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科研必备学术导航：文献下载导航

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#科研网站#

3.5K Star，Google开源的Knative含着金钥匙，目标是标准化Serverless

Serverless是近今年最火的趋势之一了，它强调的是一种架构思想和服务模型，让开发者无需关心基础设施（服务器等），而是专注到应用程序业务逻辑上，这是大多数企业所关心的，更是云厂服务商提供者最关注的。然而，正式由于Serverless只是一种架构和服务模型，所以各企业独立发展导致serverless缺少一定的标准，各有各的玩法，最终肯定是不利于这个行业的良性发展。

而这正是Knative出现的原因，Knative的目标就是为了标准化Serverless。

Knative 是Google在2018的Google Cloud Next大会上发布的一款基于Kubernetes的Serverless框架。Knative一个很重要的目标就是通过整合容器构建、工作负载管理以及事件模型，制定云原生、跨平台的Serverless编排标准。使用Knative可以轻松的解决基于容器的serverless应用的部署、编排、运行的问题，为了实现serverless 应用的管理，knative 把整个系统分成了三个部分：

Build：构建系统，把用户定义的函数和应用 build 成容器镜像

Serving：服务系统，用来配置应用的路由、升级策略、自动扩缩容等功能

Eventing：事件系统，用来自动完成事件的绑定和触发

通过这三个系统Knative实现了：标准化地容器构建、和kubernetes的无缝结合、容器自动创建、销毁、自动扩缩容、蓝绿发布、回滚等功能，极大地便利基于Kubernetes的serverless应用落地。

Knative社区的主要贡献者有Google、Pivotal、IBM、RedHat，都是IT行业里面的大佬， 可见其阵容强之强大， CloudFoundry、OpenShift、阿里云这些PAAS提供商都在积极的参与Knative的建设。

目前Knative docs已经获得了3.5K Star，1.1K的fork，contributors已经有了410个，可见业内对于元原生、Serverless以及Knative的关注，虽然目前还未大规模的统一标注你推广，但是已经形成了良好的势能，在国内落地企业如阿里巴巴、腾讯、滴滴等，Knative的发展前景广阔，有望成为未来的主流无服务架构平台。

#打卡挑战局#

鸿蒙的成功难度大，不可能所有的厂商都会跟进支持，而且很多都是持观望态度。

6月2日，鸿蒙正式版即将来临，在此前也宣布代码开源，但这真的就意味着鸿蒙一夜之间就能有很多设备升级支持么？或者说仅仅依靠目前的存量市场来维持，这也是极为不现实的。首先，手机操作系统现在被Android，iOS瓜分，Android占七成，iOS占3成，要在这两大手机系统里面抢份额也不是一件容易的事情。

要知道，现在大家所期待的鸿蒙是全场景操作系统，但用户真正能体验到的是直接在手机上用，由于芯片受阻，用户的体验就会受阻，而搭载鸿蒙的家电以及其他lot设备，说到底，也要手机支持才行。

问题就在于有没有其他厂商决定用鸿蒙，这才是最关键的。现在的局面是，这些厂商都担心自己的处境，害怕用了鸿蒙后，会面临制裁，所以说这个态度就不一样，当谷歌宣布Android12镜像后，国内的厂商第一时间就跟进了，当华为宣布鸿蒙2.0正式版后，只有魅族一加有声音支持，而其他要不处于观望，要不直接说不用，要不直接开喷，这些态度也直接可以说明很多人对鸿蒙的不信任，或者说是由于自保，不敢跟其合作。

最重要的一点，假设后面有厂商愿意部分终端跟进搭载鸿蒙，但这对于厂商来说，也是一笔不小的压力，首先，适配两套系统，其次，还得面临谷歌的压力，其三，还得面临芯片的问题，其四，还得面临体验的问题，而这些都是不可靠因素。

所以在我看来，即使鸿蒙正式版来临，我们也要理性看待，这不是一年两年的事，这是长期投资的过程，而且是无回报的投资，如果有更多的大厂加入进来，手机终端多了以后，还是很有希望，但这要让放弃成熟的Android系统，也不是一件容易的事情。

深度学习与图像识别原理与实践

第2章 图像识别前置技术

1、著名的深度学习框架：

1）Theano：BSD的开源项目，是一个python库。曾经是深度学习开发与研究的行业标准，由于Tensorflow的崛起，Theano逐步退出历史舞台。

2）Tensorflow：Google推出的机器学习开源工具。支持Python和C++。

3）MXNet：亚马逊出品。支持Python，R，C++，Scala，Java等。

4）Keras：是一个高层神经网络API，由Python编写。

5）Pytorch：Facebook出品，是一个Python优先的深度学习框架。

6）Caffe：基于C++编写的深度学习框架，作者是中国人贾扬清。支持Python语言。

2、搭建图像识别开发环境：

1）Anaconda：是一个用于科学计算的Python发行版。

2）conda：其核心功能是包的管理与环境管理。与pip的区别是，pip可以在任何环境中安装Python包，而conda则可以在conda环境中安装任何语言包。Anaconda中集成了conda。可以直接使用conda进行包（版本匹配和兼容性）和环境的管理（创建虚拟环境）。

3）pytorch环境搭建（笔者使用的WINDOW X64环境）：

a.安装Anaconda。（网页链接）

b.Anaconda3安装完成后，创建基本Python3.8虚拟环境（conda create -n pytorchx python=3.8，Anaconda3自带了Python3.8.x版本）。

c.激活创建的虚拟环境：conda activate pytorchx

d.在pytorchx虚拟环境下安装Pytorch(网页链接)。根据安装主机的情况选择安装命令，并在pytorchx 虚拟环境下执行该安装命令。（笔者的安装命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch）

e.验证：待Pytorch相关组件安装结束后，在pytorchx环境下运行python命令，再执行import torch。不报错则安装成功。

f.安装pycharm开发工具，并与pytorchx集成。

注意事项：

1）安装镜像需要配置国内清华大学或中科大的镜像，否则会因网速无法安装成功。

2）根据自己OS的位数，选择匹配的软件版本，如OS是64位的，全部选择64位的软件安装，避免后续遇到的各种版本不匹配的问题。

3）网上有很多安装的教程可供参考，如安装中有困难可以私信交流。

美好的一天，从读报开始，4月17日，壬寅年三月十七，星期日，周末愉快，幸福生活

------行业、科技类资讯------

1、全球芯片短缺或将持续下去，其制造的所有类型芯片的产能都将紧张；

2、乐视网85项专利被拍卖 ，成交价不到90万元;

3、美国科技巨头员工薪酬榜：谷歌最高，年薪中位数29.59万美元，苹果6.8万美元；

4、中国成功研制最高精度光频标，105亿年偏差不到1秒;

5、宝马CEO：反对过于依赖纯电动汽车发展;

--------技术类资讯--------

1、GitHub 封锁受美国制裁公司的俄罗斯开发人员账户；

2、华为为 Linux AArch64 提供 UEFI 镜像内存支持；

3、Chrome 发布紧急更新，修复被利用的零日漏洞；

4、GDevelop —— 跨平台的游戏引擎；

5、PDManer v4.0.0 已经发布；

6、visual-ssh v0.1.2-alpha 已经发布；

7、Ionic v6.1.1 发布，跨平台 UI 工具包；

8、Electron 18.0.4 发布，跨平台桌面应用开发工具；

9、FreeFileSync 11.19 发布，文件夹比较与同步软件；

10、Sentry 22.4.0 发布；

更多详情，请点击长图了解！#艾编程技术早报# #科技新鲜事#

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