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利用docker搭建基于ARM64版本基于vue的免费Web组态软件。
本文综合考虑基于DNNs的应用响应时间、计算能耗和租用服务器的价格，使用启发式算法设计四种不同的任务卸载策略即基于终端设备的不卸载策略、基于云服务器的完全卸载策略、基于端云的部分卸载策略和基于端—边—云的多重资源卸载策略，同时综合粒子群算法和模拟退火算法提高算法的计算效率和计算结果的精准度。
AIoT的使能技术有很多，本次主要讲云计算和分布式云，即Edge cloud，它带来了实时性。
在技术的迭代更新下，面对大型、超大型的直播场景，大规模边缘聊天室成为新热潮。作者 | 张超责编 | 王子彧出品 | CSDN（ID：CSDNnews）当前直播成为一种流行趋势，带货直播，网红带货，明星在线演唱会等，进一步使得直播聊天室变成了一个当前必备的能力，面向大型，超大型的直播场景，技术上也在不断的进行迭代更新。大规模边缘聊天室如何工作？大型边缘聊天室的工作过程非常的简单，用户 U...
这就导致硬件、场景和 AI 算法之间的联系较为割裂，硬件的设计没有考虑 AI 算法数据采集和硬件适配的需求，这导致算法的复用度低，算法必须在硬件功能与场景之间寻找平衡，性能上做出妥协，硬件的性能与真实需求之间存在鸿沟。如今是“场景为王”的时代，虽然现在云端和终端的算法应用，技术相对成熟了，但是如果所有数据都放在云端或者终端，数据分析系统复杂而庞大，成本高，难运维，实时性差，链路长，难以满足千行百业
边缘服务器是指驻留在网络逻辑边缘上的任何类型的服务器，通常位于专用网络和互联网之间。边缘服务器的计算能力正在迅速塑造现代工业格局，动态应用程序和现代业务基础设施的出现使得数据的快速处理和共享成为必然。公司现在正在用边缘服务器技术取代传统的集中式服务器，以满足这种不断增长的需求。
CNCF 的 KubeEdge 项目作为业界首个云原生边缘计算平台，从资源、应用、数据、AI、服务等多个维度，实现了边云、边边之间的管理与协作，覆盖了智慧园区、车路协同、工业 IoT、边缘媒体加速等多个场景。1、云原生边缘计算平台 KubeEdge 架构实践边缘计算和云计算是共生互补的。随着物联网、5G、AI、AR/VR 等技术的发展与应用，完全依赖云计算来进行数据传输和处理将会造成巨大的网络延迟
在这个万物互联的时代，随着无人驾驶、虚拟现实技术、远程医疗、工业自动化等技术场景的迅速推广，信息数据的收集与处理需要进一步优化和提升，为了保证用户的移动性和业务连续性，同时满足高可靠低时延的通信场景需求，边缘计算作为云边端的关键一环应运而生。近水楼台先得月节能省时效率高云计算与边缘计算的关系，简单来说就是云计算把握整体，边缘计算专注局部，将数据的处理、应用程序的运行、功能服务的实现，由中心服务器下
着重介绍Kubeedge在安全防护方面的实践，并介绍OpenSSF在开源软件安全方面的计划与目标。
云原生多沙箱容器运行时Kuasar正式开源。
CIO40知识星球—数字化故事（ITBP）第1： IT人之能力的解读第2：数字化与彩票，你看懂了吗？第3：数字化中的各种效应？？悟第4：数字化与生活中的小故事？读懂第5：数字化与数学，大道至简第6：数字里的游戏第7：数字里的哲学第8：数字里的逻辑第9：数字里的选择第10：数字里的表象第11：数字里的故事第12：数字里的生产力第13：数字人的ITBP第14：BPIT的第一个系统第15：BPIT之业务
边缘计算是一种计算架构，它将计算和存储资源移动到数据的源头或接近数据的源头，而不是将数据传输到远程的云服务器进行处理。这样做的优势在于减少了数据的传输量，提高了数据处理的效率，降低了延迟。边缘计算的应用领域包括物联网、自动驾驶、智能网路、智能城市等，其中需要处理大量实时数据，并且对延迟要求较低的场景。边缘计算的基础设施包括边缘计算节点、边缘计算网络和边缘计算平台。边缘计算工程师是一种专门负责开发和
ChatGPT是由美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。上线仅仅两个月，ChatGPT的活跃用户就突破一亿，掀起了新一轮人工智能浪潮。作为一款优秀智能聊天机器人模型，ChatGPT在很多事情上都有着独特的见解。今天，OpenAI正式开放 ChatGPT 的API，允许任何企业在其应用程序、网站、产品和服务中使用 ChatGPT 功能。随着物联网、云计算和大数据技术的不
随着 Kubernetes 的普及，越来越多的业务开始运行在容器上，但是仍有部分业务形态更适合运行在虚拟机，如何同时管控虚拟机和容器逐渐成为了云原生时代的主流需求， Kubevirt 给出了完美的解决方案。
文章目录引言正文一、环境准备，**两节点都需要配置**1.1、主机准备1.2、关闭防火墙和selinux1.3、关闭swap分区，若没有swapp分区可以忽略不进行操作1.4、主机名解析二、kubeadm安装kubernetes集群2.1、安装docker (两节点都需要安装)2.2、安装k8s集群，只需要在ke-cloud上进行安装，ke-edge1不需要join到集群三、安装kubeedge集
KubeEdge云原生边缘计算公开课03——云原生边缘计算学术研究现状与趋势
前面的几篇文章都是在讨论边缘计算的基本概念、发展史和实现的知识地图。本节将从应用的视角去阐述边缘计算的价值，使读者能够更加直观地领略边缘计算带来的新机会和新挑战。为此笔者选择了智能家居、智慧商场和智慧消防三个典型垂直行业应用场景，以边缘通信网关为切入点，针对空天地一体化的三张网（有线光纤、无线5G和卫星通信）分别引入边缘计算，解决智能家居场景下不同业务的网络资源需求、智慧商场场景下的室内导航和智慧
导语联邦学习（Federated learning）在保证数据隐私性的前提下，使用分散在各地的数据，训练机器学习/深度学习模型，从而在遵守隐私保护法律的前提下，通过协作建模，提升机器学习的效率，其在金融、零售、自动驾驶等领域已有广泛应用。正文继《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》陆续实施之后，国家对网络安全、数据安全、和个人信息安全都有了明文严格的法律法规保护与制约。毫不夸张地说，数
工业级强固型嵌入式平台厂商Neousys宸曜科技发布Nuvo-9160GC宽温型边缘计算人工智能平台,搭载英特尔第12/ 13代处理器平台和1张170W NVIDIA RTX GPU卡,提供强大的CPU和GPU性能。
使用API Arts&API Explorer调用IoT边缘服务接口创建应用，了解边缘计算在物联网行业的应用。
当越来越多的企业把云计算作为一项基本服务的时候,就会对云服务就会提出更高要求,包括是否支持多云和开源架构,是否能够处理不同市场中的多样化基础架构和网络功能,同时满足降低成本、提高敏捷性等需求。
2023年3月23日，由中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）、工业互联网产业联盟（简称“AII”）、边缘计算产业联盟（简称“ECC”）共同主办的边缘计算发展高峰论坛暨第二届边缘计算开发者大赛颁奖仪式在江苏省江阴市举行。
启程边缘生态，共擎智慧未来。2023年3月21日，由联宝（合肥）电子科技有限公司（以下简称联宝科技）和深信服科技股份有限公司（以下简称深信服）携手举办的可信边缘计算生态共建发布会在安徽省合肥市成功召开。
在这篇文章中，我们将分享基于最新版本的Jetson nano主机，实现ROS中经典的建图、导航、CSI摄像头驱动示例。
本文实现了yolov5模型从训练pt模型，到转换为rknn模型，最终部署在RK3588板子上使用NPU加速推理的过程。
KubeEdge是面向边缘计算场景、专为边云协同设计的业界首个云原生边缘计算框架，在 Kubernetes 原生的容器编排调度能力之上实现了边云之间的应用协同、资源协同、数据协同和设备协同等能力，完整打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。主持，供应商中立的边缘计算开源项目，旨在为物联网边缘计算提供开放、可扩展的平台。OpenYurt 现已广泛应用于物联网、边缘云、分布式云等典型边缘计算场景，并覆
开源软件生态蓬勃发展，边缘计算开源项目又是开源软件生态中不可忽视的重要力量。
本文继续解读kubeedge项目中的eventbus（事件总线）模块，这个模块与上一节介绍的devicetwin（设备孪生）相关联。主要通过mqtt协议与终端设备进行通信，将devicetwin模块的期望状态发布给终端设备，并订阅来自终端设备的实际状态，上送给devicetwin模块。这个模块虽然不及设备孪生模块在边缘计算模块核心，但是却是打通终端设备和边缘设备通信的重要模块。下面笔者将从这个模块
边缘计算开源项目是当前业界为解决垂直领域的计算和网络资源应用问题提出的一套解决方案，根据不同的应用场景有多种类型的平台。笔者将github上关注度较高的边缘计算开源平台进行了对比研究，简述了每个开源项目设计目标，基本功能和应用场景，帮助用户在自己的领域选择合适的边缘计算平台。...
0 背景本文重点解读kubeedge项目中的mapper模块。该模块位于kubeedge的edgecore的南向边缘侧，主要对接入kubeedge的终端设备，进行协议的适配和转换，使其可以和边缘设备通信，转换后的协议是我们前面描述的mqtt协议，当然也支持http协议。当前该模块支持BLE、MOBUS等多种物联网协议的转换，这部分代码单独有一个git路径【1】，有自己独立的架构和功能特性。笔者将从
从6大应用场景深入探讨2022云原生网络发展趋势。
混合云结合公有云和私有云各自的特点实现了一定程度的分工与协作，解决了弹性扩展和容灾等问题。但这本质上还是“中心云”的扩展，边缘侧的问题没有得到解决。在过去的几年里，云原生技术从生态发展到在企业数字化转型中的落地应用都取得了指数级的增长。目前云原生计算基金会（CNCF）中的开源项目已经超过1000个，覆盖计算、存储、网络、数据库、安全、大数据、AI等各个方面。IDC报告也显示，云原生应用在2018年
文 山金孝没有集装箱，就没有全球化；没有云原生，就没有数字化。从大型传统企业到互联网巨头，从百年老店到创业新星，从大政方针到民间资讯，数字化的理念和口号无处不在，全社会数字化觉醒时代已然到来。喧嚣之中，什么是数字化，如何制定数字化战略，数字化战略如何执行与落地，形之如似的文章裹挟并交织着个人或企业的利益与观点，在各种知识传播的领地轮番滚动，大有三天速成、五天见效之势。然而，历史反复证明，一味的概念
云原生 和边缘计算
精心雕琢，返璞归真的CDN道路展望前景，返璞归真改变生活网络通信网络加速智能加速LayuiCdn结尾展望前景，返璞归真丝滑流畅的网络通信，用 无感知 来展现。科技改变生活，技术成就自我。人们的科技生活可以用 进化 来形容，如果没有它 那么将面临 退化 对你的生活能力考验，正如你没有 进化 带来的网络接触，你的生活将 倒退 至无数年前。改变生活大家常说的：没有手机就像失去了对外界的联系，只举一个简洁
在ubuntu22.04上，搭建用于边缘计算的kubeedge环境
CloudSim介绍和使用1. CloudSim简介：2. CloudSim提供了以下新的特点：(1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真；(2)一个自足的支持数据中心、服务代理人、调度和分配策略的平台。(3)CloudSim 独特功能有：3. CloudSim源代码介绍几个核心类：4. CloudSim下载，CloudSim在IDEA中配置5. CloudSim环境配置6. CloudSim的扩
使用Python在本地模拟多个客户端和一个服务器端，然后由服务器端统一管理进行联邦学习，每次服务器端选择几台客户端进行训练，并将训练结果聚合发布。
最近接触到了Nvidia Jetson TX2这块开发板，想入手测试一下自己的深度学习模型，因此和TX2的故事开始了！前言本人刷机多次，尝试各种大小坑：自带系统搭建环境：刚开始不想刷机，就自己手动安装cuda等包，发现很多安装包不好找，好不容易下载的torch应该是支持cuda10.0，然后无奈放弃这条路借助jetpack3.3搭建环境：只支持Ubuntu16.04的系统，实验室没有，只能用虚拟机
联邦学习是一种参与方之间联合隐私训练的新范式，受到学术界和工业界的关注。然而一些研究表明，联邦学习传输的中间信息，例如横向联邦学习中的梯度信息或者纵向联邦学习中的嵌入表示存在隐私泄露的风险。如何保密这些中间信息是一个重要研究问题。在这个系列中讨论如何将同态加密技术应用于联邦学习，保护参与方的数据隐私。
PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）开始做第二个工作了，又把之前看的FedAvg的代码看了一遍。联邦学习好难啊…1. 介绍简单介绍一下FedAvgFedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机
OpenCV详细入门（基础篇）一、OpenCV介绍OpenCV（open source computer vision library）是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像
1、首先安装sklearn需要三个依赖库，需要分别进行安装2、查看是否已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库conda list下载安装还需要的依赖库3、用pip命令安装这些库pip install numpypip install matplotlibpip install scipy4、用pip 命令安装sklearn库pip install sklearn5、查看是否安
通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。
Jetson系列刷机皆可参考此文章, 将每处可能遇到的错误规避及解决方案
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