Hello,今天想跟大家分享一下我近期做的项目中使用的文件上传与文件下载,其实在以前我们想要做文件上传可能要自己去搭建一个专门的服务器,然后将我们的文件上传到这个服务器上,下载就从我们这个服务器上去进行下载就行了。
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2110.10640v1.pdf
实现的功能很简单,先设置好云的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret ,然后设置你所访问的 bucket 所在的区的链接和你所需要访问的 bucket 的名称。之后就可以在 linux 终端上访问
最近在使用 Terraform Cloud 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用,相比 Terraform OSS, 用起来省心多了。
使用京东云OSS的外链访问(自己程序拼的外链,并非是OSS服务器上给定的外链).访问报如下错误
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
Kubernetes 集群备份一直是我们的痛点。虽然可以通过Etcd v3备份与恢复来实现K8S集群备份,但是这种备份很难恢复单个 Namespace。
作为一名合格的MySQL DBA,备份是重中之重。为了保证备份集的安全可靠,除了集中存储以外还有其他更好的方案吗? 当然是有的,可以存储在OSS或者分布式存储上。那么问题来了,如何能够实现自动备份,不需要人工干预即可上传到OSS上,节约大量的时间去悠哉悠哉地喝喝茶、看看报呢?且听下文
# 环境 > Window10_1909_x64 > VMware_15.5.2 > CentOS_6.5_x86 # 步骤 1、在VMware菜单中选择`文件 -> 新建虚拟机`: ![1593571534159](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly90aWFuY2l4aW9uZy5jb2RpbmcubmV0L3AvQmxvZ0lNRy9kL0Jsb2dJTUcvZ2l0L3Jhdy9tYXN0ZXIvYmxvZy8yMDIwMDcwMS8xNTk
问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势? 3.图片如何防盗链? 现在几乎任何一个网站、Web App以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能,对于
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目,其中大部分都是通过Go语言完成的,例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码,或者通过Go语言生成归档文件功能,现下基于部分用户的使用需求,我们还需要做出小幅调整,目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
lustre介绍 lustre是一个开源、分布式、高性能的分布式存储。lustre广泛被HPC领域使用。lustre目前仅仅支持本地数据容错,在未来版本2.16推出会支持EC,做到数据容错。 lustre 运行在linux操作系统,采用了C/S的网络架构。lustre的整个软件栈是在linux内核实现,提供统一的文件系统命名空间。 lustre组件介绍 MGS+MGT:MGS提供注册lustre server、lustre client以及lustre文件系统的配置信息。MGT是为MGS提供存储的stora
1.关于IDEA的安装与使用具体参考https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial
分发网络CDN(Content Delivery Network)是建立并覆盖在承载网之上,由遍布全球的边缘节点服务器群组成的分布式网络
概述 昨天想在Ubuntu上用一下HTK工具包来绘制语音信号的频谱图和提取MFCC的结果,但由于前段时间把Ubuntu升级到13.04,系统的声卡驱动是ALSA(Advanced Linux Soun
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
“ 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力,部署清华大模型 ChatGLM2-6B,有失败有成功,但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源,终于成功了。”
接收前端传过来的base64编码后的字符串, 如果是json字符串, 那么PHP使用file_get_contents('php://input'); 来接收. 本次这里是以post传参的形式传base64字符串.
假设将带有 hash 值的静态资源推至 CDN 中,此时静态资源的地址为: https://cdn.shanyue.tech。而它即是我们将要在 webpack 中配置的 config.output.publicPath。
使用velero可以对集群进行备份和恢复,降低集群DR造成的影响。velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中,在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来。可以从官方文档查看可接收的对象存储,本地存储可以使用Minio。下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上。
1、下载依赖环境 yum install automake gcc-c++ git libcurl-devel libxml2-devel fuse-devel make openssl-devel -y 2、git下载ossfs代码 git clone https://github.com/aliyun/ossfs.git 编译安装 cd ossfs ./autogen.sh ./configure make && make install #默认应该是安装在/usr/local/bin/ 3、查看安
过去的相当长的一段时间里,商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3,国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
笔者近期调研SDN/NFV影响下的OSS,之前自己知识中没有相关的积累,又一直没有比较官方的资料或者观点,所以在整理的时候遇到了瓶颈。最近在ONF网站看到了刚发布的一篇文档,对OSS/BSS在SDN/NFV时代的挑战和发展做了比较全面的总结,其中多数观点也与笔者收集到的资料相符,在这里分享给大家。 在ETSI NFV ISG提出的NFV框架中,OSS与SDN控制器分别负责不同的工作:OSS负责静态配置或者可以缓慢进行的服务特性等的配置,而NFV编排器和SDN控制器则负责动态配置以及实时的网络状态传输。尽管如
搭建博客图床 前言 随着博客内容的增加,文章图片的数量也不断增长,如何引用存储图片就成了一个问题。对于我这样没什么访问量,只是写给自己看的博客,要求就是简单方便(当然能白嫖最好 😬),最后采用 GitHub + JsDelivr + uTools 图床插件的办法。 图床选择 先来说一下其他图床吧,简单来说,如果你有一个备案域名的话,做什么事都比较简单,国内的许多平台的对象存储都需要一个 备案域名。如果像我一样仅仅是为 Hexo + github pages 博客搞个图床,感觉再弄那些就有些麻烦了。 公益
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
之前给大家介绍了sso的相关知识点和集成方案,考虑到每个系统所属行业的不同,这边针对于不同行业做了一些统一的sso单点登录界面模板,使用fileupload多文件上传+OSS阿里云存储方案。
使用uniCloud的云存储,无需再像传统模式那样单独去购买存储空间、CDN映射、流量采购等;
这两件事其实是往着同一目标前进的,就是将Fuzzing引入到CI持续集成中,直观的表现就是,当往代码仓库提交代码后,可被自动编译并完成Fuzzing,最后输出结果以进入下一开发环节。
AVIF是一种基于AV1视频编码的新图像格式,相对于JPEG、Wep等图片格式压缩率更高,并且画面细节更好。AVIF通过使用更现代的压缩算法,在相同质量的前提下,AVIF文件大小是JPEG文件的35%左右。
给算法同学重构了一版代码。原则是边重构边测试,即使看起来有多么简单逻辑,反复测试是必不可少的。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
个人开发者往往没有自己的后台服务器,但同时又想获取app的运行信息,这就要借助于第三方的网络存储(也叫网盘、云盘、微盘等等)。通过让app自动在网盘上存取文件,可以间接实现后台服务器的存储功能,同时开发者也能及时找到app的用户信息。 曾几何时,各大公司纷纷推出免费的个人网盘服务,还开放了文件管理api给开发者调用,一时间涌现了网盘提供商的八大金刚:百度网盘、阿里云、华为网盘、腾讯微云、新浪微盘、360云盘、金山快盘、115网盘。可是好景不长,出于盈利、监管等等因素,各大网盘开放平台要么停止免费服务、推出收费服务,要么停止个人服务、推出企业服务,要么保留老用户、不再接受新用户,总之现在开发者已不能无偿使用网盘的sdk集成功能了。要想实现app的云存储,得用点真金白银了。
先通过接口获取需要的请求参数,请查看 https://www.alapi.cn/api/view/100 获取需要的上传配置 先通过 ALAPI 获取 unicloud 云存储上传的请求参数,正常返回如下:
采样就是把模拟信号数字化的过程,不仅仅是音频需要采样,所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号,示意图如下所示:
1.在官网下载 sdk 包 2.解压后得到 jar 包,目前包括 aliyun-oss-sdk-android-x.x.x.jar、okhttp-3.x.x.jar 和 okio-1.x.x.jar 3.将以上 3 个 jar 包导入 libs 目录
近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据,处理完的数据一般都需要存储起来,这些数据的特点主要有如下几点:
MGS,MDS,OSS节点是在lustre中可以成为前端,MDT和IST被ldiskfs或者zfs格式化来存储元数据和数据对象的成为后端
使用Nginx image_filter实现类似OSS图片处理 在家使用自己的电脑做了一个小应用,可查看照片,按以前的方式,需要在用户上传图片后对进行裁剪压缩,然后给前端一个缩略图地址与原图地址。这种
Kubernetes(简称K8S) 是Google开源的分布式的容器管理平台,方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
最近开始自己摸一些小鱼,算是拓展一下知识面。因此开始寻找可以降低配置量的 CI 与 CD 方案。
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
我的开源 Spring Cloud 项目 PassJava 一直可以在 Windows 上正常运行,最近不是换 Mac M1 了么,想把这个项目在 M1 上跑起来,毕竟我的那台 Windows 用起来发烫,是该体验下 M1 的性能了。
我的开源 Spring Cloud 项目 PassJava 一直是在 Windows 和 Ubuntu 上运行,最近不是换 Mac M1 了么,想把这个项目在 M1 上也跑起来,毕竟我的那台 Windows 用起来发烫,是该体验下 M1 的性能了!
技术栈:docker+jenkins+springboot+git 一、Devops介绍 <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/82a179166b884d86b
毫末智行是一家致力于自动驾驶,提供智能物流解决方案的人工智能技术公司。数据智能是毫末智行的核心能力,乘用车自动驾驶系统及解决方案、低速无人车生态系统及解决方案、自动驾驶相关产品研发与定制服务三大垂类产品为数据智能服务,同时,数据智能也反哺三大垂类产品。
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