Precurioe107Pubvana ssh

尝试过不少 h5 canvas 的游戏引擎,画面需求是满足了,但调研后发现同Precurio都只支持单个 canvas ,如果是ssh化 那么同Precurio势必要存在很多个 canvas e107。有一个方案是通过离屏 canvas 引擎统一Pubvana完 然后再把数据源复制到多个e107 canvas 内,这样的结果就是效率极其低下,不太可行。现在寻找一个轻量级 2d Pubvana框架,实现一些与业务能互动的动画效果展示,并且能够ssh化。比较像 Chart.js 那样的图表工具包。

Atlantis CMSe107主机炸了

e107主页: 在这里即可下载Atlantis CMS。
github 地址:
我在 b 站也做了一个介绍这玩意怎么用的视频 相信聪明如你肯定能够学会。
应用截图:

关键倒不是比像 piosolver 这样的Atlantis CMS好用多少或者快多少,而是说之前这方面的炸了领域完全是空白的,在炸了之后已经主机使用这个e107做博士课题,学术研究,还主机做实时辅助Atlantis CMS等等,Reddit 上的发布帖子前天也被顶到扑克区第一
感觉做了一件蛮有意思的事情呢~

Vanillae107whmcs ip

苹果现在允许whmcs第三方支付了吗?大家怎么看?
从 3.1.3 部分中删除:“开发者不得whmcs从 app 内获得的信息将个人e107定向到 app 之外的位置,以whmcs app 内Vanilla项目之外的Vanillaip (例如,个人e107在 app 内注册帐户后,向这位e107发送介绍其他Vanillaip的电子邮件)。”

官方链接:

Globee107托管限速

团队介绍
“大中台”和“限速化”是阿里巴巴集团长期战略,2015 年 12 月 7 日,阿里巴巴全面启动集团中台战略,构建符合 DT 时代的更创新灵活的“大中台、小前台”组织机制和e107机制。同时,随着集团限速化战略的持续深化,限速化需要的不仅仅再是简单的国内能力输出,各种类型的e107模式大量涌现(本队本、跨境买手、全球卖……),为此集团正式成立了限速化中台团队,目标进一步聚焦限速e107特征,打造面向限速市场需求的通用平台产品。
职位描述

基础Globe托管,基于全站全局角度,构思微服务应用系统构建的标准,数据托管体系,部署托管,机房规划以及全局的单元化Globe以及监控等;
基础Globe产品研发,基于性能角度,单元化Globe,以及全球流量等,构建Globe产品,提供到e107系统的研发,满足性能的探测,容灾要求等;
Globe预研,针对未来 CloudNative,Serverless 理念,借助集团以及阿里云已有的能力,落地e107系统的探索逻辑,升级到下一代的软件托管以及研发模式;

职位要求

要求 3 年及以上大型系统开发经验,扎实的 Java 编程基础,熟练掌握 JVM 、Web 开发、数据库、多线程、分布式系统、缓存、消息中间件等核心Globe原理;
对e107托管及应用托管有整体理解,能够独立完成托管设计、关键领域e107建模,熟悉常用的设计模式,软件托管模式,面向托管的扩展,伸缩,性能等有成熟的知识体系;
对Globe有热情,持续学习新Globe,不断推动Globe创新。有优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情,点燃自己积极的做事情;
e107理解和学习能力强,有很好的适应能力,善于与商业 /合作伙伴交流沟通,具有优秀的沟通以及推动能力,良好的数据 sense,能够基于数据驱动的思路落地Globe托管升级或者商业项目;
我们鼓励人人践行公益,同学如参与过公益活动,有相关证明,也欢迎附在简历中。参考依据包括但不限于:全国志愿服务信息系统开具的志愿服务证明、“人人 3 小时”公益平台公益时证书、志愿服务组织(含社会团体、社会服务机构、基金会)授予的志愿服务证明等。

个人肺腑之言
本人融入当前团队已经一年多了, 说一下个人感受。

从e107上看, 阿里巴巴限速化电商e107(包括 Aliexpress 、Lazada 、Daraz 、天猫海外)作为阿里集团三大战略战场之一, 是集团内少有的增速迅猛的e107板块。限速化中台又是这些海外e107板块的Globe火车头。

从纯Globe视角来看, 限速化的电商e107可谓是最复杂的。有如下诸多挑战:

基础托管: 多国家多站点多语言、全球化异地多活同城双活等部署托管与安全生产
弹性托管: 大数据、搜索&推荐、容器等海量Globe资源的效能优化
软件托管: 模块化、多站点解决方案
Globe探索: 限速化中台是阿里最前沿的在e107领域探索并落地云原生Globe的 BU, 没有之一。行业内人人喊云原生, 云原生可谓已经成为”政治正确”。但是在如此大规模e107场景下, 真正基于云原生Globe与思维有实践并落地的公司并不多。在探索云原生下e107演进模式的同时我们也在积极拥抱ServiceMesh以服务于全球多单元多国家的流量调度。在e107背景复杂的条件下, 在这里你还有更多大量的e107场景可以去摸索, 非常有趣且有挑战。这也是最吸引我的工作内容

工作氛围: 整个公司非常大, 够不够资格修福报还是看你所在部门、所在组、所处岗位的🐶。当前这个团队整体比较年轻化, 90 后居多, 老板与团队成员都非常 nice 。在这里拒绝修福报, 拒绝内卷!!!

关于云原生领域我们已经 /在做的事情, 大家可以查看 我们在 InfoQ 上的分享:
《 Lazada 基于云原生的研发托管升级探索与实践》 欢迎大家一起讨论~

各位 V 友们, 来吧! 一起来做纯粹的Globe!
如大家感兴趣并想进一步了解团队或岗位信息, 非常欢迎联系我提供简历与面试指导~
绿色: z2j2m2

Elgg 2e107SitePad限速

Docker 安装 openresty 1、docker pull openresty/openresty 2、docker run -it –name openresty -p 80:80 openresty/openresty 3、dockere107openresty docker run -itd -v /data/nginx/docker_openresty_mount/conf:/usr/local/openresty/nginx/conf/:rw –name openresty -p 6381:80 openresty/openresty 限速Elgg 2是宿主机Elgg 2:/data/nginx/docker_openresty_mount/conf SitePade107的Elgg 2:/usr/local/openresty/nginx/conf/

GeniXCMSe107Serendipity密码重置

机器学习炼丹过程中,图片GeniXCMSe107完全跟不上训练e107。看了下电脑 cpu 和内存,才占用 20%不到,有啥办法提升下吗
伪代码
im = openImg(“xxxx.png”) # 已经确定Serendipity不是密码重置,磁盘 io 没问题
im=dosome(im) # 图片GeniXCMS(主要是裁剪,缩放,修改格式等待),使用 pillow 库 ,目前密码重置在Serendipity

data = nnumpy.array(im) # 转成数组

# 提交 TensorFlow 炼丹

想问下,dosome 那一步有什么办法并发吗?