AWS CheatSheet 开源项目最佳实践教程
2025-04-25 10:53:29作者:柯茵沙
1. 项目介绍
AWS CheatSheet 是一个开源项目,旨在为开发人员提供关于Amazon Web Services (AWS) 的快速参考和备忘清单。该项目收集了AWS服务的核心特性和常用命令,帮助开发人员快速查找和使用AWS服务,提高工作效率。
2. 项目快速启动
首先,你需要确保已经安装了Git。然后,克隆该项目到本地环境:
git clone https://github.com/eon01/AWS-CheatSheet.git
克隆完成后,你可以浏览项目目录,查看其中的内容。以下是项目结构的一个简单示例:
AWS-CheatSheet/
├── IAM.md
├── EC2.md
├── S3.md
├── Lambda.md
├── ...
└── README.md
每个Markdown文件都包含了一个AWS服务的相关备忘信息。
3. 应用案例和最佳实践
IAM(身份访问管理)
- 案例:为不同团队的不同成员分配最小权限,确保安全。
- 最佳实践:使用IAM角色来提供对AWS服务的临时权限,而不是直接分配权限给用户。
EC2(弹性计算云)
- 案例:创建和配置虚拟服务器以运行应用程序。
- 最佳实践:选择合适的实例类型和大小以优化成本和性能;使用Auto Scaling自动调整实例数量。
S3(简单存储服务)
- 案例:存储和检索任意数量的数据。
- 最佳实践:合理设计存储桶的名称和结构,使用版本控制来避免意外的数据覆盖。
Lambda(无服务器计算)
- 案例:运行无服务器代码以响应事件或HTTP请求。
- 最佳实践:优化函数的内存使用和执行时间,以降低成本并提高性能。
4. 典型生态项目
AWS拥有庞大的生态系统,以下是一些典型的生态项目:
- Terraform:用于构建、更改和管理基础设施的的开源工具。
- Serverless Framework:一个用于构建和部署无服务器应用程序的框架。
- AWS CLI:一个开源命令行界面,用于与AWS服务交互。
以上就是AWS CheatSheet开源项目的最佳实践教程。希望这个教程能够帮助您更有效地使用AWS服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1