文、意如老師 Python是當今機器學習和人工智慧領域的主導語言之一,其豐富的函式庫和框架提供了廣泛並且強大的工具,支持開發者建立並部署機器學習和人工智慧應用,也為開發者提供了無限的創造空間,讓我們深入探討Python在這些領域中的實際應用,以及它所帶來的影響和重要性。 ➣ 機器學習案例 ➣ 自然語言處理應用 ➣ 圖像識別和視覺技術 機器學習案例 機器學習在各個領域都有廣泛的應用。以下是幾個不同領域中機器學習的實際案例: 1. 機器學習被用於醫學影像分析 例如,X光、MRI、CT掃描等影像的自動分類和標記,它還可以幫助醫生提前發現疾病跡象或預測患者的病情發展。 2. 銀行和金融機構使用機器學習來評估信用風險 偵測欺詐行為、進行股票市場預測等,這些技術可幫助金融機構更好地管理風險並提供更準確的預測。 3. 自然語言處理,在NLP領域 機器學習被用於文字分析、情感分析、語音識別等,這些技術在翻譯應用、智能助手和大規模文本處理中得到廣泛應用。 4. 機器學習被用於交通控制、自動駕駛技術和交通流量管理中 這些技術有助於提高交通安全性、減少交通堵塞和改善交通效率。 5. 網站推薦系統 是其中一個重要的應用,利用機器學習來預測消費者喜好,進而為客戶提供個性化的產品推薦,這些都是機器學習在不同領域中的一些實際案例,展示了它對於解決各種問題和提高效率的潛力。 自然語言處理應用 自然語言處理的應用範圍非常廣泛,以下是幾個案例: 1. 機器學習可以幫助語音識別系統理解和轉換人類的語音 例如智能助手(如Siri、Alexa、Google Assistant)可以根據用戶的口頭指令執行各種任務,同時,語音合成技術可以將文字轉換為自然流暢的語音。 2. 情感分析 是評估文字中的情感色彩,用於了解人們對某一主題或產品的情感態度,這在社交媒體監控、產品評論分析等領域有廣泛應用。 3. 機器學習分類和標記 可以對大量文本進行分類和標記。這在垃圾郵件過濾、新聞分類、文件歸檔等場景中非常有用。 4. NLP 被廣泛用於自動翻譯,幫助人們跨越語言障礙,Google翻譯和其他機器翻譯工具就是基於NLP的。 5. 機器學習生成文章、摘要、對話 可以幫助生成文章、摘要、對話,甚至是自動寫作簡短的新聞報導等。 這些應用展示了NLP在文本處理和語言理解方面的廣泛應用,並表明了它對於提高人們生活品質和工作效率的重要性。 圖像識別和視覺技術 圖像識別和視覺技術主要利用了深度學習和計算機視覺技術。以下是一些圖像識別和視覺技術的應用場景: 1. 機器學習模型 可以訓練模型來識別圖像中的物體和場景,這在自動駕駛、工業自動化、安防監控等領域有著廣泛的應用。 2. 人臉識別技術 被用於身份驗證、解鎖手機和訪問控制等場景中,這在社交媒體的自動標記、犯罪偵查和安全監控中也有廣泛應用。 3. 機器學習醫療 可以幫助醫生和醫療專業人員分析和診斷醫學影像,如X光、MRI、CT掃描等,以幫助準確診斷疾病。 4. 生成對抗網絡(GANs)等技術 使得圖像生成和風格轉換成為可能,這些技術可以應用於藝術創作、影像風格轉換、遊戲開發等領域。 5. 圖像識別 在製造業中,可以用於產品檢測和品質控制,以幫助發現和修正生產中的問題。 圖像識別和視覺技術的應用不僅限於上述領域,還廣泛應用於娛樂、零售、農業和交通等領域,對於提升效率、改善生活品質和解決各種問題有著重要作用。 Python的廣泛應用和豐富的工具使其成為機器學習和人工智慧領域中不可或缺的一部分,這個多功能的語言和其相關框架為開發者提供了突破傳統界限的能力,為創新和改變打開了大門。 Python在這些領域中的實際應用將持續推動科學和技術的發展,並為未來帶來更多可能性。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 Django、Flask和FastAPI建立實際應用時,這些框架在不同領域有著多樣化的應用案例。 以下是這些框架在不同領域的使用示例: Django廣泛用於多種應用場景,其中包括建立電子商務平台,例如,Instagram等知名平台就是利用Django開發的,這類平台需要處理大量的用戶數據和互動功能。 在社交媒體領域,Django同樣被廣泛應用,例如Nextdoor社交平台,用於促進社區互動與連結。 此外,企業內部也使用Django來開發內部管理工具,例如ERP系統或CRM系統。 這些系統通常需要處理大量的企業數據,並提供用戶友好的界面來管理不同業務流程。 這些實際應用案例表明Django作為一個全功能性框架,能夠應對不同專案的需求,並為開發者提供一個穩固且功能完整的開發基礎。 Flask以其簡單性而聞名,廣泛應用於開發輕量級Web應用程式,例如靜態網站和部落格等。 這些專案通常不需要過多的複雜功能,Flask的精巧結構使得開發這類應用變得更靈活。 此外,在物聯網應用方面,Flask也有一些應用,例如監控系統,它被用於開發輕量級的物聯網應用,這些應用需要實時監控並提供簡單的數據交換。 另一個Flask廣泛使用的領域是構建API和微服務,尤其是在較小型專案中,Flask提供了輕量級且靈活的方法,使開發API和微服務更加便捷。 高性能的API服務(High-Performance API Services)是FastAPI的一大特色,它因出色的性能和自動文檔生成功能而廣泛用於構建高性能API服務,尤其適用於機器學習模型的部署。 FastAPI的高效能和現代化工具,使其在這方面備受開發者歡迎。 此外,FastAPI也被應用於建立即時數據分析和監控工具。例如,它可用於構建即時數據可視化工具或監控應用,能夠快速地處理和展示大量數據,提供即時的分析和監控功能。 這些僅是FastAPI的部分應用案例,這三個框架具有廣泛的應用範圍。 因此,根據具體專案的需求,選擇最適合的框架和工具將有助於提高開發效率和最終產品的性能和功能性。 在網頁應用程式的開發中,Django、Flask和FastAPI提供了多樣的工具和資源,各自擔任著獨特而關鍵的角色。 這三大框架為開發者提供了理想的平台,能夠建立出具備卓越功能和極致靈活性的精美網頁應用程式,無論您選擇哪個框架,都將有助於使您的專案更具競爭力並達到理想的成果。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、猛鬼小紀 Ansible內容導航器簡介 Ansible內容導航器(Ansible Content Navigator)是用來開發與Red Hat Ansible 自動化平台相容的 Ansible 劇本、集合和角色。Ansible內容導航器是一個以命令列與內容創作者為中心的工具,具有文字型使用者介面,使用自動化內容導航器可執行下列工作: 👉 啟動並觀看工作內容和劇本 👉 以 JSON 格式察看已完成的工作內容或是儲存的劇本內容 👉 可瀏覽並檢視自動化執行環境 👉 呈現 Ansible 模組的文件和取出在劇本中使用的範例 👉 在命令列中接受大部分現有的 Ansible 命令和擴充功能 大部份Ansible 核心功能的指令,Ansible 內容導航器也都有相對應的操作模式,方便使用者快速從 Ansible的指令框架,延伸至Ansible 內容導航器。不過這樣方便的工具,只有使用Red Hat Ansible 自動化平台才能直接使用 dnf 安裝工具,從 Red Hat 軟體倉儲進行線上安裝的操作。 本文將介紹如何從Python的pip工具,來安裝Ansible內容導航器。 安裝流程 Ansible 內容導航器的實際運作指令為 ansible-navigator,而裝載這個指令是一個容器,名為 ee-supported-rhel8 或是 ee-minial-rhel8。當使用這個指令時,會將該容器啟動,進行指令的操作。 所以,在安裝 ansible-navigator 之前,需要安裝容器,如下圖所示: 當然也可以使用 Docker 這個容器引擎,其結果相同。 接下來,需要安裝 Python3-pip 這個協助 Python 進行軟體模組安裝的程式。Python3-pip 這個程式可以協助個別的使用者下載容器,也方便個別執行 ansible-navigator指令,安裝方式如下圖: 以上兩個工具都準備好之後,就可以安裝 ansible-navigator 這個主角工具。此時,先切至需要操作 ansible-navigator 的一般使用者帳號,再利用 Python3-pip 進行安裝的工作,如下圖所示: 安裝完成之後,利用echo 與 source指令,進行環境的設定,方便此時與下次登入系統時仍可以使用: 之後,可以利用 ansible-navigator 指令,來查看一下安裝的版本號碼: 查看完成之後,利用 ansible-navigator 指令,下載容器,如下圖所示: 執行後,會進入 ansible-navigator 的互動式操作畫面,利用 :數字 可以選擇想要查看的項目,例如: 按下 「:0」,可出現下列項目: 按下 「:1」,可出現下列項目: 此時,就可以看到該項目詳細的資料內容,如果要離開互動式操作介面,可使用 ESC 按鈕。 簡易的操作與使用 我們可以先編一個 inventory 檔案,將所要管理的主機,進行分群分類,如下圖所示: 編好之後,利用 ansible-navigator 指令,可以查看一下主機分群分類的內容,如下圖所示: 接下來,編寫一個測試用的 YAML 檔案,名為 ping.yml: 在進行實際的執行之前,可以利用 ansible-navigator 的 --syntax-check進行YAML內容格式的檢測與除錯,減少在真正運行時的錯誤: 之後,亦可以利用 --check 參數,進行假執行: 最後,就拿掉 --syntax-check 與 --check 參數進行真正的執行: 結論 Ansible是管理大量網路作業系統與設備最好的工具,而 Ansible內容導航器更是延伸自 Ansible,進而擴展更多的功能,提供管理工作的效率。 當然,想要更完整的學習Ansible內容,則需要更完整的教學內容與練習的工具,才能達成,推薦大家可以到 Red Hat 官方授權的聯成電腦教育訓練中心,進行專業的學習。聯成電腦教育訓練中心擁有專業的師資與優良的教學環境,將可協助您完成Red Hat 各項專業技能的訓練與考試。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、意如老師 修、Nick 在開發網站之前,認識並掌握Python的三大框架:Django、Flask和FastAPI至關重要。 這些框架各自具有獨特的特色和優勢,為開發者提供了高度的靈活性和效率,本文將深入研究這三大Python框架,探索它們的特點、功能和適用情境,讓您更清楚地了解何時選擇哪種框架進行網頁應用程式的開發。 一、為什麼選擇Python框架開發網頁應用程式? 二、認識Python三大框架 一、為什麼選擇Python框架開發網頁應用程式? 當選擇適合的框架進行網頁應用程式開發時,由於Python作為一門簡單易學的程式語言,架構清晰且易於理解,同時提供了豐富的內置功能和可擴展性又擁有廣泛的社群支持和豐富的文件資源,這使得Python框架成為許多開發者的首選。 例如:Django、Flask、FastAPI這些框架中每個都擁有自己的特色,能夠適應不同類型的專案需求,在開發網頁應用程式時提供了靈活性、效率穩定性、易用性和彈性以及大量可靠的工具。 二、認識Python三大框架 當我們涉及Python框架時,無法忽略其中最知名的幾個:Django、Flask和FastAPI。這些框架提供了獨特的功能和特點,讓開發者能夠更輕鬆地構建網頁應用程式。 Django,作為其中之一,被廣泛認為是開發大型和複雜網頁應用程式的理想選擇。它提供了一套完整的工具和函式庫,涵蓋了資料庫連接、模板、表單處理等多個方面。採用MVC(Model-View-Controller)設計模式,使程式碼結構清晰且易於維護。 Django的內建管理後台功能,讓開發者們能夠輕鬆管理和操作應用程式的後端。 此外,Django擁有大量的預製模組,能夠快速構建Web應用程式。其內建的安全性功能則有效地防止了常見的Web安全漏洞。同時,內建的ORM(物件關係映射)使得與資料庫的互動變得更加簡單、直觀。 相對於Django所強調的完整性,Flask則更加強調其簡潔和靈活性,成為一個注重簡易與彈性的Python框架。 Flask的設計精巧,使得開發者能夠更靈活地擴充和客製化其功能,其擴展性強,提供了豐富的擴展函式庫,並具有清晰的文檔和易用的API,這使得開發者能夠根據各項專案的需求,自由擴充其功能,不論是製作規模大小不一的Web應用、API開發,還是作為快速原型工具的選擇。 FastAPI是一個相對較新的Python框架,它的主要特色是快速、易用和高性能,為開發高性能的API提供了現代化的工具,它基於Python的標準類型提示和Pydantic庫,可以提供自動化的API文檔生成,擁有極高的性能,並支援同時處理多個請求,是一個適合構建高性能Web API的框架,允許基於OpenAPI / Swagger規範自動生成交互式文檔,具有出色的效能和高可靠性,FastAPI主要應用於構建高性能的API服務,支援型別檢查,減少錯誤並自動生成API文檔。 這些框架各自擁有獨特的特點和功能,特別適合於需要處理大量並發請求的場景,例如機器學習模型的部署和微服務,了解它們的特色能幫助開發者根據項目需求做出明智的選擇。 AI學習補助與線上資源 👉🏻網路上一堆AI線上課程、資源,我該從哪裡開始? 👉🏻可以從文章開始暸解概況 不要急於花錢學 !! AI人工智慧人才培訓班 從Python入門、網路爬蟲、資料探勘、視覺辨識、機器學習、 Web開發,真正奠定AI領域關鍵技術! AI繪圖時代,人類創作者的必備能力 AI繪圖工具可以幫助沒有繪畫基礎的人快速生成圖像,這導致的道德問題我們也在前面的文章談過 AI人機協作創作:如何利用AI輔助人類發散收斂? 網路迷因:「人類期待AI洗衣掃地,我們就能寫詩畫畫,而現在卻是AI在寫詩畫畫,而人類在洗衣掃地」。 AIGC職場開掛術 生成式AI浪潮來襲!把握進修好時機,AI整合應用奪先機。精選6大領域課程:程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計,資深業師乾貨不藏私,打造全領域 AI 通才,提升效率、引爆創意,擁抱AI並駕馭它,讓他成為你的金牌助手! AI人工智慧工程師就業轉職培訓班 人工智慧時代來臨,超夯AI人才培訓!深度學習:Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習,讓你真正奠定AI領域關鍵技術! 利用AI複合式技巧製作海報:ChatGPT、Bing創作者圖片和Photoshop Beta的逐步指南 利用AI的力量製作令人驚嘆的海報。了解如何將ChatGPT用於文字生成,Bing創作者圖片用於圖像合成,以及Photoshop Beta用於編輯和優化。 Python辨識視覺化與機器學習課程不只能讓你輕鬆入門,還會帶著你考取國際證照! 如何在Python視覺化中使用OpenCV 與Dlib 開發人臉偵測程式,即時擷取網路攝影機串流影像,輸出人臉偵測結果。本課程之主軸將以python為主,希望藉由一免費且多數企業在使用之python軟體來協助企業分析資料以進行決策,另一方便也可減少企業在軟體上之投資。 Python【AI 人工智慧】用Python 掌握AI 的未來,助你成為AI 先行者! 生成式AI浪潮來襲!把握進修好時機,AI整合應用奪先機。精選6大領域課程:程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計,資深業師乾貨不藏私,打造全領域 AI 通才,提升效率、引爆創意,擁抱AI並駕馭它,讓AI成為你的金牌助手! Python是什麼?將是你的下一個必備技能 在過去的數十年中,Python已經從一個小小的程式語言成長為一個巨大的生態系統,它在科學、技術、商業和藝術領域都有著無數的應用,儘管它強大,但Python的魅力在於它的簡潔。 Python程式資料分析 人工智慧時代來臨,超夯AI人才培訓!深度學習:Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習,讓你真正奠定AI領域關鍵技術!打造軟硬整合的AI技能,最高3年不限次數免費重修,不怕學不會,立即養成AI時代下你要有的競爭力 Python 在數據科學領域的應用:從數據分析到機器學習 Python的函式庫如Pandas、NumPy和Matplotlib等提供了豐富的工具,使得開發者能夠輕鬆地進行數據分析和視覺化工作。例如,使用Scikit-Learn進行監督學習和非監督學習,使用TensorFlow和PyTorch進行神經網絡的構建和訓練,可以實現各種任務,如分類、回歸、聚類、圖像識別、語音識別等。 失業者培訓:Python數據分析養成班 『1.欲報名者,請來電詢問報名資訊並將資料郵寄/mail給承辦人 ;2.並於google表單填上資料:https://reurl.cc/xgzDWz』 👉🏻 以下是目前2024年政府針對AI線上學習給予的補助資源,填寫最下表先幫您確認資格 職業訓練助您把握AI技術浪潮,乘勢而上! 隨著AI技術的快速發展,技術人才也是促進產業發展的重要關鍵,勞動部為協助培育AI技術人才,透過青年職業訓練措施、失業者職業訓練措施及在職訓練措施,開辦相關訓練課程,供民眾參訓。 【政府補助:台北免費職訓】AI人工智慧與邊緣運算工程師班 【政府補助:台北免費職訓】AI人工智慧與邊緣運算工程師班: 曾有勞保現無勞保在保中即享學費全額補助 *兼職、派遣曾短暫投勞保即算 *適用學習獎勵金課程 政府補助50% | AI智慧應用人才培育 透過線上課程、短期實作課程及長期就業課程等學習方式,協助人才更快在職場上手及就業; 其培訓領域聚焦在泛資通訊相關課程,包含AI人工智慧、區塊鏈、雲端技術、物聯網、行動應用、數位商務、遊戲製作、科技管理等八大領域。提供最完整的職能培訓課程,是職場充電的最佳夥伴。 AI人才夯!勞動部配合產業發展培訓跨域人才! AI應用席捲各行各業,也成為民眾熱門的進修項目。根據數位發展部調查,有超過半數約56.1%的企業反映就業市場人才供給不足,預估未來3年(112-114年)資訊服務業對AI專業人才的需求每年平均新增至少4,000人,顯示業界對AI人才的需求迫切!發展署針對青年、在職勞工及待業者等不同對象皆開辦AI專業培訓課程,即使無相關經驗、非理工背景亦可學習跨領域技能,迎接AI浪潮、順利與產業接軌。 成果專區-DIGITAL+數位創新補助平台 本主題型研發計畫係以鼓勵企業投入人工智慧技術研究與發展為目標。本署持續推動「人工智慧應用服務補助」,以人工智慧產業發展趨為核心,透過補助獎勵及輔導機制,鼓勵潛力業者投入研發AI新興技術應用產品或方案及成功落地。 AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班 1.掌握AI發展。 2.了解機器學習/深度學習在做甚麼。 3.快速理解機器學習/深度學習中常見的演算法。 4.了解機器學習/深度學習實務上會遇到的問題。 5.基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流。 台灣就業通|青年職訓資源網- Detail 1. 以年滿15歲至29歲以下具工作意願且結訓後有立即往資料科學、AI應用等相關領域就業意願者青年失業者優先。 2. 能提供課程相關線上或線下學習紀錄,能證明自己有強烈學習 【求職應援 相約桃園】5大職場力課程,拓展職涯可能 桃園市政府青年事務局近期推出「求職應援,相約桃園」計畫,協助青年尋找職涯方向、接軌理想職場,更與聯成電腦、104人力銀行強強聯手。 超過1000個正職、兼職及新創實習職缺,與桃園地區大專院校的育成中心開辦新創實習、新創加速器及多家新創公司合作,藉由至少100小時實習,了解職場實際環境,提升求職實戰力,透過多元的AI職場增能一躍成為熱門趨勢產業專業人才!近期也將辦理實體徵才媒合會,協助青年根據自身的專業及興趣勇往職前,決定自己未來的樣子! 北市府創新創業獎勵補助再釋利多 主題式研發聚焦AI 每案補助200萬元 臺北市政府為加速推動創業家友善城市,以新創三箭「投資金」、「匯人才」、「促成交」作為政策施行重點,本(113)年度推出新一波政策利多。自113年3月1日起「創業補助」金額調整為每案新臺幣100萬元,並放寬「創新加速」補助申請資格,將設立8年以上企業納入申請對象。此外,本年度第一梯次「主題式研發補助」以「 AI創新應用」為主題,每案補助200萬元 台中市勞工大學 「AI智能生圖與影像後製」課程致力於教授勞工先進的人工智慧技術,讓他們能夠運用AI智慧生圖技巧和影像後製方法,創造令人印象深刻的視覺效果。 政府補助計畫- 高雄市提升產業競爭力輔導計畫 本計畫鼓勵與我國產業互補互利之跨國企業,規劃、開發超越目前我國產業水準之前瞻性技術、產業所需之關鍵性技術或整合性技術,與我國業者共同研發合作,共構我國產業生態系統,進而促成國際創新研發合作,延伸到新創事業及生產等更深層價值創造活動,創造雙贏之成果。 112年教育部補助中小學校人工智慧教育計畫開始收件囉! 教育部推動人工智慧教育 向下扎根,鼓勵中小學校依據自身學校願景、校本課程規劃、地域或人文特色,開授人工智慧相關彈性課程。並且鼓勵學校組成跨科教師團隊,規劃AI人工智慧特色課程,融入不同領域的知識及資料(例如:自然、生物、數學、語文、藝術等),讓學生體會人工智慧的跨領域運用特性。 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、猛鬼小紀 現在虚擬化技術發展十分迅速,從早期以虚擬機為主體架構的雲端系統,逐漸邁向更為節省資源、彈性調整佈署的容器化平台。在容器化平台的選擇中,有些企業與組織單位會選擇 Kubernetes作為其容器管理平台的核心,然後逐一的在該平台上,建立相關的監控與管理機制。但這些架設安裝過程需要花費大量的時間與人力,所以,有更多的企業選擇了Red Hat OpenShift 這個容器管理平台,在完整的安裝後,立即可上線運作,不再需要額外安裝其它的管理軟體。 然而,就操作人員的教育訓練需求上,Kubernetes 有小型的類Kubernetes系統,可以安裝在受訓人員的PC上,加速熟稔 Kubernetes 架構與操作方式。對比之下,Red Hat OpenShift 也有這樣好用而且親民的平台,只是大多數接受訓練的人員,不知道如何利用,殊為可惜。 本文的目的,就是要來協助所有開始學習 OpenShift的人,如何在自已的PC上,安裝一套 Red Hat OpenShift 平台,以利後續的學習。當然,本文也歡迎所有想要了解 Red Hat OpenShift 有何迷人之處的朋友們,進行研讀。 下載 OpenShift Local套件 在 Red Hat Developers 網站上,有提供各式各樣的Red Hat 軟體套件,方便開發者進行下載利用,只 Google 一下,就知道網址。在進入 Red Hat Developers 官網之後,下拉 Products technologies 選單,即可點選Red Hat OpenShift 項目: 接著,點選 Download / SignUp 項目: 再將網頁下拉,直到 Self-managed 項目內,選擇 Start your trial- : 接下來,在輸入 Red Hat 官網註冊過的帳密之後,即可到下載的頁面。此時,可以發現下載的選項內,有不同的平台可以選擇。本文這裡選擇了 Linux 與 X86_64 套件來下載。另外,也請一併下載安全碼,這是在安裝過程中,需要輸入的軟體註冊碼: 安裝 OpenShift local 下載下來的檔案,其檔案名稱應該是 crc 開頭的檔名,檔案內容包含一個名為 crc 的執行檔。這個執行檔會協助使用者,執行後續的安裝與啟動 OpenShift 的工作。 接下來,將下載的檔案解壓縮,並放置到 ~/bin 目錄底下: 接下來,修改一下環境變數的設定,並且將 ~/bin 目錄加入 ~/.bashrc 檔案內,以利之後的操作: 緊接著,執行下列指令,進行虚擬機的下載與安裝行為: 一般情況若無意外,應可以完成下載與解壓縮的過程,之後,就可以按照提示,輸入 crc start 指令: 在執行過程中,會要求輸入 secret 金鑰值,此時,將下載的 secret 內容,直接貼上即可。 最後將會看到下列畫面,內容包含了 kubeadmin 以及 developer 兩組登入帳號的密碼,請記得將資訊記錄下來。另外,此畫面內亦包含了從 Web 站台登入的網址以及從文字介面登入的指令: OpenShift功能驗證 首先,先執行oc指令的環境設定: 接下來,再利用oc 指令,使用kubeadmin 身份,登入系統: 登入之後,可以利用 oc projects 來列出所有的專案項目: 接下來,利用相同指令,使用 developer 帳號進行登入: 至此步驟,本地端的Red Hat OpenShift平台就已架設完成,方便開發者或學習者進一步的利用。 結論 在 Red Hat 的產品中,大多的產品都可以利用 Red Hat Developer 站台來進行產品的試用與體驗,這讓想要學習或是測試 Red Hat 產品的工程師,有了非常方便的管道,只要好好的掌握這個站台,相信要了解 Red Hat 產品,並不是難事。尤其是類似 Red Hat OpenShift 這種架構複雜的產品,有便利的體驗產品套件,將可縮短適應與學習的時間。 Red Hat OpenShift 是十分好用的容器應用管理的平台,目前許多的企業也正在建置 Red Hat OpenShift平台,好好的掌控與管理這個平台,相信對於企業、個人都有很大的幫助。Red Hat 官方亦有規劃十分詳盡的 OpenShift容器管理與應用課程,可以協助企業與工程師們,不但可以詳細了解 OpenShift 的架構,更能學習到實際的使用經驗與技巧。在台灣,聯成電腦教育訓練中心取得了 Red Hat 官方教育訓練的授權,在專業的師資與優良的教學環境中,將可協助企業訓練出優秀的IT工程師,讓企業的運作更順利。 快速入門OpenShift,深耕RHCA認證,提升專業,輕鬆掌握【DO180 - Red Hat OpenShift I】🌸 FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
如何利用AI🤖輔助人類發散收斂?
最近看到一則網路迷因:「人類期待AI洗衣掃地,我們就能寫詩畫畫,而現在卻是AI在寫詩畫畫,人類在洗衣掃地」。令人莞爾又諷刺,但這是誤解人類與AI應有的相處模式...
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