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今天,AWS 宣布发布两个新版本的 AWS Deep Learning AMI:基于 Conda 的 AMI 和 Base AMI。
《通过demo学习OpenStack开发》专栏是刘陈泓的系列文章,专栏通过开发一个demo的形式来介绍一些参与OpenStack项目开发的必要的基础知识,希望帮助大家入门企业级Python项目的开发和OpenStack项目的开发。
随着国家对新基建部署的逐步深入,加大对新基建的投入,5G、大数据中心、人工智能、工业互联网作为新基建七大领域中的IT部分,对IT基础设施提出了更高的要求,算力一跃成为了新的生产力,去带动各行各业的数字化快速发展。
本文分享自华为云社区《使用Python的pip管理项目的依赖关系》,作者:Yuchuan。
在这篇文章中,我将介绍最简单、最高效、最可移植的加速计算方式,即三种可以用于GPU编程的方式。
通过关闭Python垃圾回收(Garbage Collection,GC)机制(通过回收和释放未使用的数据来回收内存),Instagram的性能可以提高10%。是的,你没有听错!通过禁用GC,我们可以减少内存占用并提高CPU LLC缓存命中率。如果你想知道知道为什么,那么就来阅读Chenyang Wu和Min Ni为此撰写的文章。 作者Chenyang Wu是Instagram的软件工程师,Min Ni是Instagram的技术经理。 InfoQ翻译并整理成文,分享给读者。
大规模基础建设托举着经济发展,以数字化技术主导的“新基建”开展得如火如荼。5G、数据中心、云计算、物联网、人工智能等新应用相继落地,市场需要多样化算力的支撑。
现在,已经有大量的Android自动化测试架构或工具可供我们使用,其中包括:Activity Instrumentation, MonkeyRunner,Robotium,以及 Robolectric。另外LessPainful也提供服务来进行真实设备上的自动化测试。
62%。全球进入数字经济时代,数字化浪潮已经是全球大势所趋。在宏观政策和科技进步的双重驱动下,数字经济迅猛发展,当前已经发展到以人工智能、云计算、大数据为核心支撑力的时代,计算产业的窗口大开,多样的场景和爆发式增长的数据也激发了大量的计算需求。
本文是「从 0 开始学 Python 自动化测试开发」专题系列文章第二篇 —— 环境搭建篇,适合零基础入门的同学。没有阅读过上一篇的同学,请戳蓝色字体阅读。作者方程老师,是前某跨国通信公司高级测试经理,目前为某互联网名企资深测试技术专家,也是霍格沃兹测
将故障注入 Step Functions 状态机
一文读懂容器。
> 本文是「从 0 开始学 Python 自动化测试开发」专题系列文章第二篇 —— 环境搭建篇,适合零基础入门的同学。没有阅读过上一篇的同学,请戳蓝色字体阅读。作者方程老师,是前某跨国通信公司高级测试经理,目前为某互联网名企资深测试技术专家,也是霍格沃兹
专栏的第二篇文章《Node&NPM的安装与配置》介绍Node的安装部署、环境配置以及NPM的安装。
TOSCA (云应用的拓扑编排标准,Topology Orchestration Specification for Cloud Applications)由OASIS组织 (XML的制定者)管理,是定义了能够可移植于各种云环境和容器提供商的标准容器编排规范的平台。
Lakehouse 最早由 Databricks 公司提出,其可作为低成本、直接访问云存储并提供传统 DBMS 管系统性能和 ACID 事务、版本、审计、索引、缓存、查询优化的数据管理系统。
当我们使用Python开发项目时,经常会依赖于各种第三方库来扩展功能或提高效率。这些库经常会发布新的版本,包含了修复漏洞、增加新特性或改进性能等更新。因此,及时更新和升级你的第三方库是很重要的。在Python中,可以使用pip工具来管理和更新这些库。
本文主要介绍云测试平台自动化测试方案设计和实现。
最近,我在微信公众号和博客园分享了一篇关于 .NET 微服务系统迁移至.NET 6.0 的故事 的文章,引起了许多读者的关注。其中,许多人对基于 OpenTelemetry .NET 的观测指标和无侵入自动化探针颇感兴趣。事实上,我已计划抽出时间,与大家分享这方面的内容。