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AAAI 2020 | 首个使 NAS 设计的 GCN,达到动作识别SOTA,代码将开源

Convolutional Network for Skeleton-based Human Action Recognition by Neural Searching,第一个使神经架构搜索(NAS 但是,从2018年起,不断出现使图卷积(Graph Convolutional Networks,GCN)来处理这个问题的工作。 实验中使的数据集是当前最大规模的两个数据集,一个是NTU-RGB D,另一个是Kinetics-Skeleton(这个是Open Pose提的)。首先,我们来看一下搜索的结果。 这里我们可以发现,的确在不同的层GCN倾向于使不同的EM的生成方式。我们看最右边的三列,我们发现在底层的时候,由于特征还比较低层GCN更喜欢使更多的模块来生成这个矩阵。 这也证明了通过NAS进行自动设计的必要性。我们可以从最终的结果发现,使我们的NAS算法,可以得到最好的性能,几乎都能够得到1%左右的提升。

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群晖Nas使Frp 配合公网IP宝塔环境服务器 绑定域名访问内网Nas面板

人生不息~折腾不止,最近闲鱼入手了一台蜗牛星际装黑群晖作为Nas使。但是这玩意只能内网访问有啥意思,遂折腾,有了此篇文章本文最终效果? 本文借助云服务器公网ip和宝塔面板Frp插件实现反代内网群辉Nas 达到公网访问的效果-本文教程使环境Frp 服务端一、带有公网ip的Linux云服务器【二选一】宝塔frp服务端插件【二选一】GitHub 下载自己部署运行Frp 客户端二、本地局域网中的群辉NasGitHub下载文件部署折腾前请看本文使Frp反代功能只是为了实现Nas面板公网访问需求,如Nas内通过Docker安装宝塔站点公网访问暂未涉及反代成功后 其实这个插件只是帮助我们可视化配置Frp服务,本质上他和自己去上传Frps文件运行并无不同当然,使这个插件还一个好处便是 他可以自己运行目前宝塔商店已经下架此插件,我们可以下载后自行安装。 = 2121remote_port = 2121 type = tcplocal_ip = 192.168.211.216local_port = 2222remote_port = 2222相关命令使

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    ICLR 2020| 训练15000个神经网络,加速NAS,仅0.1秒完成搜索

    NAS-Bench-201能干什么? 不同的文章在重训练搜索出的网络结构时,使的超参数数据增强正则等都不尽相同。现在利NAS-Bench-201的API,每位科研人员可以公平地对比搜索出来的网络结构。 结果如下图:REA REINFORCE RANDOM BOHB的500次运行结果 六种One-shot NAS算法的3次运行结果 使NAS-Bench-201的注意事项 NAS-Bench-201 2,使我们的提供的网络性能。训练策略影响着一个网络结构最终的性能。我们建议NAS-Bench-201的使我们这个benchmark提供的每个网络的性能,即使使别的训练策略可以得到更好的性能。 NAS-Bench-201 API样例展示 使NAS-Bench-201的数据非常容易,无需自己整理数据,我们提供了方便的API接口,可以轻松调各种对NAS算法有的诊断信息。

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    如何利内网穿透,异地访问NAS文件

    NAS存储从诞生以来就备受大家的喜欢, 得益于多系统互访、即插即、小开销、多协议等优点,很多企业都会采他来存储和共享资源,也有很多个人玩家自建NAS服务,玩起来也是很HIGH。 想必有NAS或者使过的朋友都深有体会,即便使外网访问工具传输数据都是几十KB的传,速度真的不敢恭维,一般入户都是百兆光纤的时代,这个速度可以理解为不能正常使了。 为什么出现NAS远程访问困难的情况呢?大概总结下,有三点:1.NAS所在网络大多没有公网IP;2.个人玩家都是自己组建的非官方系统,没法使远程访问工具;3.多层路由器下的端口映射难以实现。 使NAS伴侣,利内网穿透技术,实现NAS的远程访问,可以无视NAS所在的网络环境,不管是动态的公网IP还是没有公网IP,也不管NAS是正规渠道获取的还是自己组建的,都可以轻松实现NAS的异地远程访问 数据安全对于企业不说是很重要的,大流量意味着共享NAS资源将会更快更流畅。使零遁NAS伴侣,可以体验NAS私有云更快,更稳定的优质服务。

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    DAS、NAS、SAN存储技术的比较 转

    简单来说NAS就是一台在网络上提供文档共享服务的的网络存储服务器。NAS的网络结构NAS存储使以太网接口直接接入现有以太网网络实现数据的共享。部署灵活,不会对现有网络结构产生变化。 NAS本身就是为了企业内部网络而设计,实现了异构平台下的数据共享,因此NAS使和维护成本就相对很低,管理和维护工作也相对简单。户只需一些简单的初期设置和管理,NAS设备就可以很好的运行起来。 NAS相对于DAS部署灵活,支持多户共享使NAS相对于SAN部署成本非常低。NAS的缺点NAS没有解决与文件服务器相关的一个关键性问题,即使过程中的带宽消耗。 与将数据流从LAN中转移出去的存储区域网(SAN)不同,NAS使网络进行备份和恢复。NAS 的一个缺点是它将存储事务由并行SCSI连接转移到了网络上。 DAS多采SCSI或SAS接口,由于部署节点的单一性及较高的性能,适于单一节点的企业级应,或者地理位置比较分散的服务器使。DAS由于部署的局限性目前使量越来越少。

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    NAS 篇二:外网访问NAS上面的应

    一 ,申请公网IP(动态IP) 在北方联通公网IP多一些,在南方电信公网IP多一些 北漂的我自己的 正好是北京联通宽带,当初在咸鱼办理的七百多办理下来五百多. (客服可能理解错了,要的不是固定的公网IP,有钱当然随意了)后又拨打客服沟通说要弄摄像头弄nas,帮转一下技术客服,然后给技术上说,然后四五分钟后重启就好了,验证公网IP登录光猫后台查看IP? 发现两个IP一致说明公网IP 开通好了,记住那个VLAN ID 3961,我的是北京的是3961 ,地域不一样这个也不一样后面会到二 , 光猫桥接光猫集成了很多功能,身兼数职,除了最基本的光电转换功能外 长城宽带那样二三级运营商 二三级运营商的运营模式大概是这样的 比如从1级运营商那里买1000兆宽带,然后往外卖 ,卖的时候宣称是100兆宽带,应该卖给10个人就够了,让每个人最大能达到100兆,假如每个人都

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    从源代码级别看懂MinIO对象存储网关的实现

    网关,可以使如下命令:minio gateway nas PATH 以上命令中的PATH是一个NAS挂载点路径,当然你也可以使本地路径。 启动后你可以像使MinIO Server一样使网关。 NAS网关子命令分析还记得「网关启动代码分析」小节中留的github.comminiominiocmdgateway包导入使init函数初始化的提示吧? ready.func (g *NAS) Production() bool { return true} 从以上NAS结构体实现Gateway接口的源代码可以看到,NAS本质上对于对象的操作使的是MinIO 小提示:MinIO server启动有两种模式,一个是单点模式,一种是纠删码模式,其中单点模式就是只传了一个endpoint给minio,使的是文件系统的操作方式,更详细的可以研究FSObjects的源代码实现

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    从“党妹被勒索”事件看NAS系统安全

    并不是,对比服务器的高运算能力,NAS更专注于存储、备份和共享,且价格也相对便宜,完全满足一些特定需求的小型企业使,包括像“党妹”这样的视频UP主。 黑客通过Synology漏洞攻击NAS设备,加密户在NAS设备上的数据,并索要0.6比特币(约合2166元),有户被勒索后损失惨重。? (来自知乎网友城年)其次,由于NAS大多被作为存储设备使,所以操作时候基本存在以下几种问题:1、没有做内外网隔离例如在公司手机访问家中的NAS设备,那就意味着NAS已经暴露在外网中。 2、使网络映射(文件共享)访问NAS网络映射文件夹提供“一次设定,之后自动登录文件夹”的捷径。只要第一次设定好之后,NAS特定的文件夹就会出现在电脑里面,访问NAS就像访问电脑的磁盘一样简单方便。 密码要有一定强度,并避免使统一密码,定期更换。

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    最先进的NAS算法不如随机搜索,瑞士学者研究结果让人吃惊,也令人怀疑

    为了使这个比较有意义,他们不同的随机种子重复计算,以便训练NAS采样器和随机搜索策略,然后比较不同种子的平均值和标准偏差。?对比实验是在词级语言模型宾夕法尼亚树库(PTB)数据集上进行的。 然后使标准的困惑度量来评估候选网络的质量。最终的实验结果如下图,研究人员绘制了在1000个epoch内使10种不同种子发现的最佳网络结构的平均困惑度演化。? 图的左侧展示了10种不同种子在三个NAS和一个随机搜索中的平均结果,右侧展示了四种算法的最佳结果。表格显示结果:? 为了让NAS和随机搜索更容易找到最佳的网络架构,研究人员缩小了搜索空间,减少了节点树,让实验只有32中可能的解决方案。结果即使在这个空间中,NAS也没有找到最佳解决方案。 作者也在指出了文中的随机搜索本来就是经过NAS筛选的结果。因为NAS算法的搜索空间在构造过程中受到了足够的约束,因此即使是这个空间中的随机架构也能提供良好的结果。

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    主动走出舒适区,群晖NAS走入企业级市场

    相比上一代操作系统DSM 6.2,群晖新的DSM 7.0产品以64kb Block替代以往文件为单位, 采多元的判断因子模拟真实的使情况,最大程度利SSD技术特点的同时,控制由此带来的成本增长。? DSM 7.0在简易高效使上下足了功夫:DSM 7.0提供的Active Insight主动式的数据洞察平台,利云优势,从大数据中挖掘有效信息,帮助户预测、分享、解决服务器问题。 仪表盘视觉展示效果,基于移动终端的预警信息推送,即使没有专业管理经验,管理人员也能够轻松上手。 “以往我给出的答案是:可以从产品形态上进行划分,机架式NAS往往是企业户需要的,很少有家庭户会使机架式NAS。” 陈予建说。 “就像公交车,即使全部免费乘坐,仍然会有私家车购买的需求。” 陈予建说。

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    安装群晖NAS之预热篇

    其成本远远低于使服务器存储,而效率却远远高于后者。 NAS设备非常易于部署。可以使NAS主机、客户机和其他设备广泛分布在整个企业的网络环境中。NAS可以提供可靠的文件级数据整合,因为文件锁定是由设备自身来处理的。   NAS场景2.1 我之所以要nas,一是实现媒体的集中存放,各终端自由播放,适应各种操作系统的终端,同时任意终端都可以方便管理媒体;二是随时随地可以访问自己的文件,即使在外地,通过互联网一样可以访问自己的文件 DiskStation Manager可实现的不仅是存储资料,户还可以自行设置应程序与选择所需要的服务,更加地丰富生活并提高工作效率.大体有以下四个特点: 1、简单使:DSM提供熟悉的使者界面; 由于众多爱好者使过DSM,几乎无人不着谜,但又因一(yin)些(wei)原(qiong)因无法购买Synology官方硬件机型,一些大神开始研究出模拟官方机型的引导盘,使得普通PC硬件、NAS、服务器等等能模拟出

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    亲手搭建型了!华人博士提出few-shot NAS,效率提升10倍

    Vanilla NAS 使搜索算法来遍历探索搜索空间,并通过从头开始训练新的架构来评估它们的性能。 另一种方法构建流程 one-shot NAS使一个预训练的超网络(supernet, supernetwork),从而大大降低计算成本。 基于梯度的算法将NAS视为一个联合优化问题,通过训练同时优化权重和架构分布参数,也就是说,基于梯度的算法是为one-shot NAS设计和使的。 对于vanilla NAS,不必严格地训练这些模型架构来收敛,可以使提前停止的方法来获得中间结果。 为了研究使多个超级网络是否能够同时利 one-shot NAS 和Vanilla NAS 的优势,他们设计了一个包含近1296个网络的搜索空间。

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    SFFAI分享 | 方杰民:Recent Advances and Highlights of NAS【附PPT与视频资料】

    最近NAS取得了巨大的进展,搜索代价从最初的万级GPU hours降低到和普通训练模型同等水平,NAS的算法更能在优化精度的同时提高模型速度,NAS的应也从分类向分割、检测等领域进一步扩展。 常见的策略包括降低保真度(如使低分辨率的输入图片、大数据集的子集、训练较少epoch等)、训练曲线或性能预测、参数共享、基于one-shot模型搜索等。 DARTS与之前的各类NAS算法不同在于,基于RL或EA的搜索算法对网络结构的处理均在离散空间中进行,这使得整个搜索、优化过程的计算代价巨大。 虽然Differentiable NAS的方法可以极大缩短搜索时间,但是由于其搜索空间由一个连续可微超大网络的表示,传统的Differentiable NAS方法需要占较多的GPU显存。 未来NAS的发展可能会从几个方向开展:更灵活、普适性更强的搜索空间,更小的搜索代价,更多的应场景,更高的自动化,更鲁棒的搜索过程等等。

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    兼具one-shot与传统NAS优点,Few-shot NAS入选ICML 2021

    图4: 通过使5个sub-supernets,few-shot NAS (黄色)的准确率一直比one-shot方法高。 ? 图5: 通过使5个sub-supernets,对比于one-shot NAS (蓝色),few-shot NAS有效的减少了supernet的近似误差,所以few shot NAS的搜索结果(黄色)大幅度接近传统 我们做的更改很简单,就是把网上放出来的开源代码然后从 one-shot NAS 改成 few-shot NAS,然后并且使同样的超参,重新跑一遍结果进行对比。 图6: 我们应few-shot NAS与现有的NAS方法结合,在CIFAR-10上利NASNet的搜索域进行搜索。 图7: 我们应few-shot NAS与现有的NAS方法结合,在ImageNet上利EfficientNet的搜索域进行搜索。

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    群晖(Synology)NAS 升级硬盘扩展空间小记

    在上这个 NAS 的时候买了个 8 盘位的,顺便把手上的各种容量的硬盘都拿来装上了,所以硬盘的容量在 NAS 里面也是五花八门。这样的配置通常不能够将容量到最大化,但是好歹比单盘的要保险多了。 按照官方的推荐替换原则就是,为了保障存储空间的最大利,你替换的新硬盘容量要大于等于 NAS 最大容量的硬盘,然后从 NAS 中容量最小的硬盘开始替换。 所以正确的打开姿势是,针对我的 NAS,需要最少容量是 6TB 的,并且从最小容量的盘位开始替换。因为我这是的老的台式机硬盘,一般来说替换的新硬盘大于你要替换的存储空间就 OK。 在修复的时候是不影响 NAS 使的,你可以正常使 NAS。扩充卷等第二天早上起来后再检查下你的 NAS 看看存储池是否已经修复成功了。如果存储池已经修复成功了,你可以开始扩充卷来增加容量了。 硬盘有价,数据无价,再加上随着智能手机,摄像设备的使,存储的需求越来越大。NAS 针对家庭和小型办公场所来说是一个不错的选择。

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    亲手搭建型了!华人博士提出few-shot NAS,效率提升10倍

    Vanilla NAS 使搜索算法来遍历探索搜索空间,并通过从头开始训练新的架构来评估它们的性能。 另一种方法构建流程 one-shot NAS使一个预训练的超网络(supernet, supernetwork),从而大大降低计算成本。 基于梯度的算法将NAS视为一个联合优化问题,通过训练同时优化权重和架构分布参数,也就是说,基于梯度的算法是为one-shot NAS设计和使的。 对于vanilla NAS,不必严格地训练这些模型架构来收敛,可以使提前停止的方法来获得中间结果。 为了研究使多个超级网络是否能够同时利 one-shot NAS 和Vanilla NAS 的优势,他们设计了一个包含近1296个网络的搜索空间。

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    NAS打造自己的私有云存储

    另一个原因,去年开始积累一些视频素材,这东西真的很占存储空间,我电脑可怜巴巴的256g明显不够了,之后也入手了1T的SSD移动硬盘,虽然也能提供额外的存储,但数据可靠性却无法保证,毕竟SSD这东西是有明显的使寿命的 有了新路由器的加持,我电脑通过WIFI读写NAS的速度也能达到50MBs左右,几个G的素材拷贝也能在几十秒内完成,已经足够我使了。当然如果有线接入的话肯定能获取到更高的速度。 另外NAS在开启网络文件服务后,可以直接挂载到你的电脑上,这样你就可以想使普通文件夹一样使NAS中的文件了。 像我的话,每次回家打开电脑连上WIFI,mac的time-machine就会自动开始将数据备份到NAS上。 再之前我是使一块移动硬盘做time-machine备份,每次还得记得插硬盘。 因为我这里的是普通宽带,没有固定的公网IP,所以我了一台阿里云的服务器,然后使内网穿透 的方式将NAS放到了公网上面,如果你也是同样的方式,建议你有自己的域名,然后就可以申请https证书,这样就可以尽可能保证数据传输的安全性

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    NAS 服务器的上搭建 huginn

    NAS服务器来做什么NAS服务器能做的事情很多,比如:文件服务私有文件云,类似于百度云盘,但是不担心文件会忽然被和谐文件共享服务,可以把所有的文件存放在同一个地方,并在不同的设备之间共享文件备份服务 365,165包邮电源: 鑫谷核动力-巡洋舰c5 300w 109元共823元 关于硬盘 硬盘需要单独拿出来说,一般建议买一块固态硬盘作为系统盘,大部分时间是没有数据操作的,这时机械硬盘可以休眠,单独使固态硬盘即可 其中,freenas和nas4free,都使了ZFS文件系统,而ZFS文件系统依赖ECC内存,同时要求8G以上内存。 使不方便,passSMB协议。操作方便,速度很快,推荐使下载留坑待填~~DLNA服务留坑待填~~iTunes媒体共享留坑待填~~time machine等备份服务macNetatalk。 它是Apple’s Zeroconf 协议的开源实现 安装使方式请自行百度。

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    SAN、NAS、DAS是什么东西?它们之间有什么关联?

    提高性能、降低总拥有成本、保护投资,其成本远远低于使服务器存储,而效率却远远高于后者。? 2、存储系统必须被直接连接到应服务器(如 Microsoft Cluster Server或某些数据库使的“原始分区”)上。 NAS较多的功能是来文档共享、图片共享、电影共享等等,而且随着云计算的发展,一些NAS厂商也推出了云存储功能,大大方便了企业和个人户的使。 与将备份数据流从LAN中转移出去的存储区域网(SAN)不同,NAS使网络进行备份和恢复。NAS 的一个缺点是它将存储事务由并行SCSI连接转移到了网络上。 DAS与 NAS 的区别对于多个服务器或多台PC的环境,使DAS方式设备的初始费可能比较低,可是这种连接方式下,每台PC或服务器单独拥有自己的存储磁盘,容量的再分配困难,对于整个环境下的存储系统管理

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    对深度网络的神经体系结构搜索方法的建模(CS CV)

    针对深度神经网络(DNN)结构设计的研究较多,它们被称为神经结构搜索(NAS)方法。虽然有很多自动和手动的方法来解决NAS问题,但是没有一个统一的模型来研究和比较这些NAS方法。 在本文中,我们提出了一种NAS方法的通抽象模型。通过使提出的框架,可以比较不同的设计方法,从而对DNN架构设计中感兴趣的关键领域进行分类和识别。 此外在此框架下,我们总结了NAS领域的不同方法,让更好地了解它们的优点和缺点成为可能。 in which these NAS methods can be explored and compared. In this paper, we propose a general abstraction model for NAS methods.

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