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SVN

SVN是一个版本控制系统,相对于的 RCS 、 CVS ,采用了分支管理系统,它的设目标就是取代 CVS 。 一、安装SVNyum install -y subversion二、SVN版本库项目版本库 mkdir -p datasvnmyproject svnadmin create datasvnmyproject myproject dataworkspacemyproject --username root --password 123456 --force --no-auth-cache3、提交文件到 SVN 从本地提交文件到 SVN ,其中root密码为datasvnmyprojectconfpasswd文件存储的密码cd dataworkspacemyprojectecho test >> test.txtsvn 删除后可以通过 SVN 恢复cd dataworkspacemyprojectsvn update最后就大功告成!!!

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GPU上编译FFMPEG

那么,现在就跟我一起,先从一台GPU开始吧~ 0x01 GPU控制台开通 我们从腾讯官网主页,点击选择最热门的产品——产品。 它是腾讯目前最安全稳定的类产品,为开发者提供了高可用强性能的。 在产品主页点选“立即选购”后,我们来到的购买配置页面,下图所示,这是最重要的第一步哦: 购买页1.jpg注意,在费模式这里,果你确定未来会长期频繁且高负载地使用,可以选择包年包月的模式 后续需要时随用随即可,灵活性是的最大优势哦。 在随心地选择地域和可用区后,我们开始选择配置机啦,这里选择腾讯GPUGN7机。 快去一台GPU实例,体验一下视频转码加速提升的快感吧~ 0x06 参考资料腾讯CVMFFMPEG官网Release版本下载GPU加速ffmpeg视频编码+社区【文章】GPU(

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    上实践】腾讯镜像?

    操作步骤使用控制台从实例使用 API 关机实例(可选)登录 控制台,查看对应实例是否需进行关机。需要,则继续执行步骤。不需要,请执行 制作自定义镜像 步骤。 仅系统盘镜像:勾选,则仅实例系统盘镜像。不勾选,若实例具备数据盘,则会同时数据盘快照。单击制作镜像即可。您可单击左侧导航栏中的 镜像,在“镜像”页面中查看镜像的进度。 使用自定义镜像实例(可选)待镜像完成后,在镜像列表中选择您的镜像,单击其所在行右侧的实例,即可购买与之前相同镜像的下图所示:推荐阅读数据盘数据迁移(支持硬盘快照复制跨地域迁移)!!! msp迁移平台果您需要在启动新实例时同时保留原有实例数据盘上的数据,您可以先对数据盘做 快照,并在启动新实例时使用该数据盘快照新的硬盘数据盘。更多相关信息,请参阅 快照硬盘。

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    gpu硬盘联动实现?gpu有什么用处?

    gpu大家应该比较熟悉了,它的功能非常强大,是很多企业的新选择。实际上gpu可以搭配硬盘一起工作,实现更多功能效果。那么gpu硬盘联动实现? 这一问题我们会在下文做一个介绍,希望可以帮助大家更好地了解和使用gpugpu硬盘联动实现? gpu硬盘的联动实现起来并不困难,首先需要在硬盘上一个新的文件夹,至于文件名称大家自己命名即可,但是需要知道它的用途。 按照这个步骤操作,可以成功将gpu硬盘联动起来。gpu有什么用处?1、可以实现自定义监控和报警。 实现gpu硬盘联动,操作起来并不复杂,大家可以找到很多方法。我们需要知道的是gpu是可以与硬盘进行联动的,不仅可以提高我们工作效率,对成本控制来说也是相当不错的。

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    分分钟构强大又好用的深度学习环境?

    为此,本文提供了一份详尽的教程来教你快速构自己的深度学习环境。不仅教你利用现有资源快速搭深度学习模,还一步步列出了通过平台搭自己的深度学习环境。 GCP Deep Learning VM Images GCP(Google Cloud Platform)提供了一整套,包括运行深度学习模和工作负载的基础设施。 在本节中,我们将研究该通过常用的平台供应商在端搭自己的深度学习环境。 主要包括以下几步:选择供应商虚拟配置虚拟设置深度学习环境使用深度学习环境验证 GPU 的使用现在我们来介绍设置基于的深度学习环境。 虚拟 选择供应商之后,就要自己的虚拟机了,它基本上就是托管代码、数据以及配置设置的虚拟机的步骤取决于你所选择的供应商。

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    GPU

    GPU 的简介GPU GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的,具有实时高速的并行和浮点能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 我们提供和标准一致的管理方式,有效解放您的压力,提升产品的处理效率与竞争力。 查看详情免费代金券腾讯 GPU 的特性选丰富腾讯提供 GPU 和渲染 GPU 两种功能类供您选择,分别针对负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 节约成本您无需预先采购、准备硬件资源,一次性购买,免除硬件更新带来的额外费用,有效降低基础设施设投入。目前,GPU已全面支持包年包月费和按量费,您可以根据需要选择费模式。 查看定价表 >>易于入门GPU 实例步骤与 CVM 实例步骤一致,无需二次学习。您可以参阅 CVM 快速入门迅速搭您的 GPU 实例。

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    轻量批量API快照?

    本接口(CreateInstanceSnapshot)用于指定实例的系统盘快照。SS:推荐使用VSCODE批量API对接实现快速安全恢复的自动化默认接口请求频率限制:20次秒。 参数名称必选类描述Action是String公共参数,本接口取值:CreateInstanceSnapshot。Version是String公共参数,本接口取值:2020-03-24。 InstanceId是String需要快照的实例 ID。SnapshotName否String快照名称,最长为 60 个字符。3. 示例示例1 实例快照输入示例https:lighthouse.tencentcloudapi.com? 开发者资源腾讯 API 平台腾讯 API 平台 是综合 API 文档、错误码、API Explorer 及 SDK 等资源的统一查询平台,方便您从同一入口查询及使用腾讯提供的所有 API

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    腾讯GPU

    腾讯GPUGPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的,具有实时高速的并行和浮点能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学等应用场景 redirect=1040&cps_key=926cbf665559b546f00b6d68613668ee&from=console腾讯 GPU 的特性选丰富腾讯提供 GPU 和渲染 GPU 两种功能类供您选择,分别针对负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求简单管理GPU 采用和 CVM 一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。 目前,GPU已全面支持包年包月费和按量费,您可以根据需要选择费模式易于入门GPU 实例步骤与 CVM 实例步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅 CVM 快速入门迅速搭您的 GPU 实例。极致性能GPU 突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    简单几步,轻松完成 GPU 开发环境搭

    在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的力,能够为企业提供更高的效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU有着不少困惑。 以深度学习为例,选购腾讯GPU并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及实现远程开发和调试Python代码呢? 那么,我们开始吧~ 1、GPU准备 我们选择腾讯目前的主流机GPUGN7,其中搭载一颗Tesla T4 GPU。本教程采用的具体规格为GN7.5XLARGE80。 指定远端解释的项目 我们从0开始,一个新项目 ? 选择解释,即点击那个“三个点”的按钮 ? 选择SSH解释,设置登录IP和用户名 ? 输入密码 ? 貌似在“天边远端”看不见摸不着,然而确是当下及未来最高效可靠、最方便灵活、最经济实惠的资源管理和使用方式,让我们一起拥抱这个令人兴奋的变革,一路感受端的精彩吧。

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    利用资源进行深度学习(实作1):天边有朵GPU

    很早就想规划一个系列就是教大家利用资源进行深度学习方面的开发。今天我们在Kevin Yu老师的指导下,开始一段资源的奇妙探险吧大家可以点击阅读原文或者复制这个链接来访问他的教程。 在过去,人们会在他们所在大楼的物理机或上运行从软件下载的应用程序或程序。允许人们通过互联网访问相同类的应用程序。为什么要用? 通过使用基础设施,您不必花费大量的金钱来购买和维护设备。这大大降低了资本支出成本。您不必投资于硬件、设施、公用事业或构数据中心来发展业。 选择适合的GPUGPU是基于GPU应用的,多适用于AI深度学习,视频处理,科学,图形可视化,等应用场景,一般都配有NVIDIA Tesla系列的GPU卡。 从技术上讲,Colab是一个 Jupyter notebook ,不需要安装就可以使用,同时提供对包括gpu在内的资源的免费访问。

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    GPU实例上搭Jupyter深度学习环境(附视频)

    那么,我们先在腾讯一台可以实验的GPU吧! 当然,果你已经有了选购过一台的GPU,可以直接跳过下一节~0x01 准备在腾讯购买很简单,等不及的朋友们可以跟着这个视频走一遍就够啦~视频内容GPU GPU Cloud Computing)是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的,主要应用于深度学习训练推理、图形图像处理以及科学等场景。 GPU 提供和标准 CVM 一致的方便快捷的管理方式。GPU 通过其强大的快速处理海量数据的性能,有效解放用户的压力,提升业处理效率与竞争力。 果你也对GPU和深度学习有兴趣,欢迎订阅专栏,跟随我们继续持续地在腾讯上探索实践吧~ 0x06 参考资料控制台 腾讯GPUPyTorch.orgCIFAR-10 and

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    腾讯图片

    在网上也搜不出个解决方式来, 其实主要都是版本的问题,之前一些版本引用的库位置有问题,需要自己修改,我们还是自己整理一遍整个流程,用起来才放心.安装的时候请按照相同的版本安装,之前的一些版本确实是会出现不少问题的 腾讯 (tracker server)、存储(storage server)和客户端组成, fastdfs的tracker 和storage其实用的是同一个,只是配置文件不同 Tracker是FastDFS ,这个端口跟后面nginx的监听端口对应 目录(目录可能不存在) mkdir homefastdfs 启动tracker,运行下命令: usrbinfdfs_trackerd etcfdfstrack.conf #配置tracker:IP,阿里果需要外部访问请配置公网ip, 不要使用私有iptracker_server=192.168.112.130:22122#果有多个tracker则配置多个 ,果没有特别版本要求,使用本文的版本是没有问题的 项目中使用fastdfs 使用方式比较简单,我们就直接拿来一个示例代码了 导入依赖(也可以自己去git编译一个jar包出来) net.oschina.zcx7878

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    函数做到 1 分钟 6000 台

    函数SCF团队需要业扩容或版本变更,并发量会增长为平常业系统的数十倍。 通过不断优化,在函数SCF业高峰期,硬盘快照系统扛住了1分钟内并发6000台的压力。 那么,硬盘快照是做到的? 由于CVM和CBS硬盘在弹性扩容、资源管理工作中便捷性突出,函数SCF团队逐步使用CVM和CBS硬盘搭底层系统。 那么,硬盘的备份,和有什么关系? 别急,我们先为大家介绍下的两种方式,即通过镜像下载或硬盘快照回滚。 它们之间的对比下表所示,利用快照回滚,拥有很多传统方案不具备的能力: ? 2 硬盘快照回滚 通过快照回滚,具备秒级并发,不占用宿主机资源等特点,整体的流程下: 1.镜像数据存储于cos对象存储中:时,硬盘快照系统将镜像数据从COS

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    使用和本地机有区别吗?

    目前已经有很多企业开始关注的信息,由于无需进行更新升级,能够根据用户的需求来提供不同的性能和资源,因此对于很多企业而言都是一种能够节省资金的好方法。那么使用和本地机有区别吗?进行操作很多对于不太了解的用户,对于来使用不是非常清楚,在这里向这些用户简单地普及一下的概念和使用方法。 其实并非本地机,而是在网络上虚拟出的一个,用户使用主要是借助于网络来实现和的连接,因此网速的快慢对于使用的效率非常关键。 和本地电脑区别很多用户其实一直使用的都是本地机,对于不是十分了解,但其实的使用体验和本地机非常的相似,用户通过网络登录到后,也会看到一样的操作系统和一样的操作界面 这个问题其实非常简单,用户只需要登录到中,就能够看到一个类似于本地电脑的机界面,使用时和使用本地机也基本上没有太大的差别。

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    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模

    果使用平台,还能获得其它功能,比强大的监督工具。另外,果有很多训练数据和密集,则训练时间可能很长。 本节,我们会使用GPU加速训练,还会学习分布在多台设备上,包括CPU和多GPU设备(见图19-9)。本章后面还会讨论在多台做分布式。? 现在就可以在多机多GPU训练模了。果想训练一个大模,需要多个GPU多台,要么买机,要么买虚拟机。 现在就可以用各种分布策略规模化先进的神经网络架构了,可以用自己的机,也可以用 —— 还可以用高效贝叶斯优化微调超参数。练习SavedModel包含什么?检查内容? 什么是模并行和数据并行?为什么推荐后者?在多台上训练模时,可以使用什么分布策略?进行选择?

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    使用腾讯“自定义监控”监控 GPU 使用率

    目前腾讯提供的GPU并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯的“自定义监控”来自行实现对GPUGPU使用率的监控。 1.GPU腾讯GPU可以参考下面官网的文档,采用市场提供的GPU专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序。 https:cloud.tencent.comdocumentproduct56011377使用市场的镜像,默认已经包含了NVML 管理库(Nvidia Management Library 果还需监控GPU其他指标可以在监控指标里进行添加。配置完毕需要指标统方式,这里配置统周期为5分钟,并按照平均值进行统。 image.png 总结----本文主要讲述了利用腾讯的自定义监控来监控GPUGPU使用率,为大家在实际应用中监控的非标数据提供了解决思路,果需要监控GPU的其他参数GPU内存使用率

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