skydns和kube2dns封装到了一个容器镜像中,放弃了etcd,而将dns解析直接放入到了内存之中,同时引入了dnsmasq,进一步利用其缓存,具体的原理,请查阅相关文档.本篇文档,主要阐述新版的dns在kubernetes中的具体部署. 在Kubernetes的源码目录中,有个cluster/addons/dns目录,下面有几个与dns相

因为Kubernetes官方用的flannel无法实现多租户环境下的网络隔离,建立起来的pod之间实际可以相互访问,而Calico可以实现,因此周末找个时间试了一下大概的过程. 前面的kubernetes安装掠过 Calico安装 下载yaml文件 http://docs.projectcalico.org/v2.3/getting-started/kubernetes/installation/hosted/calico.yaml http://docs.projectcalico.org/v

yaml下载地址: https://cloud.weave.works/k8s/scope.yaml?k8s-version=? 目前有以下几个版本: ["v1.4","v1.5","v1.6","v1.7","v1.8","v1.9","v1.10"] 修改yaml中的Service为NodePort - apiVersion: v1 kind: Service m

ingress controller是独立与controller-manager的Ingress的主要作用是可以利用nginx,haproxy,envoy,traefik等负载均衡器来暴露集群内部服务.利用Ingress可以解决内部资源访问外部资源的方式,和四层调度替换为七层调度的问题.解决因为四层iptables/ipvs规则实现调度或加密tsl的方式过于复杂且效率低下的问题,因为四层调度的iptables/ipvs模块无法卸载,所以使用七层负载均衡来替代. 用户访问过程:用户访问->node

在网上找了一圈,没找到几个靠谱的安装流程,在http://nltk.org/install.html上找到各平台下安装流程: Windows平台: 以下操作假定你的机器上还没有安装Python,如果你已经安装Python,请跳过最后一步,只需要安装NLTK. 32位二进制版安装: 1.安装Python:http://www.python.org/getit/,选择2.7.3版本. 2.安装Numpy(可选): http://sourceforge.net/projects/numpy/files

如何使用docker-compose安装anchore,本篇译自Install with Docker Compose. Preface 在本节中,您将学习如何启动和运行独立的Anchore引擎安装,以便与Docker Compose一起进行试用.演示和检查. Requirements 以下说明假设您使用的是运行Docker v1.12或更高版本的系统,以及至少支持Docker compose配置格式v2的Docker compose版本. 独立安装将需要至少4GB的RAM和足够的可用磁盘空间来

添加hosts解析 cat /etc/hosts 10.39.7.51 k8s-master-51 10.39.7.57 k8s-master-57 10.39.7.52 k8s-master-52 下载calico wget http://docs.projectcalico.org/v3.2/getting-started/kubernetes/installation/hosted/calico.yaml 下载所需镜像 # 建议下载后 推到自己的镜像仓库 [root@k8s-master-

前言 Kubernetes提供了两种内建的云端负载均衡机制(cloud load balancing)用于发布公共应用,一种是工作于传输层的Service资源,它实现的是“TCP负载均衡器”,另一种是Ingress资源,它实现的是“HTTP(S)负载均衡器”. TCP负载均衡器 无论是iptables还是ipvs模型的Service资源都配置于Linux内核中的Netfilter之上进行四层调度,是一种类型更为通用的调度器,支持调度HTTP.MySQL等应用层服务.不过,也正是由于工作于传输层从

一.概述 1.接下来介绍在k8s上运行pod对象时我们如何去监控我们系统级的资源指标以及业务级别的资源指标.数据如何获取和监控.在此之前先介绍一下Pod对象的资源请求和资源限制.即容器的资源需求和资源限制.在docker中说到过容器是可以资源限额的,在启动容器时候我们可以定义一个容器可以使用多少的cpu和内存资源.在当时说过cpu资源是可压缩资源,一个pod或一个容器在应该获取指定资源获取不到时等待即可,但是对内存来讲就不是这样的,假如他用到的资源不够就有可能会因为内存资源耗尽而被killd .

Ingress-Nginx ingress-nginx为7层代理,通过配置域名访问后端服务 ingress-nginx容器和kubernetes api交互,动态生成nginx配置 ingress服务定义域名规则,最终更新到ingress容器 #官网 https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/ https://github.com/kubernetes/ingress-nginx #部署ingress-nginx #下载ingress-n