你应该意识到你的默认网关是你的路由器的 IP 地址。一般这是在安装过程中由操作系统自动检测的,如果没有,你可能需要改变它。如果你的系统不能 ping 自身,那么很可能是一个网关问题,你必须修复它。在网络中,当你有多个网络适配器或路由器时,这种情况可能会发生。
这里就不想自己一个一个地配了,故直接将当前Ubuntu 14.04.1 LTS的kernel配置copy过来用。
xeus-cling 是一个用于C++的Jupyter内核,基于C++解释器和Jupyter协议xeus的原生实现。
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核(Kernel)的概念,Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel,Jupyter Notebook 可以支持的编程语言: (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言,远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 📷 说了那么多,开始今天的主题:如何在 Jupyter
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。 在这篇文章中,你将发现Dropout正则化技术,以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。 看完这篇文章后,你会知道: D
在这篇文章中,你将发现Dropout正则化技术,以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
虽然在[[117-R工具指南23-利用vscode进行R的远程开发,并打通conda环境]] 中,可以通过vscode 选择特定的环境使用R。
OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习,但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性,导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码,你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
大家好,今天我们学习一下如何从Elrepo或者源代码来安装最新的Linux内核4.0。代号为‘Hurr durr I'm a sheep’的Linux内核4.0是目前为止最新的主干内核。它是稳定版3.19.4之后发布的内核。4月12日是所有的开源运动爱好者的大日 子,Linux Torvalds宣布了Linux内核4.0的发布,它现在就已经可用了。由于包括了一些很棒的功能,例如无重启补丁(实时补丁),新的升级驱动,最新的 硬件支持以及很多有趣的功能都有新的版本,它原本被期望是一次重要版本。但是实际上内核4.0并不认为是期望中的重要版本,Linus 表示期望4.1会是一个更重要的版本。实时补丁功能已经集成到了SUSE企业版Linux操作系统上。你可以在发布公告上查看关于这次发布的更多详细内容。
在当今软件开发领域,人工智能技术正逐渐渗透到各个方面,为程序员们提供了更多的工具和资源来提高工作效率。其中,像ChatGPT-4这样的自然语言处理模型,为程序员在查询高效代码案例和解决问题时提供了全新的途径。本文将介绍如何高效地利用ChatGPT-4来查询高效的代码案例,以及一些实际案例分享。
首先box的数量大小是不固定的,不好直接融合;其次,类别概率图可以一次把整张图的关于小物体的信息都表示出来
NBU(Veritas NetBackup)是目前企业比较常用的备份软件,为了方便大家学习和使用,本文简单讲一下如何在虚拟机安装 NBU。
在本文中,将学习如何使用Python语言进行图像处理,我们不会局限于一个单独的库或框架,然而,有一个库的使用率将会是最高的,那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理,然后继续探讨不同的应用/场景,也就是图像处理的用武之地。开始吧!
卷积在数据分析中无处不在。几十年来,它们已用于信号和图像处理。最近,它们已成为现代神经网络的重要组成部分。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第71天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的30天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
图 4:Beam Search Decoding (Decoder + Beam Search) 流程图
依次执行上面的指令,其中make过程可能会久一点,指令执行完毕,Node也就安装好了,可以用node -v和npm -v来检查是否安装成功。
本文介绍如何在CentOS 7上部署Google BBR的过程步骤,希望对大家有所参考。【注:文章当时使用的内核版本是4.9.0 而目前是4.15.6(4.15版本高于4.9)】
Linux 中有很多可以查看系统信息如处理器信息、生产商名字、序列号等的命令。你可能需要执行多个命令来收集这些信息。同时,记住所有的命令和他们的选项也是有难度。
Linux kernel 4.10 发布了,据说有很多提升,那么可以常鲜看看,Ubuntu 16.04.2 安装Linux kernel 4.10 内核方法如下:
PS:hello.c 因为是c语言写的,我们把它打成一个Image,Image里面其实就是一个可以执行的文件,它其实依赖宿主机kernel,它虽然比较小,但是也能反映docker的架构,后面我们会使用mysql,nginx,tomcat其实他们的原理跟今天做的baseImage 里面的hello 程序是一样的。
不知道大家在使用 MMCV 的过程中有没有遇到这种情况:MMCV 没有提供自己需要的 CPU/CUDA 算子,于是希望提一个 PR(Pull Request),将这个算子加入 MMCV,但是又不知从何处下手。本文以最简单的 TensorAdd 算子为例,向大家展示为 MMCV 贡献算子的全过程,希望能够帮助大家更好地理解 MMCV 算子的
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具。它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。
很多时候,我们要监控系统状态,即监控系统cpu负载、进程状态等情况,如果我们在 Linux 应用层,我们有很多方式,命令行中常用 top、ps 命令,代码中,我们可以使用 popen 函数去执行一个 top 命令,获取返回值。或者我们直接读写 /proc下面的文件,都可以达到目的。
GNU 编译器集合是一系列用于语言开发的编译器和库的集合,包括: C, C++, Objective-C, Fortran, Ada, Go, and D等编程语言。很多开源项目,包括 Linux kernel 和 GNU 工具,都是使用 GCC 进行编译的。
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感(review)。
Linus Torvalds终于在12日下午宣布发布Linux Kernel 4.18。 他在lkml.org写道:
Linux内核的开发速度是前所未有的,大概每二三个月就会有一个新的主要版本发布。每次发布都带来了几项新的功能和改进,许多人可以充分利用它们,让计算体验更快、更高效或者有其他方面的提升。
目前的 Linux 内核的开发速度是前所未有的,大概每2到3个月就会有一个主要的版本发布。每个发布都带来几个的新的功能和改进,可以让很多人的处理体验更快、更有效率、或者其它的方面更好。
weavescope是一款Docker 和 Kubernetes 的可视化和监控工具,WeaveScope 监控展示了主机、容器、进程的众多常用数据和状态,并提供 WebUI 帮助我们进行基本的管理操作,并且在整个过程中不需要进行额外的配置,易于上手使用。同时,WeaveScope 提供插件和插件机制方便我们进行扩展,可以说,WeaveScope 是我们初期搭建容器监控管理系统的极佳选择。
虽然微软官方声称 .NET Core 3 / .NET 5 / .NET 6 应用支持在 Windows 7 及以上运行,但你不应该轻信。因为微软还在某个隐秘的角落里说明还应安装一枚 KB2533623 补丁。
近年来,自动驾驶汽车(AVs)因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的一份报告显示,2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器(包括激光雷达、雷达和摄像头)帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
我们需要训练更深的网络来执行复杂的任务。训练深度神经网络很复杂,不仅限于过度拟合、高计算成本,而且还有一些不一般的问题。我们将解决这些问题,以及深度学习社区的人们是如何解决这些问题的。让我们进入文章吧!
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客,文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
由于电子设备的普及,越来越多人拥有树莓派,不管是作为电子极客,还是作为普通普通人,很多人都会玩一下树莓派,可以学习一些c语言,也可以学习嵌入式。下面我来介绍一下如何在树莓派上运行rt-thread rtos。
在ResNet中(https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/resnet.py),关于BatchNorm的调用一共有两种模式,第一种是ReLU接在BN之后:
2021 年 4 月 14 号,一封主题名为《Rust support》的邮件出现在 LKML 邮件组中。这封邮件主要介绍了向内核引入 Rust 语言支持的一些看法以及所做的工作。邮件的发送者是 Miguel Ojeda,为内核中 Compiler attributes、.clang-format 等多个模块的维护者,也是目前 Rust for Linux 项目的维护者。
启用Kernel Poll的好处在于当有很多连接时,可以极大的降低CPU的占用率。对内存和响应延迟没有作用。
When you are writing a linux application that needs either kernel to userspace communications or userspace to kernel communications, the typical answer is to use ioctl and sockets.
本文将对DragonOS网络子系统进行简要介绍。出于“快速实现功能”的考虑,DragonOS目前网络子系统基于Smoltcp协议栈进行开发,具体协议部分采用smoltcp的实现。计划在将来重构网络子系统时,采用独立开发的协议栈,以支持“服务器系统”的需求。
传统的配置 pin 的方式就是直接操作相应的寄存器,但是这种配置方式比较繁琐、而且容易出问题(比如 pin 功能冲突)。pinctrl 子系统就是为了解决这个问题而引入的,pinctrl 子系统主要工作内容如下:
本文介绍如何在腾讯云主机上快速部署 F-Stack HTTP 服务。首先,介绍了 F-Stack 的基本概念和架构。然后,详细说明了如何在腾讯云主机上安装和配置 F-Stack,包括编译和安装 DPDK、配置网络、编译和安装 Nginx、配置和启动 F-Stack 等步骤。最后,介绍了如何配置和启动 Nginx,以及如何进行性能优化和调试。
Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时的代码,可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多,支持40多种语言。python ,R,go,scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第26天,我们今天开始讲解性能,希望在接下来的74天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计304字,阅读时间5分钟 注意:最近涉及到的基础概念很多,所以我们备注的内容也非常详细,希望各位学员认真阅读 5. Performance Guidelines 5.1. Overall Performance Optimization Strategies Performance optim
Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务,不能供给多个用户使用,对于个人用户可以满足需求,对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。
https://www.cnblogs.com/NMSLanX/p/17326728.html
当使用拟合模型进行预测时,也可以应用图像数据增强技术,以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值,从而获得更好的预测性能。
在实验之前,推荐阅读一下官网LEC1中提供的资料。其中Introduction是对该课程的的概述,examples则是几个系统编程的样例,这两部分快速浏览一遍即可。对于xv6 book的第一章,则建议稍微细致地阅读一遍,特别是对fork()、exec()、pipe()、dup()这几个系统调用的介绍,会在后面实验中用到。
本文探讨的不是关于深度学习方面的,但可能也会涉及一点儿,主要是因为 Kernel(内核)的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法,你可能会问为什么,我将在文中回答这个问题。
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