摘要总结：本文介绍了如何使用国内加速器来加速docker镜像的下载，以解决docker pull命令经常遇到连接超时或下载很慢的问题。具体使用方法为：启动docker后，在桌面的右下角找到docker的logo，右键点击并选择setting，在弹出的页面上点击左侧的daemon，然后在右侧的registry mirrors输入栏中输入加速器的地址，并点击右下角的apply。加速器生效后，再尝试运行docker pull命令，可以有效地提高镜像的下载速度。
国内从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如：
官方文档: https://docs.docker.com/docker-for-mac/
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如：
Homebrew 的 Cask 已经支持 Docker for Mac，因此可以很方便的使用 Homebrew Cask 来进行安装：
https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac
STM32 F2系列高性能MCU 基于ARM® Cortex™-M3的STM32 F2系列采用意法半导体先进的90 nm NVM制程制造而成，具有创新型自适应实时存储器加速器（ART加速器™）和多层总线矩阵， 实现了前所未有的高性价比。 该系列具有集成度高的特点：整合了1MB Flash存储器、128KBSRAM、以太网MAC、USB 2.0 HS OTG、照相机接口、硬件加密支持和外部存储器接口。 意法半导体的加速技术使这些MCU能够在主频为120 MHz 下实现高达150 DMIPS/398 CoreMark的性能，这相当于零等待状态执行，同时还能保持极低的动态电流消耗水平（ 175 μA/MHz）。 带有DSP和FPU指令的STM32 F3系列混合信号MCU STM32 F3系列具有运行于72 MHz的32位ARM Cortex-M4内核（DSP、FPU）并集成多种模拟外设，从而降低应用成本并简化应用设计，它包括：
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
主要是看一下如何在linux及mac上安装docker，创建docker镜像，部署SpringBoot项目到docker，并借助于DaoCloud进行docker镜像下载加速等。
本来很多域名对应的IP地址都是由上游可信赖的服务器提供的，这样可以降低网络上的流量压力
前言 Storm 是一个分布式计算框架，适用于大规模数据的实时计算。 对于分布式技术的学习，可能首先让人头大的就是集群环境的搭建，如何快速的搭建集群环境，让我们可以马上开始实践呢？ 下面就介绍下使用官方 Storm Docker 镜像搭建集群，迅速在本机运行起来。 前提条件 安装 Docker Docker的安装非常简单，到官网下载适合自己操作系统的版本，然后安装即可。 有 Windows、Linux、Mac 多个版本，所以各自的安装过程就不介绍了，下面是说明文档的地址： https://docs.dock
矩阵乘法加速器，一般至少包括计算单元，缓存（SRAM等构成）和内存（譬如DDR等）。其中缓存的读写速率较高，可以和计算单元的运算速度相匹配，但容量较小；内存的容量相对缓存较大，但读写速率较低。
前几天，docker入门是在aws的ubuntu机器上演示的，下面介绍如何在macOS安装Docker。 系统要求 Docker for Mac 要求系统最低为 macOS 10.10.3 Yosem
Docker-CE指Docker社区版，由社区维护和提供技术支持，为免费版本，适合个人开发人员和小团队使用。 Docker-EE指Docker企业版，为收费版本，由售后团队和技术团队提供技术支持，专为企业开发和IT团队而设计。 相比Docker-EE，增加一些额外功能，更重要的是提供了更安全的保障。 此外，Docker的发布版本分为Stable版和Edge版，区别在于前者是按季度发布的稳定版(发布慢)，后者是按月发布的边缘版(发布快)。 通常情况下，Docker-CE足以满足我们的需求。后面学习主要针对Docker-CE进行学习。
glitch功耗并不是一个新现象。在先进节点上，glitch功耗问题正变得越来越突出，没有一种解决方案适用于所有芯片或设计类型。
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今天给大家介绍一下：抓包，这个名词，本文章介绍：什么是抓包，与推荐抓包工具HttpCatcher、Thor、QX等及iOS的HttpCatcher网球网络抓包调试教程
由于国内访问直接访问docker hub网速比较慢，拉取镜像的时间就会比较长，例如下面这样：
Docker 支持几乎所有的 Linux 发行版，也支持 Mac 和 Windows。各操作系统的安装方法可以访问：https://docs.docker.com/engine/installation/
本教程通过win10下的docker实现，过程简单，不需要自己进行破解，同时是通过wsl方式实现，比虚拟机效率会更加高一些。
1-30ms：极快，几乎察觉不出延迟，玩任何游戏都特别顺畅。 31-50ms：良好，可以正常游戏，没有明显的延迟情况。 51-100ms：普通，对抗类游戏能够感觉出延迟明显，有卡顿情况。 >100ms:差，无法正常游戏，会有丢包并掉线现象。 可以查看是否延迟 第一招：修改无线路由器的信道 1，首先我们进入无线路由器的设置页面，在无线网络设置中找到信道设置。 信道设置 2，开启WDS并扫描周围无线网络情况。 开启WDS 3.根据周围无线网络信道选择比较少人知道的信道。 选择比较少人知道的信道 4.重启路由器，看一下网络延迟是否降低了？ 第二招：更改无线频段 此种方法与更改信道的原因相同，因为现在我们使用的路由器大部分都在使用2.4GHz的频段，5GHz频段使用的比较少，我们可以可以把路由器更改并使用5GHz的频段。 更改频段为5GHz 第三招：升级无线路由器固件 有的时候，由于固件原因，无线路由器会因为估计错误导致WIFI的不稳定情况，所以建议大家每隔一段时间登陆路由器检查更新固件。 家里的WIFI出现延迟，也有可能是连接的人数过多，可以查看下，自己家里的WIFI是否被其它人盗用，最好可以绑定MAC进行连接，或者更换一个比较复杂的密码。
现在网络发展巨快，互联网相关热门技术的兴起，使得我们上网变得十分简单，因为我们只需要输入一个网址，就可以访问到我们喜欢的网页，也可以使用用我们比较熟悉的应用程序、下载我们想要的资料等。表面看来非常简单，但是中间夹杂的技术却很多，任何网站或在线服务的每一个元素都涉及到很多技术。
打开PowerShell终端，输入docker命令，运行docker version，查看安装的docker信息
首先，Cerebras这次确实做了非常好的宣传，各种介绍和分析也很多（详见《史上最大芯片诞生！1.2万亿晶体管超级巨无霸，专为AI设计》），我就不多说了。不管大家怎么评价，我个人还是很钦佩他们的工作的，所以拼了一张AI芯片的图，算是致敬一下给我们带来“美感”的工程师们。
phyzli/centos8_xfce4_tigervnc_hspice2010，2060年到期，需要lmgrd；
深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。
2013年“去IOE”这个话题在IT圈火热起来，它是由阿里巴巴提出的概念，意思是在IT架构中，去掉IBM的小型机、Oracle数据库、EMC存储设备，以自己在开源软件基础上开发的系统取而代之。虽然，Oracle数据库以容量大、稳定、安全、性能高自居，但是这些高性能指标都需要厚实的资金支撑(硬件不断扩展资金、技术咨询和服务费)，所以当年很多私有、民办企业紧跟其后，逐渐不再使用Oracle。
最用户友好的Mac问题修复程序。删除系统垃圾、不需要的应用程序和恶意软件，并调整您的Mac以获得最高速度。对于速度较慢的计算机，CleanMyMac就能立即使用。
芯片制造商Flex Logix今天推出了新的Nmax通用神经推理引擎，该引擎专为在许多环境中使用流行的机器学习框架（如TensorFlow或Caffe）进行AI部署而设计，可以将多个神经加速器组合在一起以实现更高水平的吞吐量。
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昨天给大家展示了ASR 9K的线卡架构，既然NP芯片是路由线卡的核心，而PP(Packet Processor)又是NP芯片的核心。那么，拆解NP的PP单元就是拆解NP的关键。
2020年4月12日上午，北京智源人工智能研究院和北京大学高能效计算与应用中心联合主办了“AI芯片体系架构和软件专题报告会”，五位学者结合在2020年计算机体系结构顶级会议（ASPLOS和HPCA）中发表的最新研究成果。本文介绍智源青年科学家、中国科学院计算技术研究所副研究员陈晓明的《Communication Lower Bound in Convolution Accelerators》（卷积加速器中的通信下界）。
文 | SuperEdge 研发团队 FabEdge 研发团队 腾讯云容器中心边缘计算团队 来源｜腾讯云原生加速器首期项目-博云 ---- 背景 在边缘计算的场景下，边缘节点和云端为单向网络，从云端无法直接访问边缘节点，导致了以下的问题： 云端无法访问边缘端的 service ; 边访问云端 service 需要以 nodeport 的形式; 云边端 podIp 无法直通。 为了使用户无感知单向网络带来的差异，FabEdge 与 SuperEdge 合作，实现在云边 pod
最近的工作跟微服务有关，偶然在网上发现一个用k8s写微服务的小例子，觉得这样写微服务真的好简单，都不用在程序框架层面实现服务注册与服务发现了，这个后面可以好好研究一下。在使用这种方式写微服务前，需要在个人开发机上搭建k8s集群。我的开发机是macOS系统，今天研究了一下，找到一种极为简易的方法，终于不用为搭一个开发用的k8s集群而专门启动虚拟机了，这里记录一下。 安装Docker for macOS 安装 下载最新的Docker for Mac Edge 版本，跟普通mac软件一样安装，然后运行它，会在右上
今天使用 Docker 来安装 MongoDB ，装了半天没有装上。一直报如下错误：
2016年12月，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen等（Eyeriss的作者）在arXiv上发表的文章“Hardware for Machine Learning: Challenges and Opportunities”，是一篇比较好的综述性文章。这里我想结合这篇文章[8]和这次ISSCC2017论文[1-7]，谈谈我理解的“挑战”和“机会”。 首先，这里主要讨论嵌入式的机器学习处理器（主要是做inference）。实际上在Cloud端做training/inference也有专用处理器
官方提供的安装教程地址：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#os-requirements 官方脚本https://get.docker.com/ 其中关于镜像的选择是阿里云和亚马逊云，中国地区推荐了使用阿里云镜像 最快捷的方式脚本一键安装,国内设置镜像为Aliyun。
很无奈，本来这是一篇已经发布的文，因为我误删了数据库，导致我需要重写 蟹钳，刚配置安装好docker的时候，常常会因为pull速度慢而感觉到困扰，本文教你设置docker加速器，原理就是更换docker hub官方源为第三方源
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
GNN在许多任务上实现了最先进的性能，但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时，面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战，已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面，从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有的方法，并提出了未来的研究方向。
尽管人工智能和机器学习应用的加速仍是一个相对较新的领域，但各种处理器如雨后春笋般涌现，几乎可以加速任何神经网络工作负载。
上周在和其他生物科技领域的创始人一起参加活动时，创始人们讨论了关于如何加入生物科技领域加速器/孵化器方面的问题。他们对加入孵化器或加速器存在很多疑问，我应该加入吗？加速器或孵化器真的能“加速”我的企业
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