Hero Image
Kustomize - сила кастомизации

Что такое Kustomize? Kustomize — это инструмент управления конфигурацией, встроенный в kubectl, который позволяет настраивать YAML-манифесты Kubernetes без изменения исходных файлов. Он позволяет пользователям определить общий набор базовых ресурсов и затем накладывать специфичные для окружения настройки (называемые оверлеями). Это делает его идеальным для управления несколькими средами развертывания, такими как разработка, тестирование и продакшн. Вместо использования шаблонов или переменных Kustomize применяет преобразования непосредственно к YAML-файлам, совместимым с Kubernetes. Примеры использования включают настройку тегов образов, изменение количества реплик, добавление configMap/секретов и изменение имен ресурсов или пространств имен для различных окружений. Kustomize помогает внедрять лучшие практики GitOps, сохраняя YAML декларативным и DRY (Don’t Repeat Yourself). Он поддерживает модульный дизайн, позволяя командам эффективно переиспользовать и компоновать манифесты. Поскольку он интегрирован напрямую с kubectl, его можно использовать без установки дополнительных инструментов. В целом, Kustomize подходит для команд, стремящихся управлять конфигурациями Kubernetes чисто и масштабируемо.

Hero Image
Hero Image
Коротко про Основы Компьютерного зрения в службах ИИ Azure

Вступление Компьютерное зрение, основная область искусственного интеллекта, включает разработку решений, позволяющих приложениям ИИ интерпретировать и понимать визуальный мир. Хотя компьютеры не обладают биологическими глазами, они способны обрабатывать изображения из различных источников, таких как камеры или цифровые носители. Эта способность позволяет создавать программное обеспечение, имитирующее визуальное восприятие человека. Обработка изображений Для компьютера изображение представляет собой массив числовых значений пикселей. Рассмотрим массив который состоит из семи строк и семи столбцов, представляя значения пикселей для изображения размером 7x7 пикселей (так называемое разрешение изображения). Каждый пиксель имеет значение между 0 (черный) и 255 (белый); значения в этом диапазоне представляют оттенки серого. Изображение, представленное этим массивом, выглядит примерно так (увеличенное изображение).