2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 1/36 基于 mesos 的容器调度框架 Gopher 杭州 meetup 5 August 2017 黄励博(huangnauh) 又拍云 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 2/36 What's Upone 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 3/36 Mesos 介绍 Image credit: apache.org (http://mesos.apache.org/) 官方称之为分布式系统内核, 它把数据中心的 CPU、内存、磁盘等抽象成一个资源池 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 4/36 Mesos 调度 各个 Agent

docker 部署一个 beego 项目 作者：xhaoxiong 原文链接：https://ld246.com/article/1526210600840 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)

理解 Docker

Docker 帮助你为应用程序创建一个单独的可部署单元。这个单元，也被称为容器，包含该应用 也被称为容器，包含该应用 序需要的所有东西。它包括代码（或者二进制文件）、runtime（运行环境）、系统工具盒系统库。 所有必需的资源打包成一个单元将确保无论应用程序部署到哪里都有完全相同的环境。这也有助于维 一个完全相同的开发和生产配置，这在以前是很难追踪的。

一旦开始，容器的创建和部署将自动完成。它消除了一大类问题。这些问题主要是由于文件没有 步或者开发和生产环境之间的差异导致的。Docker id="相比于虚拟机的优势">相比于虚拟机的优势

容器提供了与虚拟机相似的资源分配和隔离优势。然而，相同之处仅此而已。

一个虚拟机需要它自己的客户操作系统而容器共享主机操作系统的内核。这意味着容器更加轻量 且需要更少的资源。从本质上讲，一个虚拟机是操作系统中的一个操作系统。而另一方面的容器则更 是操作系统中的其它应用程序。基本上，容器需要的资源（内存、磁盘空间等等）比虚拟机少很多，

设计、开发、测试 一体化协作平台 广州睿狐信息科技有限公司 Apifox Inc. apifox.com 节省研发团队的每一分钟 Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案 的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求， 提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化 测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 Apifox，一体化 API 协作平台 秉承 “API First” 的先进理念，为 API 的开发协作带来全新体验 过去的 API 协同 ❌ 可视化程度低，学习成本⾼ ❌ ❌ 接⼝数据没有统⼀规范 ❌ 多系统，数据不互通 多⼯具切换，团队难以协作 可视化设计，⼩⽩都会⽤ ⼀个系统，同⼀份⽂档⼀次定义，⾃动同步 多⼈协作，实时反馈，合作更紧密 ⾃动化程度⾼，提⾼开发⼈员⽣产⼒ 本地/云端 Mock ⾃定义规则 兼容 Mock.js API 调试 可视化调试 环境/全局变量 前/后置脚本 ⾃动校验 数据库操作 ⽣成代码 JSON Path Cookie 全局共享 单接⼝多⽤例 可视化断⾔ ⾃动化测试 可视化编排 逻辑判断 多线程压测 测试数据集 CI/CD 集成 兼容 JMeter 可视化报告 定时任务 API 分发 实时更新 实时调试 Markdown

第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow

节省研发团队的每一分钟 API 设计、开发、测试 一体化协作平台 行业情况 API !" #$%&' !"# $%&# DevOps # '()# *+#,- 缺乏合适的 技术和工具 最大障碍 !" API # $%& '( API ) * 常用解决方案 API 开发调试 Postman API 自动化测试 API 压力测试 JMeter API 文档设计 Swagger 无法团 队协作 每次变更，都需要不同角色手动去多套系统 修改，维护一致性非常困难。时间久了，不 一致性越来越严重，最终不可维护。 单机离线使用为主，成员之间无法实 时同步数据，无法协作。 可视化程度低、操作不友好。 初学者难以入手，需要大量的学习成 本、培训成本。 API设计者、前端开发、后端开发、 测试人员大量重复工作。 Apifox = Postman + Swagger + Mock 数据切换到正式数据，联调通常都会非常顺利，因为前后端双方都完全遵守了接口定 义的规范。 谁在使用 Apifox 接口文档设计 接口文档设计 1. 完全可视化 2. 零学习成本 3. 遵循 OpenAPI 规范 数据模型 1. 完全可视化 2. 支持模型之间嵌套引用 3. 支持 JSON/XML 智能导入 4. 遵循 JSON Schema 规范 5. 支持 oneOf、allOf 等高级

使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: