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MongoDB 收购mLab 巩固全球云数据库地位

MongoDB 公司日前宣布,公司已经就收购位于旧金山的云数据库服务商mLab达成最终协议。在满足惯例成交条件的情况下,此次收购预计将在截至2019年1月31日的MongoDB公司财年第四季度完成。...MongoDB收购mLab将有助于深化其与以开发人员为中心的初创公司群体的关系,而mLab在这方面一直非常成功。mLab目前在其平台上拥有大约100万个免费和付费托管数据库。...mLab首席执行官Will Shulman表示:“MongoDB为应用程序开发人员数据处理方式带来了巨大变革。 通过微服务构建软件系统并在云上部署这些系统是一种趋势。...这反映了MongoDB数据库在公有云中的受欢迎程度,和许多客户希望使用MongoDB数据库云服务的愿望。mLab的收购将使我们能够更快地扩展Atlas。...mLab为其客户提供令人信服的服务长达七年,我们很高兴将这支才华横溢的团队带入MongoDB大家庭。”

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MongoDB 收购mLab 巩固全球云数据库地位

MongoDB 公司日前宣布,公司已经就收购位于旧金山的云数据库服务商mLab达成最终协议。在满足惯例成交条件的情况下,此次收购预计将在截至2019年1月31日的MongoDB公司财年第四季度完成。...MongoDB收购mLab将有助于深化其与以开发人员为中心的初创公司群体的关系,而mLab在这方面一直非常成功。mLab目前在其平台上拥有大约100万个免费和付费托管数据库。...mLab首席执行官Will Shulman表示:“MongoDB为应用程序开发人员数据处理方式带来了巨大变革。 通过微服务构建软件系统并在云上部署这些系统是一种趋势。...这反映了MongoDB数据库在公有云中的受欢迎程度,和许多客户希望使用MongoDB数据库云服务的愿望。mLab的收购将使我们能够更快地扩展Atlas。...mLab为其客户提供令人信服的服务长达七年,我们很高兴将这支才华横溢的团队带入MongoDB大家庭。”

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    Injectify:一款执行MiTM攻击的工具

    记录目标用户的键盘信息并将其存储在数据库中。...从浏览器中提取出已保存的密码; 项目地址 【GitHub主页】 【官网传送门】 工具安装 注:完整的使用文档目前正在开发中,敬请期待…【官方文档】 创建一个MongoDB数据库 【选项1】创建一个mLab...数据库: 访问mLab网站【传送门】并创建一个账号 点击右上角的“Create new”按钮 选择“Sandbox”,然后点击“Continue” 选择相应的地区,然后点击“Continue” 输入数据库名称...复制到项目中并改名为server.config.js; 在文本编辑器中打开server.config.js; 将新创建的应用信息替换掉GitHub中的client_id和client_secret值; 用新建的mLab...URL(或专用MongoDB数据库的URL)替换mongodb值: mongodb://:@XXXX.mlab.com:XXXX/injectify 设置服务器

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    使用node和express+mongodb实现数据增删改功能

    或者网上开源的数据库,mock,野狗数据库,firebase,或者使用本地的json-server搭建本地数据库使用也是完全没有问题的,也可以正常的实现数据的接口请求。  ...,希望在2019继续努力 1.准备工作 postman接口测试工具, node安装 mlab数据存储 mongodb数据库 2.node + express环境搭建 2.1环境搭建之前,首先要检查自己电脑是否安装...mlab创建 3.1:mlab是MongoDB提供的免费存储的数据库,使用的时候必须先注册,才可以使用,这个mlab需要访问外国网站注册,注册登录之后会出现下面的界面 3.2然后点击Create...,这样我们的数据库就已经创建完成了,接下来我们可以使用node链接我们的数据库了 4.node链接MongoDB 4.1安装mongoose链接数据库 cnpm install mongoose...,连接数据库的地址放在一个单独的文件,把我们服务器的地址引入过了就行了,修改用户名和密码就行了, 4.4使用mongoose链接数据库,在我们的根目录引入config下面的db文件。

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    网络推理 | PyTorch vs LibTorch:谁更快?

    最近,在MLab团队内部,我们发现一个TorchScript模型在LibTorch中的推理速度变得很慢:推理时间大约是PyTorch的1.8倍左右。...03 PyTorch vs LibTorch:硬件、Nvidia驱动、软件栈 多亏了MLab HomePod这一迄今为止最先进的容器化PyTorch训练环境,我们有了一致的软件栈,具体来说就是: 宿主机...OS:Ubuntu 20.04 软件环境:MLab HomePod 1.0 CPU:Intel(R) Core(TM) i9-9820X CPU @ 3.30GHz GPU:NVIDIA GTX 2080ti...还是和上述步骤一样,凭借着MLab HomePod和libdeepvac项目,我们可以通过cmake命令调整一下参数,就转而让C++代码去链接pytorch所使用的共享库: cmake -DUSE_MKL...PyTorch resnet50 benchmark步骤 部署MLab HomePod(https://github.com/DeepVAC/MLab); HomePod上安装DeepVAC Python

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