程序员和测试工程师经常需要自己搭环境用于开发和测试目的，这些机器可能只会使用很短一段时间。通常我们会在本机使用 Hyper-V、VMWare 之类的虚拟机产品，或者使用企业IT管理员分配的虚拟机去完成这项工作。然而安装配置以及管理这些VM都很麻烦，好在目前许多厂家都有造福IT管理员的解决方案，微软Azure也给我们提供了一个DevTest Lab，假装帮助我们分分钟配环境，拒绝996，远离ICU。
我们的AI入门课程已经讲过两节了，前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容，第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说，工欲善其事，必先利其器，这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室，并穿插一些小Demo，为后面的AI学习实践做好准备。
下载完成后，将 ova 文件添加到您的 VMware 播放器、VirtualBox 或 VMware Workstation Pro。
Kubernetes 从一开始就被设计为云原生的企业级容器编排系统。它已经成长为事实上的云容器平台，并由于接受了容器原生虚拟化和无服务器计算等新技术而继续发展。
Cloud-init是一种广泛使用的行业标准方法，用于初始化云实例。云提供商使用 Cloud-init 来定制实例的网络配置、实例信息，甚至用户提供的配置指令。它也是一个可以在你的“家庭私有云”中使用的很好的工具，可以为你的家庭实验室的虚拟机和物理机的初始设置和配置添加一点自动化 —— 并了解更多关于大型云提供商是如何工作的信息。关于更多的细节和背景，请看我之前的文章《在你的树莓派家庭实验室中使用 Cloud-init》。
PDF文档的打印在很多应用场景中都会被使用到，最为常见的就是实验室信息管理的应用场景，期间涉及到大量的报告呈现及打印的需求。
你可以通过涂鸦的方式来表现一个人：这是由谷歌创意实验室于2016年11月推出的一项互动式网络实验Quick Draw背后的想法。它招募了网友来用画图进行描述说明，同时利用AI来尝试识别绘制的内容。
关于 Nomad 的简介，之前在 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad[2] 有提到过，这里再快速过一遍：
如今，很多大公司都会利用神经网络来完成一些模拟人类思维的任务。 最初实现的任务是语音识别，但是现在IBM的超级电脑沃森（Watson）及其他各种各样的神经网络正在不断实现各种认知过程，从诊断疾病到象棋、扑克以及围棋游戏，再到沃森计算系统，机器都战胜了人类。事实上，IBM已将一项名为CognizeR的扩展添加到了R数据库语言，从而使程序员能直接使用沃森的认知计算功能。 美国国际数据公司（IDC）的研究主任Dave Schubmehl指出：“神经网络技术已显著提升了各种各样的技术，有了神经网络，现在的语音识别要
Docker是一个开放源代码软件项目，让应用程序布署在软件容器下的工作可以自动化进行，借此在Linux操作系统上，提供一个额外的软件抽象层，以及操作系统层虚拟化的自动管理机制。Docker利用Linux核心中的资源分脱机制，例如cgroups，以及Linux核心名字空间（name space），来创建独立的软件容器（containers）。这可以在单一Linux实体下运作，避免启动一个虚拟机造成的额外负担。Linux核心对名字空间的支持完全隔离了工作环境中应用程序的视野，包括进程树、网络、用户ID与挂载文件系统，而核心的cgroup提供资源隔离，包括CPU、存储器、block I/O与网络。从0.9版本起，Dockers在使用抽象虚拟是经由libvirt的LXC与systemd - nspawn提供界面的基础上，开始包括libcontainer库做为以自己的方式开始直接使用由Linux核心提供的虚拟化的设施，依据行业分析公司“451研究”：“Dockers是有能力打包应用程序及其虚拟容器，可以在任何Linux服务器上运行的依赖性工具，这有助于实现灵活性和便携性，应用程序在任何地方都可以运行，无论是公有云、私有云、单机等。” 。
人工智能将比摩尔定律产生更大的影响。摩尔定律是一种动态关系，它推动科技行业发展到今天，并形成了庞大的规模。但最终，人工智能创造的价值将比之前所有的信息技术都要大。从广义上讲，有三个主要领域将在人工智能浪潮的背后看到重大的创新： 硬件 软件 数据 硬件 在硬件方面，机器学习的日益增长的需求正在增加硅结构的需求。机器学习(尤其是深度学习)的需求提供了类似于特定的技术架构的回归。其结果是带来大量的新硬件，以及市场上的新机遇。 iPhone X手机采用了苹果开发的第一款GPU——A11仿生处理器。今年7月，百度宣
比特币和其他加密货币越来越受欢迎，引发了安全专家的好奇和担忧。人们发现越来越多的挖矿病毒，这些病毒通常通过僵尸网络安装。作为公司，有必要知道这其中的风险和如何防范。 我们联系了Cato Networks的安全研究人员。 Cato提供了一个基于云的SD-WAN，包括FireWall即服务（FWaaS）。其研究团队Cato Research Labs负责维护该公司的Cloud IPS，并且最近发布了一个挖掘池地址列表，您可以把它们添加到防火墙黑名单。 Cato研究实验室认为，挖矿病毒对公司组织来说是中等威胁
后面的步骤中对git版本有一定要求，通过yum安装的git版本较低，这里进行编译安装
TNN是腾讯开源的新一代跨平台深度学习推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，由腾讯优图实验室主导，腾讯光影研究室、腾讯云架构平台部、腾讯数据平台部等团队一起协同开发。在经过4个多个月的迭代完善后，TNN新版本v0.3版本正式发布，是首个同时支持移动端、桌面端、服务端的全平台开源版本。TNN新版本在通用性、易用性、性能方面进一步获得提升。 TNN地址： https://github.com/Tencent/TNN 01 通用性 在保证模型统一、接口统一的前提下，依托于硬件厂商提供的加
共享文件系统是为家庭实验室增加通用性和功能性的好方法。在实验室中为客户端共享一个集中的文件系统，使得组织数据、进行备份和共享数据变得相当容易。这对于在多个服务器上进行负载均衡的 Web 应用和 Kubernetes 使用的持久化卷来说，尤其有用，因为它允许在任何数量的节点上用持久化数据来轮转 Pod。
作为网络工程师，大家一定用过各种各样的模拟器，开始入门的时候大家会选择一个厂商进行系统化学习，进入工作单位后，会由于项目的原因接触各种厂商的设备，这个时候想要快速熟悉其命令，最好的办法就是用相关厂商适应的模拟器去模拟实验，那么市面上常见的有哪些模拟器呢？今天瑞哥带着大家好好了解一下！
近日，GitHub 在全球开发者大会上，宣布启动了一个名为「安全实验室 (Security Lab)」的新社区计划。该计划中，GitHub 不仅开源了代码分析引擎 CodeQL，还设置了奖励金最高为 3000 美元的漏洞奖励计划。
前段时间，吴恩达连续给业界人士写了两篇公开信，为各行各业普及了人工智能在行业中的应用。而在最近，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 和 Yann LeCun 也频繁在公众场合露脸，为大众解读机器学习、
前几天服务器出了点事故找到茗哥咨询，了解到了关于 docker 的一些比较 hack 知识，今天亲自实践了一下，说声 docker 牛逼！
QEMU是比较老的开源固件仿真工具，现如今的很多仿真工具大多都是在此框架的基础上进行修改或是优化。QEMU有多种模式，比如User mode、System mode、KVM Hosting、Xen Hosting。在实际的仿真过程中主要使用的其实就是User mode、System mode，也就是用户模式和系统模式。用户模式就是QEMU运行针对不同指令编译的单个Linux或Darwin/macOS程序。系统模式就是QEMU模拟一个完整的计算机系统，包括外围设备。
深度学习在经历了几年的大发展后，应用的需求和场景不断拓展和丰富。深度学习对算力了巨大需求一直制约着更广泛的落地。在移动端，这个问题一直极为突出：手机处理器性能弱、算力无法多机拓展、运算耗时长直接导致发热和高功耗，这些问题都与app的用户体验关系巨大。优图实验室作为公司最早将深度学习在移动端推广的实验室之一，在这一方面有着持续的积累。2017年，优图实验室开源了ncnn推断框架，是首个专注于移动端的开源推断框架，在业界收到了广泛的推崇，至今在GitHub上获得了8.9kstar和2.3k fork。 随
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题，本文将深入对该论文进行解读，点击链接获取完整论文。
智能安全运营（AISecOps）[1]涵盖了预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制与攻防对抗技术，将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，减少对专家经验的过度依赖，有效降低企业、组织乃至国家级关键信息基础设施、数据资产的整体安全风险。如何利用多种关键技术构建AISecOps，研究任务任重而道远。利用异构数据保护网络安全已成为业内共识，此前公众号发表过的文章《AISecOps：基于异构图的威胁分析技术》介绍了异构图在威胁分析中的应用。在真实的网络环境中，为了实时的威胁分析，需要构建动态图，即图中的节点和边是随着时间变化的。本文将分析基于动态图的异常检测在威胁分析中的应用，以供从事网络安全运营的人员参考。
上面的两篇文章Team Foundation Server 2010 – Basic Installation和TFS2010 Team Project Collections 已经讲述了安装TFS2
最近和几个朋友开发项目，期间使用了一台服务器跑模型，这台服务器是多人公用的，很多人都在上面有自己的账号，互不干涉内政，一切看起来十分井然有序。
译者 | 刘畅Troy 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【 AI 科技大本营导读】为了给我们的智能产品提供类脑的学习能力，Uber 人工智能实验室开发了一种称为可微塑性的新方法，这种方法能够通过梯度下降训练塑性连接的行为，以帮助以前训练的网络适应未来的新条件。 神经网络，作为 Uber 公司机器学习系统的基础，已经成功解决了许多复杂的问题。这些问题包括图像识别，语言理解和游戏玩法等。然而，这些网络通常使用一种叫梯度下降的方法进行训练优化，这样做的原因是因为梯度下降算法能够在多
每个功能模块的具体功能如下所述： 实验室教师端（管理员端） 通知管理模块 该模块是实验管理员发布通知公告的地方，具体包括新增通知公告、删除通知公告。 预约和借用记录管理模块 这是两个模块，而其设计思想大致相同，借用记录管理模块主要是对借用的设备仪器进行记录，其包括借用人、借用时间、归还时间和审核。借用设备需要管理员的审核，管理员审核通过方可借出，否则不能借出。实验室预约记录管理模块面向教师。教师登录系统后，在该实验室预约模块对实验室的信息进行查询和预约，然后通过管理员的确认从而实现对实验室的使用，当实验室已经被预约后，处于该实验室的设备变为不可借用状态。 1）查看当前的实验室预约和设备借用，并进行审核，审核通过后，设备和实验室的状态变为借出状态 2）设备和实验室使用完毕后，进行归还，归还确认后。设备和实验变为可借用状态。
PCR 反应最大的特点是具有较大的扩增能力和极高的灵敏度，正因为如此，极其微量的污染即可造成检测结果的假阳性。监控污染，防止污染对检测结果的影响，不仅对实验，对后续生信分析也提出了挑战。
图像修复旨在填充图像中的缺失区域，被修复区域需要与图像的其余部分协调一致，并且在语义上是合理的。为此，图像修复方法需要强大的生成能力，目前的修复方法依赖于 GAN 或自回归建模。
「前端实验室」 专注分享 Github、Gitee 等开源社区优质的前端项目、前端技术、前端学习资源以及前端资讯等各种有趣实用的前端内容。
为了让小伙伴们在学习过程中，能收获更多的知识，达到真正的零基础入门和深入了解C++，老九君特地收集了有关C++发展相关的一些资料供大家查阅和学习：
据微软工程师Mukul Sabharwal介绍，在将微软搜索引擎必应迁移到.NET Core 2.1之后，内部服务延迟降低了34%，这主要归功于.NET社区贡献的改进。
Android 渗透测试学习手册 中文版 第一章 Android 安全入门 第二章 准备实验环境 第三章 Android 应用的逆向和审计 第四章 对 Android 设备进行流量分析 第五章 Android 取证 第六章 玩转 SQLite 第七章 不太知名的 Android 漏洞 第八章 ARM 利用 第九章 编写渗透测试报告 SploitFun Linux x86 Exploit 开发系列教程 典型的基于堆栈的缓冲区溢出 整数溢出 Off-By-One 漏洞（基于栈） 使用 return-to-l
近年来，容器以及 Kubernetes 成为开发者以及企业用户重点关注的技术趋势，本文总结了构建和管理容器的十个重要技巧来优化 IT 成本并提高效率。
Transformer 在深度学习中占据主导地位，但二次存储和计算需求使得 Transformer 的训练成本很高，而且很难使用。许多研究都尝试线性化核心模块：以 Performer 为例，使用带核的注意力机制。然而，这种方法还存在很多缺点，例如它们依赖于随机特征。
如今 GitHub 仓库中已经包含了成千上万的 Dockerfile，但并不是所有的 Dockerfile 都是高效的。本文将从五个方面来介绍 Dockerfile 的最佳实践，以此来帮助大家编写更优雅的 Dockerfile。如果你是 Docker 的初学者，恭喜你，这篇文章就是为你准备的。后面的系列将会更加深入，敬请期待！
Django是一个非常受欢迎的全功能服务器端Python Web框架，可以快速开发安全和可维护的网站。由经验丰富的开发人员构建。Django负责处理Web开发大部分繁琐的工作，因此您可以专注于编写应用程序而无需重新编写框架。它是免费和开源的，拥有蓬勃发展的活跃社区，优秀的文档，以及许多免费和付费支持的选项。
“仿生VR头显”Varjo，推出AR透视组件 在今天的AWE 2018上，Vajro展示了尚处于测试阶段的最新VR原型机。更重要的消息是，今年下半年，Varjo的第一代“仿生显示”商业VR头显将面世。
2.解压文件，找到dist下的wow.min.js文件用于链接到页面中使用WOW.js
人类在成长过程的不同阶段均需要掌握很多的知识点来求解大量的数学题。然而，知识点看懂了不算真的懂，能求解题目才能体现人类的智慧。近年来，神经网络在计算机视觉，模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功，但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么，神经网络能否理解数学题，并解出这些题目呢？如果可以，那么神经网络的解题能力如何？
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CoreOS是一个Linux发行版，专注于利用Docker容器和服务查询快速启动集群环境。但是，Docker镜像可能占用Docker主机上相当多的磁盘空间。普通映像的大小可以达到数百MB，自定义映像也可以随便就达到1 GB。如果您的应用程序有许多新的Docker镜像版本，它们可以轻松地存储在服务器存储上；如果您不时清除旧的或未使用的镜像，则服务器可能会耗尽磁盘空间。
NVIDIA于今日发布AI-on-5G方案，并宣布将与谷歌云合作，建立一个 AI-on-5G 创新实验室，以期加快为企业、智慧城市和智能工厂开发和部署基于 AI 的解决方案。
Linux Lab 是一套用于 Linux 内核学习、开发和测试的即时实验室，可以极速搭建和使用，功能强大，用法简单！
2018 年第 1 期 时 代 农 机 TIMES AGRICULTURAL MACHINERY 第 45 卷第 1 期Vol.45 No.1 2018 年 1 月Jan.2018 作者简介：刘鸿智(1988-)，男，辽宁沈阳人，硕士研究生，助教，主要 研究方向：机械设计及理论、机械制造。 基于 MATLAB 的机械振动分析研究 刘鸿智 渊鹤 壁 职 业 技 术 学 院 袁河 南 鹤 壁 458030冤 摘 要：矩阵工厂的应用是在关于机械振动的问题应用，这说明矩阵实验室的应用可以用来解决一些在机械振动方面的比较复杂的计算和作图等问题，并且很方便且高效。矩阵实验室对解决机械振动方面的问题有着很多的作用。所以说，在一些机械振动方面的问题解决可以大力推广矩阵实验室的使用。矩阵实验室对机械振动的一些系统理论的分析或研究有着一些特定的步骤。一些系统运用矩阵实验室软件中的数值积分法来对该系统作出分析。矩阵实验室软件可以用来计算也可以用来编程，在一些问题的提出和表达通常会采用数学描述方法来对一些机械振动的问题进行计算，而不是用传统的语言程序进行处理。这样会使矩阵实验室成为一些应用程序得到良好的开发。 关键词：机械振动；MATLAB软件；分析 矩阵实验室是对于机械振动问题处理及数值计算的分析软件。这个软件可以将一些数值及函数调用出来，对相关问题进行运算，这种特征对一些机械振动中经常会遇到的问题及所需要的公式计算提供较为便捷的途径及可以比较方便的去对机械振动涉及到的问题进行计算。因此对于机械专业并且在学习机械振动又换问题过程中应当采用矩阵实验室软件，使得部分专业人员能够使用矩阵实验室软件进而对专业理论知识进行有效研究，也可以利用矩阵实验室软件来解决机械振动实际上所存在的问题。机械振动是一个比较普遍的现象，是通过物体的来回运动而使物体发生位移等物理运动。矩阵实验室软件的出现给一些工程问题的研究与解决带来了很大程度上的方便。在其它应用软件的使用过程中，一些数值计算的问题可能没有那么容易操作，可能一些数据也没有那么可视化，而矩阵实验室相比之下有很大的改善，给一些机械问题带来很多的便利。 1 MATLAB 软件特点 矩阵实验室软件可以解决在机械振动问题上的一些基础类的数值问题，可以方便数据的保存输出及数值的计算方面的问题。这一软件对数值问题有很大的分析功能，可以对一些数据进行各种程度的分析，在分析计算的过程中得到所计算的问题的各个步骤的答案并对其答案进行验证，看其是否在所能接受的误差之内，如果这个答案不在所能接受的误差之内，就可以重新返回继续计算出一个比较接近的答案，直到得到在可以接受的误差之内的答案；如果第一次得到的答案就在所能接受的误差之内，就可以直接得出所需要的答案。 在矩阵实验室的应用过程中，对所需要解决的问题函数求解的一般方法是龙格－库塔法。利用这种方法来解决问题，一般需要主要的三个求解器。这三个求解器可以分成单步求解器和多步求解器，单步求解器可以直接显示其公式或显示公式的二阶三级；对一些用单步求解器数值的计算效率低时就会用到多步求解器。多步求解器通过一些特定的公式对其数据进行计算，按步骤得出最后所需要的答案；而单步求解器可以直接通过系统特有的一些函数或公式对其问题数据进行 计算。一些问题可以通过一些特定的函数值对其直接进行计算来得到答案，也可以通过假设未知数变量来对其问题进行解答，在解答完成之后得出其答案，利用所设变量在二维图中画出所得出答案结果的图案曲线，然后根据所画出的图案曲线来对所求问题的实际进行研究分析，来得出问题的规律及其特点。 矩阵实验室在图像的处
LIMS 或实验室信息管理系统是一种软件类型，旨在通过跟踪与样品、实验、实验室工作流程和仪器相关的数据，提高实验室产能和效率。 LIMS 可以自动执行工作流程并跟踪实验室每天生成的所有重要样品信息、数据、工作流程和 QA/QC 结果。
Tesseract是一个开源的ocr（光学字符识别，即将含有文字的图片转化为文本）引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
WordPress已成为世界上最常见的部署和使用的Web应用程序之一。由于多年的不断发展，现在可以基于WordPress及其可用的插件/扩展创建几乎无数的不同网站（甚至是网络应用程序）。
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