让TensorFlow们飞一会儿 前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署,毕竟,一台机器势单力薄,想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办?我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署. 其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些,因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作,这个过程很繁琐.多台机器虽然看起来更繁琐,然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的机器,并且谷歌爸爸已经把相对复杂的函数都给封装好了,我们直接拿来用就行.为什么这么说呢?我们首先

Xcode证书破解 iphone真机部署 证书伪造: 先按照该教程的步骤添加证书.注意,原教程选择的是"系统"证书,这里我们用"登录"证书,切记. Xcode破解 关闭XCode,打开你的命令行终端,复制粘贴下面的代码: #!/bin/bash cd /Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Plug-ins/iPhoneOS\ Build\ System\ Support.xcpl

因为自己有csdn和博客园两个博客, 所以两边都会发一下. csdn地址: http://blog.csdn.net/u012881584/article/details/70194237 今天来说一个Java多机部署下定时任务的处理方案. 需求: 有两台服务器同时部署了同一套代码, 代码中写有spring自带的定时任务,但是每次执行定时任务时只需要一台机器去执行. 当拿到这个需求时我脑子中立马出现了两个简单的解决方案: 利用ip进行判断, 两台机器ip肯定不一样, 指定某一台机器的ip运行.

ionic项目ios真机部署(不需开发者账号) 安装ionic和cordova npm install -g ionic npm install -g cordova 创建一个新项目 ionic start app_name template_name 进入项目目录cd app_name,添加平台 ionic cordova platform add ios/android 在真机上运行需要 npm install -g ios-deploy 在虚拟机运行时需要 npm install -g i

Fabric1.0已经正式发布一段时间了,官方给出的单机部署的脚本也很完备,基本上傻瓜式的一键部署,直接运行官方的network_setup.sh up即可.但是在实际生产环境,我们不可能把所有的节点都放在一台机器中,所以必然会遇到多级部署的问题.下面我们就来讲讲怎么实现多机部署和测试官方的ChainCode. 1.环境准备 我们要部署的是4Peer+1Orderer的架构,也就是官方的e2c_cli架构.为此我们需要准备5台机器.我们可以开5台虚拟机,也可以购买5台云服务器,不管怎么样,我们需

初稿(后面我有时间再整理一下,看能不能弄成自动化脚本安装): systemctl stop firewalld #关闭防火墙setenforce 0 #关闭selinuxyum install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm #安装yum源yum -y install git python-pip mysql-devel gcc automake autoconf python-deve

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

1.背景介绍 最近做的一个项目需要快速检索数据,经过商讨后采用了ElasticSearch作为快速检索数据引擎,但是数据如何同步到ES中是个问题,我们最开始计划了定时任务.mysql trigger等方式,最后选择了比较好的canal组件,通过canal同步mysql中的数据到ES中,所以要学习一下canal. 2.canal介绍 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年

今天我给大家分享shell 安装mysql 多机部署的实例,本次实验是基于各个主机的公钥已经配置好了,如果还不会推送公钥的同学,可以看看我以前写的文章,那里面有写推公钥的实例,mysql 多机部署一般有两种办法,一种是远程ssh 安装,一种是将脚本推送到服务器本地安装,今天给大家分享的是ssh远程安装,回头了本地安装的方法我也给大家分享下. #!/usr/bin/bash while read ip do { #yum 配置yum源 ssh root@ip "rm -rf /etc/yum.re

原文地址: http://blog.jboost.cn/2019/06/29/session-redis.html 一些项目初期出于简单快速,都是做单机开发与部署,但是随着业务的扩展或对可用性要求的提高,单机环境已不满足需求.单机部署往多机部署切换,其中可能存在的一个重要环节就是session的共享(如果一开始就是基于token的认证则可忽略).本文介绍一个基于redis的tomcat session管理开源项目:redission-tomcat,可无代码侵入式地快速实现session共享. 1

之前的文章深入解析Hyperledger Fabric启动的全过程主要讲解了Fabric的网络搭建,以及启动的整体流程,但是都是通过单机完成的.而区块链本身就是去中心化的,所以最终还是要完成Fabric网络的多机部署.在本文中,将会详细说明Fabric如何完成多机部署. 1 搭建环境 本文使用的是Fabric 1.4版本,搭建solo模式的4+1的架构:1Order,4Peer,数据库使用CouchDb,所以这里需要五台机器.同时,五台机器的网络需要互通,系统使用Ubuntu16.04. 域名

链接:LNMP+Redis单机部署 1.实战多机部署环境 nginx服务器: 192.168.1.3 php服务器:    192.168.1.4 mysql服务器: 192.168.1.10 redis服务器:  192.168.1.11 2.nginx服务器配置 (1)nginx安装 (2)配置文件添加 location ~ \.php$ { root /home/www; fastcgi_index index.php; fastcgi_pass ; fastcgi_param SCRIP

多机部署fabric kafka共识 1. 角色分配 主机1 主机 2 Org1 peer0 1 Org2 peer 0 1 Orderer 0 1 Orderer 2 kafka 0 1 kafka 2 3 zookeeper 0 1 zookeeper 2 2. 配置文件生成及准备yaml文件 2.1 修改配置文件 configtx-kafka.yaml Addresses: - orderer0.example.com:7050 - orderer1.example.com:8050 -

redis5.0集群部署 一.集群介绍 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据, 并且在高负载的情况下, 这些命令将降低 Redis 集群的性能, 并导致不可预测的行为. Redis 集群通过分区(partition)来提供一定程度的可用性(availability): 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE

在linux系统下,用weblogic部署了两套应用,创建了两个虚拟主机,一个主机指向www.test1.com, 另一个虚拟主机指向www.test2.com. 一套应用指定一台虚拟主机. 修改/etc/hosts文件,添加下列内容: 127.0.0.1   www.test1.com 127.0.0.1   www.test2.com 为绝后患,注销后重新登录linux系统,启动weblogic服务器,就可以使用上面两个域名,在本机访问了 windows下的配置 打开文件:c:\window

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

本文参考:http://www.lijiaocn.com/%E9%A1%B9%E7%9B%AE/2018/04/26/hyperledger-fabric-deploy.html  学习. 1.准备工作: 准备了两台阿里云ecs  A,B两台机器.:centOs7.2系统. 规划: 打算部署一个order节点,两个peer节点.peer分属两个不同的组织. A机IP orderer.example.com 7050 A机IP peer0.org1.example.com B机IP peer0.o

第一台部署Nginx [root@lnmp ~]# cat /etc/yum.repos.d/nginx.repo[nginx]name=nginx repobaseurl=http://nginx.org/packages/centos/7/$basearch/gpgcheck=0enabled=1 yum -y install nginx systemctl start nginx [root@nginx ~]# vim /etc/nginx/conf.d/default.conf 这个模块

0x01.前言 Jumpserver 是全球首款完全开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 的专业运维审计系统. Jumpserver 使用 Python / Django 进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 解决方案,交互界面美观.用户体验好. Jumpserver 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部署,中心节点提供 API,各机房部署登录节点,可横向扩展.无并发访问限制. 改变世界,从一点点开始. 0x02.部署安装

背景:往往不知情的同学在同一台机器上部署多个tomcat会发现第二个tomcat启动会报错.而有些同学会想到可能是端口重复,然而,在server.xml改了端口还是发现不行.其实要想实现同一台机器部署多个tomcat,需要修改配置的地方不止一个!   第一个地方: 找到bin/startup.bat文件,这是tomcat的启动文件.截图如下: 在文件第一行添加如下两行: SET JAVA_HOME=C:\software\jdk1.6.0_33 (JDK所在路径) SET CATALINA_HO