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Choerodon(猪齿鱼)v0.24 中文文档
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161172
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2021-01-05
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
Choerodon(猪齿鱼)v0.22 中文文档
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2020-08-18
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
Choerodon(猪齿鱼)v0.23 中文文档
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2020-10-14
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程
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38
2020-04-06
飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台
大数据入门指南
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2019-12-08
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
PaddlePaddle(飞桨) v1.6 深度学习平台使用文档
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2019-11-18
百度飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台
百度飞桨 PaddlePaddle 1.8 深度学习平台教程
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23
2020-12-18
飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台.
Choerodon(猪齿鱼)v1.0 中文文档
317
156866
17
2021-08-04
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程
1133
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51
2021-06-06
飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台.
OpenRASP v1.2 官方文档
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2019-09-06
Gartner 在2014年提出了 运行时应用自我保护 技术的概念,即 对应用服务的保护,不应该依赖于外部系统;应用应该具备自我保护的能力。OpenRASP 是该技术的开源实现,它改变了防火墙依赖请求特征来拦截攻击的模式。对于注入类的漏洞,我们可以识别用户输入的部分,并检查程序逻辑是否被修改。由于不依赖请求特征,我们每条报警都是成功的攻击。
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