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  • Chaos Mesh v2.2.0 中文文档

    Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,提供丰富的故障模拟类型,具有强大的故障场景编排能力,方便用户在开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常,帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh 提供完善的可视化操作,旨在降低用户进行混沌工程的门槛。用户可以方便地在 Web UI 界面上设计自己的混沌场景,以及监控混沌实验的运行状...
  • Chaos Mesh v2.2.0 Documentation

    Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,提供丰富的故障模拟类型,具有强大的故障场景编排能力,方便用户在开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常,帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh 提供完善的可视化操作,旨在降低用户进行混沌工程的门槛。用户可以方便地在 Web UI 界面上设计自己的混沌场景,以及监控混沌实验的运行状...
  • Chaos Mesh v2.4.0 中文文档

    Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,提供丰富的故障模拟类型,具有强大的故障场景编排能力,方便用户在开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常,帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh 提供完善的可视化操作,旨在降低用户进行混沌工程的门槛。用户可以方便地在 Web UI 界面上设计自己的混沌场景,以及监控混沌实验的运行状...
  • Flask Web 开发入门

    第一次接触到 Flask 时被它的简洁感动了,几行代码就可以快速搭建出一个简单的 Web 服务,于是就义无反顾地踏上了 Flask 的学习之路,慢慢地就学习到了诸如 Jinja2 模板引擎,路由,视图,静态文件和蓝图等。Flask 非常小,源码文件包括注释在内,总共才 6000 多行,当你能熟练使用 Flask 的各个模块时,相信你也可以读懂它的所有源码。
  • SOFAMesh 文档手册

    SOFAMesh 是基于 Istio 改进和扩展而来的 Service Mesh 大规模落地实践方案。在继承 Istio 强大功能和丰富特性的基础上,为满足大规模部署下的性能要求以及应对落地实践中的实际情况,有如下改进: 1. 采用 Golang 编写的 MOSN 取代 Envoy 2. 合并Mixer到数据平面以解决性能瓶颈 3. 增强 Pilot 以实...
  • 百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程

    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.
  • Crazepony开源四轴飞行器

    Crazepony项目旨在为大学生/航模爱好者/创客提供可二次开发的迷你四轴飞行器原型。我们秉承开放,合作,分享的理念,致力将Crazepony打造成航模爱好者学习交流的软硬件平台。Crazepony是一个完全开源的项目,包括源代码,原理图,设计思路等,并且提供详尽的百科知识库。可以通过它学习四轴飞行器相关知识,也可以在上面进行二次开发,实现自己的创意。
  • Chaos Mesh v2.0.7 中文文档

    Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,提供丰富的故障模拟类型,具有强大的故障场景编排能力,方便用户在开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常,帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh 提供完善的可视化操作,旨在降低用户进行混沌工程的门槛。用户可以方便地在 Web UI 界面上设计自己的混沌场景,以及监控混沌实验的运行状...
  • Chaos Mesh v2.0.7 Documentation

    Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,提供丰富的故障模拟类型,具有强大的故障场景编排能力,方便用户在开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常,帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh 提供完善的可视化操作,旨在降低用户进行混沌工程的门槛。用户可以方便地在 Web UI 界面上设计自己的混沌场景,以及监控混沌实验的运行状...
  • 清华大学开源机器学习框架—计图(Jittor)文档教程

    Jittor 是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架,整个框架在即时编译的同时,还集成了强大的Op编译器和调优器,为您的模型生成定制化的高性能代码。Jittor前端语言为Python。前端使用了模块化的设计,这是目前最主流的深度学习框架接口设计。后端则使用高性能语言编写,如CUDA,C++。