最近时间发现，如果用本机跑图片分类的话，实在是跑不动，跑得太慢了，服务器也不快。之前在搞了一通cuda、cudnn之后，还是觉得慢，而且cuda对MacOS太不友好了。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频，它冒充真实的人，并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
文件同步应用程序是一项服务或程序，它提供了一种便捷的方式来在多台计算机或移动设备上自动文件同步。在登录文件同步应用程序的任何地方，都可以使用相同的文件来打开，编辑，复制，流式传输等，就像在最初上传文件的设备上一样。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU，他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地，Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利，通过链接即可与其他的开发者共享文件。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
在本教程中，我为您提供了在 TIA Portal 项目中集成 SINAMICS 驱动器的完整分步指南，包括如何在 Startdrive 中调试 SINAMICS 驱动器的标准和安全功能，如何在您的 TIA Portal 项目中集成和控制 SINAMICS 驱动器使用标准报文和块，以及如何在 WinCC HMI 应用程序中控制和可视化 SINAMICS 驱动器的状态。
作为ChatGPT之前的版本，GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术，它可以自动生成文本，理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务，如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
使用GD（或Imagick）重新处理图像并保存处理后的图像。 所有其他人对黑客来说只是有趣的无聊。
原文：https://foxglovesecurity.com/2017/11/20/a-sheep-in-wolfs-clothing-finding-rce-in-hps-printer-fleet/
原文：《A Sheep in Wolf’s Clothing – Finding RCE in HP’s Printer Fleet》
在前几个章节，我们已经学习在上传文件时如何绕过一些常规限制。在这个章节中，我们将使用一个相比之前而言安全规则更加完整的一个新的系统。
朴素贝叶斯是一系列简单的概率分类器，它基于应用贝叶斯定理，在特征之间具有强或朴素的独立假设。它们是最简单的贝叶斯模型之一，但通过核密度估计，它们可以达到更高的精度水平。
之前一直使用Google Colab跑实验，因为实验的规模不大，配合Google Drive用起来就很舒服，但是最近要系统地进行实验，规模一下子上来了，Colab经常在代码没跑完就达到额度上限，于是自己租了个GPU服务器，Ubuntu子系统，没有图形化界面，所以用起来还不太熟练，这里简单记录一下一些关键点。
一、最近公司代码大整理，需要废除之前的svn代码服务器，把所有的代码规范整理上传到新的svn服务器上，而大家都知道studio上传代码前有一个share步骤，然后再是import。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
总有些人账号密码太多，多到自己也记不住，然后来回反复的尝试，还是想不起来，总觉得这个密码是对的，但是，，，就不是登录不了，当然有些人说的就是我自己，账号密码实在是太多了，尤其是一些重要的账号密码，还不能重复，还得防止密码撞库，妈耶，头都大了。。。
创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目，那么进行这一步）
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题：深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的，总有些奇奇怪怪的问题让人头疼，所以，在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
摘要：上篇文章写到一种上传图片的方法，其中提到那种方法的局限性，就是上传的文件只能保存在本项目目录下，在其他目录中访问不到该文件。这与浏览器的安全性机制有关，浏览器不允许用户用任意的路径访问服务器上的资源，因为这可能造成服务器上其他位置的信息被泄露。浏览器只允许用户用相对路径直接访问本项目路径下的资源。那么，如果A项目要访问B项目上传的文件资源，这就产生问题了。所以这就需要另外一种方法来解决这个问题，那就是通过 流（Stream）的形式上传和下载文件资源。这种方法因为不是通过路径直接访问文件，而是先把文件读取的流中，然后将流中的数据写入到新的文件中，还原需要上传的文件，所以也就不存在上面的问题了。本片博客，着重介绍一下这种方式的实现。
Netflix Drive是一个多接口、多OS的云文件系统，旨在为设计师的工作站提供典型的POSIX文件系统和操作方式。
欢迎来到Windows 7的最后一天，也就是Microsoft即将发布过时操作系统的安全更新的最后一天。尽管您有很多选择来升级Windows 7，但是如果您不想升级到Windows 10，不如用linux。
在平时工作中，总是会接触过很多文件上传的功能，因为用惯了各种操作库来处理，所以总有一种云里雾里的感觉，没有清晰的思路，归根到底还是没有理解文件上传的原理。接下来将揭起工具库的面纱，看看文件上传到底是怎么一回事，深入了解文件上传的本质。
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
配置Jar包的dependency，包括groupId，artifactId，version三个属性，同时还要包含scope和systemPath属性;
本次渗透皆为靶机环境，实则为上一篇靶机 Prime level 1 的后续。文中所涉及的技术、思路和工具仅供以安全为目的的学习交流使用，任何人不得将其用于非法用途以及盈利等目的，否则后果自行承担！
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
我们都知道，在学习计算机的过程中，总会出现各种各样的问题，这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受；更别说在学习深度学习的过程中了。
WordPress 3.5 一个最大的改变就是更加简洁化，把一些用户不常使用的设置去掉或者隐藏了，比如后台的媒体（Media）设置页面隐藏上传路径（upload_path）和文件 URL 地址（upload_url_path）的设定就被隐藏了。如果你还要进行设置这两个选项，现在只能在 options.php 中进行设置，或者使用 UPLOADS 常量，也可以使用 upload_dir 这个 filter。下面分别介绍下这三种方法：
众所周知，随着时间的流逝，包括Mac在内的所有计算机的速度都会降低。除了换电脑，还是有许多简单的调整可以提高计算机的性能并加快运行速度较慢的Mac，而且这些调整不会花费一分钱。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
这篇文章，想分享下我日常是如何下载模型的，包括下载来源和工具使用细节，希望对折腾模型的你也有帮助。
早在2007年的时候，Dropbox首席执行官Drew Houston实在受不了经常弄丢USB驱动器，个人和小公司云存储这个概念还是很前卫的想法。而如今，每个人似乎都在提供便宜或免费的云存储服务。 这
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
很多情况下，从服务器传输文件会得很麻烦。想象一下开发使用场景，您正本地为服务器编写软件，并自己将脚本重复上传到服务器进行测试。这可能会变得非常麻烦。但是，有一种方法可以将VPS文件系统挂载到本地计算机上，这样您就可以动态地进行更改并将您的服务器的文件。在本文中，我们将向您展示如何做到这一点。
其实大多数时候我们都是在本地开发、测试，等项目基本完成后才会部署到线上服务器，但总有那么一些情况我们需要在线上服务器开发部署测试。比如：开发微信公众号后台等
下载完毕，将arpl-1.0-dsm_all.img.zip解压，得到arpl.img文件
在实际的使用云服务器的过程中，用户们经常会将文件上传到云服务器硬盘上，在使用的过程中，可能就会涉及到上传文件到云服务器硬盘路径的问题。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
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数据安全对企业的成功和声誉非常重要，但也可能是在安全事件发生时的IT团队所面临的挑战，这意味着工作人员的职业生涯处在关键时期。因此，企业需要其存储架构可以更好地完成维护数据存储完整性的任务。 在“数据
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