[開源分享] Kubernetes 管理者課程筆記、開源的看板( Kanban ) 軟體、OWASP Amass 專案、React Native 影像選擇器等

本篇分享 Kubernetes 管理者課程筆記、影像過濾器、開源的看板( Kanban ) 軟體、解決數獨問題方案、OWASP Amass 專案、行動資料庫、Mobile 地圖檢視 React Native 元件、Mobile React Native 影像選擇器、Apache Beam

學習資源

來自 KodeKloud Kubernetes 管理者課程的筆記。

這個課程在 udemy 上也有開,請參考 Kubernetes 認證管理者(CKA)與實踐測驗

工具

瀏覽器 NSFW ( Not safe for work ) 影像過濾器

它使用 TensorFlow JS – 一個機器學習框架-在載入網頁時檢查 NSFW 影像。

當一個網頁被載入時,所有的圖片都會保持隱藏狀態,直到它們被發現是不是 NSFW。如果它們被發現是 NSFW,它們仍然是隱藏的。否則,它們就會變得可見。

這邊有一個類似的開源專案請參考 網頁客戶端不雅內容檢查

開源看板(由 Meteor 建構)

官方網站 https://wekan.github.io/

資料科學

虛擬實境中解決數獨問題的智慧方案

能夠檢測和直接解決虛擬實境中的數獨,專案說明中有詳細交代他解決問題的流程

Soft & Share 開源報報 033 也有一個類似的開源專案-使用人工智慧對數獨( Sudoku ) 遊戲解題

雲端和網路管理

深入攻擊表面映射( Surface Mapping ) 與資源發現

OWASP Amass 專案使用開源資訊收集和主動偵察技術,執行攻擊面的網路對映和外部資產( asset ) 發現。

行動應用程式設計

針對 iOS + Android系統的原生地圖檢視 React Native 元件

Realm 是一個行動資料庫: 取代了 Core Data & SQLite

Realm 可直接執行在手機,平板電腦或可穿戴裝置中。支援 iOS/macOS/tvOS/watchOS

iOS / Android React Native 影像選擇器,支援相機,影片,可配置的壓縮,多幅影象和裁剪

程式設計語言/程式庫

Apache Beam 是一個用於批次處理( Batch )和串流( Streaming )的統一程式設計模型

Apache Beam 是一個統一的模型,用於定義批次處理和串流資料並行處理管道,以及一組特定於語言的 SDK,用於建構管道和 Runners,以便在分散式處理後端執行它們,包括 Apache Flink、 Apache Spark、 Google Cloud Dataflow 和 Hazelcast Jet。

概觀

Beam 提供了一種通用的方法來表達令人尷尬的並行資料處理管道,並支援三類使用者,每類使用者都有相對不同的背景和需求。

  • 終端使用者: 使用現有的 SDK 編寫管道,在現有的執行程式上執行它。這些使用者希望專注於編寫他們的應用程式邏輯,並讓其他所有東西都能正常工作
  • SDK Writers : 開發一個 Beam SDK 針對 特定使用者社群(Java、 Python、 Scala、 Go、 R、graphical等)的 Beam SDK。這些使用者是語言極客,他們希望能夠避開各種 runners及其實現的所有細節
  • Runner Writers : 有一個分散式處理的執行環境,並希望支援根據 Beam 模型編寫的程式。希望能夠遮蔽多個 sdk 的細節

Beam 模型

Beam 背後的模型是從一些 Google 內部的資料處理專案演變而來的,包括 MapReduce、 FlumeJava 和 Millwheel。這個模型最初被稱為“資料串流模型”。

要了解更多關於 Beam 模型(儘管仍然使用 Dataflow 的原名)的資訊,請檢視 O’Reilly 的雷達網站上的 World Beyond Batch: Streaming 101Streaming 102 ,以及 VLDB 2015論文


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