源自Palantir的FDE（前线部署工程师），AI to B的银弹？

"前线部署工程师"（Forward Deployed Engineer）这个概念最近在硅谷AI创业圈高频出现。 不是工程师驻场开发就叫FDE，真正的精髓在于"产品化咨询"。 他在最新访谈里拆解了关键三点： 工程师要同时懂技术栈和客户业务逻辑，能当场把需求翻译成代码 解决方案必须能快速抽象成产品功能，否则就是定制化外包 团队要配置"三栖人才"：20%销售+30%产品+50%工程

OpenAI FDE 负责人最新访谈：大模型想成功落地，要靠前线部署工程师

MIT 一份报告给出的结论是，95% 的企业 AI 部署项目最终都无法落地。大家看到了无数酷炫的 Demo，但在解决真实世界的复杂问题时，这些技术往往会碰壁。 为什么会这样？ OpenAI 和 Palantir 给出的答案是：前线部署工程（Forward Deployed Engineering，简称 FDE）。 FDE 的概念很简单：将最懂核心技术的工程师，直接「嵌入」到客户的业务团队中，与行业专家并肩作战。 他们不是传统的销售工程师或技术支持。他们的任务不是演示产品，也不是解决 bug，而是： 1. Colin 认为，今年大家都在谈论 Agents，但部署 Agents 依然很复杂。

docker上部署odoo11

run -d -e POSTGRES_USER=odoo -e POSTGRES_PASSWORD=odoo --name db postgres:9.4 二、安装odoo 1、拉取一个odoo：11 的镜像 docker pull odoo:11 2、制作并运行一个odoo容器，端口映射一个端口。 docker run -p 8069:8069 --name odoo --link db:postgres -t odoo:11 注意：db不能修改，否则odoo运行时会报错。

DAY-11-项目部署

部署 1.多环境:指同一套项目代码在不同的阶段根据实际情况来调整配置部署到不同的机器上 lombok在编译时已经写好了 why： 每个环境互不影响； 区分不同的阶段：开发/测试/生产 对项目进行优化： Dmaven.test.skip=true" 拖到虚拟机里 chmod a+x user-center-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar(a+x，给所有文件可执行权限) 创建表的语句时建议保存起来 2.项目部署上线 原始前端后端项目 宝塔Linux 容器（把原本部署在服务器上的东西封装成更轻量的应用在服务器上运行） 容器平台 项目部署 需要Linux服务器（建议用Centos8+/7.6以上） 前端：需要web

研发工程师玩转Kubernetes——部署应用

我们先在Docker上部署应用，然后再在kubernetes上部署，并对它们进行对比学习。 Docker部署应用 查看运行中的容器 docker ps 可以看到下面的表头，此时没有一个运行中的容器。 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 部署应用 docker run --name nginx-container -p 80:80 docker stop deae7732c685 docker rm deae7732c685 Kubernetes部署应用 Kubernetes虽然是容器管理工具，但是它最小可创建、管理和部署的计算单元叫 部署Service 为了能通过本机的IP访问服务，我们需要创建kubernetes的另外一个核心功能——Service。

如何在Ubuntu 18.04上部署Odoo 11

=/opt/odoo/odoo11-venv/bin/python3 /opt/odoo/odoo11/odoo-bin -c /etc/odoo11.conf StandardOutput=journal 您可以使用以下命令检查服务状态： sudo systemctl status odoo11 输出： ● odoo11.service - Odoo11   Loaded: loaded (/etc/systemd .service           └─18351 /opt/odoo/odoo11-venv/bin/python3 /opt/odoo/odoo11/odoo-bin -c /etc/odoo11 为了使我们的Odoo部署最安全，我们将Nginx配置为一个SSL终止代理，它将通过HTTPS提供流量。 SSL终止代理是处理SSL加密/解密的代理服务器。 对于生产部署，建议切换到多处理服务器，因为它可以提��稳定性并更好地使用系统资源。 为了启用多处理，我们需要编辑Odoo配置并设置非零数量的工作进程。

网络工程师学Python-11-数组

Python 是一种高级编程语言，具有简洁的语法和易于学习的特点。它是一种解释型语言，可以轻松地在不同平台上运行。Python 中的数组是一种数据结构，可以用于存储相同类型的多个元素。

全栈软件测试工程师宝典连载（11）

顾老师新书《全栈软件测试工程师宝典》 https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html 以前两本书的网上购买地址： 《软件测试技术实战设计、工具及管理》 错误的数据包数，比如双工模式不匹配、物理电缆出现问题等collisions碰撞数据包数 ③ sar # sar -n DEV 1 Linux 4.15.0-66-generic (ubuntu) 12/11

二进制部署k8s教程11 - 部署kubelet

TIP二进制部署 k8s - 部署 kubelet 手动颁发证书方式***转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。部署 kubelet! NOTE部署 kubelet 之前需要初始化系统环境。在 node 节点上，kubelet 是需要对外提供服务的。在 k8s 中，调用 kubelet 服务的也只有 kube-apiserver。 NOTE这里部署的 node 节点的 ip 地址为：172.16.222.231。生成的 server 证书只针对该服务器生成。 ，有可能需要删除已经生成的工作数据rm -rvf /var/lib/kubelet/*11.检测到 master 服务器查看节点是否加入kubectl get nodes显示NAME STATUS 后面再部署网络插件。***至此。node 节点的 kubelet 部署成功。转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。

DevOps 工程师成长日记系列五：部署

基于前文的学习，我们已经知道了如何配置将要运行代码的服务器基础架构、如何正确地对代码进行版本管理、如何将代码打包以备部署。今天我们要讨论如何部署代码。 部署代码 注意到了吗？ 因此你需要做的第一件事是确保涉及产品的所有内容都是由部署服务器构建的版本化软件包。假设上述事情你已经完成，我会告诉你部署代码的最佳方法是不部署代码。 现代化的代码部署 将代码部署到生产环境机器是一件非常 90 年代的事情。 一切都是代码 你的应用程序如何被部署、监控、配置等等——说到底最终都化作为存储在代码仓库里被正确版本化的代码片段。 我们的目标是为核心开发人员（编写功能代码的软件工程师）创建一个真正无摩擦的环境。 事实上，这是 DevOps 工程师核心使命的本质。 Jenkins 的替代品 就像我之前说过的那样，Jenkins 已经被广大开发者使用很长一段时间了。

11 May 2024 在rosa部署alb和waf

role_arn = $ROLE_ARN web_identity_token_file = /var/run/secrets/openshift/serviceaccount/token EOF 部署 cluster spec: credentials: name: aws-load-balancer-operator enabledAddons: - AWSWAFv2 EOF 验证部署

Oracle 11g ADG 部署(duplicate)快速参考

本文旨在指导客户完成Oracle 11g的ADG部署工作，主库环境已具备，备库环境已安装完成数据库软件。 主库参数文件修改 4.创建SRLs 5.备份数据库 6.创建备库参数 7.更新tnsnames.ora文件 8.拷贝主库RMAN备份和参数文件到备库 9.拷贝主库密码文件到备库 10.创建备库需要的目录 11 13.备库启动实例到nomount状态 14.初始化standby数据库 15.确认数据库各类文件路径 16.创建spfile然后使用spfile启动数据库 17.启动MRP,验证DG同步成功 18.部署定时任务进行历史归档清理 因为备库没有备份任务，为防止后续备库端归档满，需要部署定时任务进行历史归档清理，下面给出一个示例： mkdir /home/oracle/scripts cd /home/oracle/scripts ADG 部署(duplicate)整个过程已完成。

研发工程师玩转Kubernetes——多Worker Node部署

部署虚拟机 因为desktop版ubuntu非常占用内存，而且我们已经熟悉了一些基本操作，可以将一些k8s内部网络访问的地址暴露给外部，于是现在我们使用ubuntu server版。 我们继续使用Hyper-V进行部署。注意选择minimized的Ubuntu Server版。 安装系统 这儿注意选择minimized版。

强化学习笔记11：工程师看强化学习

这里有很多形象的图，方便理解强化学习的公式白话强化学习，有空了可以来看 强化学习-11：Matlab RL ? Reward signal：指导agent按预期action Policy：observation 映射到 action的结构 Training：选择算法寻优 Deploy/verify：部署agent 完成离线仿真和学习之后，将policy部署到硬件 RL algorithm学习能力对于适应不确定干扰和缓变环境尤为重要 ?

11. 推理工程师职责：系统架构设计

部署图（Deployment Diagram）：描述系统的物理部署架构。 与主流方案深度对比 4.1 主流推理系统架构方案 当前，主流的推理系统架构方案包括： 集中式架构：所有组件集中部署在同一台或少数几台机器上，适合小规模部署。 分布式架构：组件分布在多台机器上，适合大规模部署。 云原生架构：基于云原生技术，如Kubernetes、Docker等，适合弹性伸缩场景。 边缘架构：将推理节点部署在边缘设备上，适合低延迟场景。 扩展性好、容错能力强、资源利用率高 部署复杂、维护成本高、延迟较高 大规模部署、高并发场景 云原生架构 弹性伸缩、资源利用率高、自动化管理 部署复杂、学习成本高、依赖云平台 大规模部署、流量波动大的场景 可扩展性：支持分布式部署，能够横向扩展以处理大规模请求。 易用性：提供简单易用的API和配置选项，降低部署和使用成本。 灵活性：支持多种模型格式和硬件平台，适应不同业务需求。

使用yum快速部署Oracle安装环境(11g)

现在基于Oracle Linux，Oracle仅仅需要通过安装oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall RPM包即可全部搞定其余未安装的RPM包，解决之间的依赖关系，配置内核参数等等 客官，正在基于Oracle Linux 安装Oralce 11g？那就接着往下看。 1、oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall RPM 软件包的功能 a、 Automatically downloading and installing any additional versions needed for installing Oracle Grid Infrastructure and Oracle Database 12 c Release 1 (12.1) or 11g -preinstall包(oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall) f、校验内核修改日志及原文件备份情况 -- Author: Leshami -- Blog  : http

使用onnxruntime部署yolov11-onnx实例分割模型

【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】 在C#中使用ONNX Runtime部署YOLOv11-ONNX实例分割模型 请注意，YOLOv11的具体实现和输出格式可能与上述描述有所不同。因此，在实际部署时，需要参考YOLOv11的文档和ONNX Runtime的API文档来确保正确理解和处理模型的输出。 yolov11-seg实例分割onnx模型，C#使用纯opencvsharp部署yolov8-onnx图像分类模型，YOLO最新版本V11 本地一键部署 解压即用 视觉检测大模型尝鲜版 集成环境依赖 WEBUI 可视化界面，使用C#部署yolov8-seg的实例分割的tensorrt模型，使用python部署yolov10的onnx模型，使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，2024最新 Tkinter教程(Python GUI)，C#部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型，将yolov10封装成一个类几句调用完成目标检测任务，使用python转换pt并部署yolov10的

OpenCV4.8 + YOLO11 C++ 部署推理

自动化工程师涨工资必备的11项技能

小编给大家分享11个电气工程师的必备技能，学会这些就能涨工资啦。 【1】电路。电路很难，真的很难，但是那是相对于做硬件开发的人来说的，既然工控属于应用型，我们都是拿产品来用，就没必要研究那么深了。 【11】机器人编程调试。现在都是用机器人换人了，由于机器人属于集成度更高的产品，所以机器人程序的编写要比PLC的简单多了，上手快，但是靠自己学难度大，主要是没有现成的机器人给你用。 快看看自己还缺多少知识才能成为电气工程师？ 免责声明：本文系网络转载或改编，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！

11·灵魂前端工程师养成-CSS最强大的布局Grid

-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。