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同時也有70部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅DaisukeMinamizawa2,也在其Youtube影片中提到,"See the World by Train" Hajime Mizoguchi cover guitar : tupli argo 077 Daisuke Minamizawa custom 2021.07.31...
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argo 在 Xian_阿顯 Instagram 的最佳解答
2021-09-24 11:12:03
- 再過一天又要迎接週末囉! 又可以出去玩了~ 我也想穿比基尼 搭遊艇出航 #KeepGoing #KeepGood #EnjoyHappyTime #cuteboy #lovely #outdoor #abs #tainan #台南 #安平 #亞果遊艇俱樂部 #ARGO #遊艇...
argo 在 ?90後為食星人 Instagram 的最佳解答
2021-09-24 09:14:21
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argo 在 tOnYeUnG飛洋 Instagram 的精選貼文
2021-09-24 08:08:30
今日小帥叔和小帥哥食好西 祝生日🎂快樂 #小帥叔 #tonyeung飛洋 #男男 #組合 #小帥叔生活百貨 #hksinger #hkkol #kolhk #hkboy #hongkongboy #followme #followus #食好西 #fourseasons #fourseason...
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argo 在 DaisukeMinamizawa2 Youtube 的精選貼文
2021-07-31 08:49:18楽譜と音源を販売しています。
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https://bit.ly/377YCEr
Score and sound data are now on sale.
[BSV direct] pdf + mp3
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『ソロ・ギターのための24の練習曲集』収録
Included in "24 Etudes for Solo Guitar".
https://bit.ly/3lUiVfh
作・編曲/演奏:南澤大介
ギター:tupli argo 077 Daisuke Minamizawa custom
チューニング:ノーマル・チューニング
カポタスト:なし
recorded at : 2021.7.26 East Oak Valley Studio
http://www.bsvmusic.com/
argo 在 數位時代 Facebook 的最讚貼文
美國零售龍頭沃爾瑪將與福特以及Argo AI合作,共同推出無人送貨服務,並計劃先在奧斯汀、邁阿密、以及華盛頓特區三個城市測試。
argo 在 彭博商業周刊 / 中文版 Facebook 的最讚貼文
【山火風險】AI火災預測或重塑加州
氣候變化導致加州的火災季節變得更嚴重,但引起火災的原因並沒有轉變:氣候乾旱、植被過於茂盛、風速和風向。私營企業和公共機構爭相開發用於監測這些因素的技術,想搞清楚山火如何蔓延,並在火災發生前作出預測。
隨著美國人口最多的加州山火蔓延範圍越來越大,能夠正確預測山火的技術變得越來越重要。加州歷史上最大的七場火災中,其中六場於去年8月後發生,而且美國西部的極端乾旱氣候令專家們擔心今年的火災季節將尤其嚴峻。性命攸關,還涉及數十億美元的利益。
公營機構及商界均有山火預測的需求。保險公司疲於應對越來越頻繁、代價高昂而反覆無常的大火,因此科技公司現有的大部份新技術都針對為保險公司服務。這種趨勢不僅可能決定預測軟件的使用方式,而且還可能決定其設計方式。初創公司Kettle則展現了這種變化,這間公司建立了一個預測系統,使用人工智能協助制定再保險政策,幫助保險公司防範山火風險。Kettle於去年成立,兩位創辦人均在保險業工作多年,恩格勒(Andrew Engler)曾在美國保險公司Allstate從事銷售業務,之後出任Argo集團副總裁;曼寧(Nathaniel Manning)曾擔任應對人權事件的群眾外包(crowdsourcing)應用程式Ushahidi行政總裁。
再保險公司傳統上一直使用隨機模型(stochastic modelling)技術,透過分析歷史數據確定隨機事件發生的機率。恩格勒說,當氣候轉變以一種人們從未見過的方式出現時,這種技術就失去了作用。─ Sarah Holder、David Ingold;譯 王非
#山火 #人工智能 #加州 #保險公司 #氣候變化
(本文節選自《彭博商業周刊∕中文版》第229期,如欲查閱全文,歡迎訂閱)
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argo 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
ref: https://www.cncf.io/blog/2021/09/01/chaos-mesh-2-0-ga-to-a-chaos-engineering-ecology/
Chaos Mesh 2.0 於 07/23/2021 正式 GA 了,團隊期盼透過這次 2.0 的釋出能夠讓整個 Chaos Engineering 的生態性更加茁壯與蓬勃發展。
Chaos Mesh 一直以來的目標就是讓 Chaos Engineering 能夠更輕易地進入到每個管理者的 Kubernetes 叢集, 2.0 則是這個目標路上的一個重大里程碑,
歷經一年左右的開發與努力, 2.0 主要有三大改進
1. 簡化使用的困難性
Chaos Mesh 透過一套基於 Web 的管理介面 Chaos Dashboard 讓使用者可以輕易地去檢視目前所有的實驗與內容,而 2.0 更是簡化整體操作,
界面更加簡潔同時也可以觀看每個實驗的詳細資訊。
針對不同的雲端業者環境,也支援 AWSChaos/GCPChaos 等不同的環境設定,確保所有的 Kubernetes 測試都能夠更加一致。
2. 強化 Chaos 實驗的自動調度功能
實務上來說,一個單一的實驗沒辦法有效的模擬各種測試環境,因此很多時候都需要人為操作的介入,為了讓這一切更加流暢與自動,Chaos Mesh 過往整合了 Argo Workflow 來協助調度各種實驗。
不過後來團隊發現 Argo Workflow 並不是一個非常適合描述 Chaos 實驗的工具,因此 2.0 版本重新實作了 workflow 的機制,這次的機制是原生支援而不需要仰賴任何第三方解決方案。
3. 支援更多 Injection 的類型
從 2.0 開始, Chaos Mesh 開始支援如 JVMChaos, HTTPChaos 等不同的測試目標。
JVMChaos 用來針對 Java/Kotlin 等使用程式語言撰寫的應用程式,而 HTTPChaos 可以攔截 HTTP 的封包並且竄改內容
此外針對實體機器部分,Chaos Mesh 則是開發了一個名為 Chaosd 的來模擬各種環境問題,譬如砍掉 process, 模擬網路問題,模擬 Disk 問題等
對 Chaos Engineering 有興趣的可以試試看