pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow库，tensorflow环境同理。
作为千万家庭互联网终端的入口，路由器的重要性不言而喻。为了争夺这一重要门户，互联网巨头纷纷推出智能路由器产品。百度也不例外，与联想合作推出了名为 Newifi 的智能路由器。reizhi 有幸在百度的微博活动中获得一台，于是便有了此文。虽然 Newifi 是百度与联想合作推出的产品，但其实两家的合作却貌合神离。百度所宣传的型号为 Newifi mini，而联想所宣传的型号为 Newifi，前者可以看做后者的精简版。
前言： 减少vm exit的次数，提高虚拟机的性能。 本文对比几种场景，讨论kvm的性能优化方案。 本分方案中，host和guest都使用Linux4.4。相比更早的Linux版本，Linux4.4的虚拟化更加完善。如果有不了解的朋友，可以了解一下apicv技术，和相关的posted-interrupt和PV-EOI。 本文中，工具使用systemtap，获取到vm exit的reason和次数。 分析： 1，网卡虚拟化 初始条件： a，为了避免外部中断带来的干扰，把物理网卡的中断绑定到物理机的CPU0
导语：使用nvidia dali库来做图片加载和transforms得到的tensor，比pillow+torchvision得到的tensor，在模型推理时候慢三倍。对比tensor，虽然存在精度上的损失，但没发现其他任何问题，最终定位出来是显存中tensor不连续。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 AMD，No？PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。 PyTorch 作为机器学习中广泛使用的开源框架，具有速度快、效率高等特点。而近年来广受好评的 AMD 处理器具有多核、多任务性能良好、性价比高等优势。开发者们一直希望二者联合起来，在 AMD 处理器上使用 PyTorch 进行深度学习的开发和研究。 前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持，对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说，这是一个好消息。
昨天晚上有用户Post了这么一张图， 他在使用 Telegram 聊天app的过程中没有打开摄像头拍照，但是摄像头却自己弹了出来。
在上期，大家了解了虚拟机中的纯虚拟化设备(Emulation)和半虚拟化(Para-virtualiazation)是如何工作的。
随着物联网设备的普及，物联网设备的安全问题也逐渐被“有心人”挖掘出来，如2017年9月，一位黑客通过分析ofo共享单车的固件，发掘了4种攻击方法，并控制了共享单车[1]；2017年10月，LIFX智能灯泡也被成功入侵，因为其固件中泄露了密钥相关的信息[2]；又如，ReCon BRX 2018会议上，来自美国东北大学的两位研究员逆向了小米物联网设备的内部固件，发现了整个小米生态存在的漏洞[3]。
我们的视频云管理平台自从推出之后，不少之前采用视频流媒体服务器的用户都开始使用这款云管理平台将视频流进行统一集中的管理。
显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。
现在越来越多的人需要使用视频管理平台，对流媒体服务器上的视频进行统一管理，目前只要涉及到安防摄像头互联网直播的用户几乎都在使用EasyNVR+EasyNVS的方案（视频管理平台连接EasyNVR在公网IP下通过域名访问报错）。
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候，当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
昨天不少外媒报道了 Intel 芯片级安全漏洞出现，可能导致 Linux 和 Windows 内核关键部分需要重新设计。这个漏洞会导致攻击者从普通程序入口获取推测到本该受到保护的内核内存区域的内容和布
如何控制人为的浪费 1、拆装料不当：对设备操作人员进行培训，对应的包装形式使用对应的料架 2、用错料，重工浪费：每班有3次查料，换料时对应料盘以一换一的方式进行，由专门人员确认，并测试数值 3、物料领取及退库数每天都有点实数的 4、机器设备不良导致异常消耗，有时候没有办法及时发现，还没有办法及时避免 5、有发现有时候操作人员为了追求产量，提前换料，没有做完的物料就消耗掉了，现在也没有办法控制。 6、对于线上正常生产时候所产生的不良品的返修消耗，暂时也没有好的办法控制…… 更多的高手一起讨论 物料损耗严重控
深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。
前几天，我们介绍的RoCE技术和INT技术，让诊断系统钻进交换机里面去洞察网络体验劣化的瓶颈，是不是很酷炫？
首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm
最近苹果频繁推送iOS 15 beta系统，有意向升级的果粉都在反馈更新系统过程中iPhone卡在白屏或无法顺利回到手机桌面的情况，重启也没有办法。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 好困 【新智元导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广泛的机器学习框架
从去年下半年到今年8月，英伟达市值一路攀升，创下5080亿美元的记录，位居半导体行业第二位，而英伟达联合创始人、CEO兼总裁黄仁勋的身价也涨至190亿美元。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速，需要模型推理和计算节点的融合，并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
在上期，我们提到，子虚将SPDK的轮询机制，与JFZ女士的日本游记中的画面进行了联系，虽然觉得自己在隐秘地开车，但还是留下了证据。
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户数量的增长，人们已经逐渐接受使用 M1 芯片的计算机，但作为一款 Arm 架构芯片，还有人在担心部分任务的兼容性问题。 昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorc
今天为大家带来的分享是：小程序实时音视频在互动教育场景下的应用。我个人一直在做基础方面的研究，接触音视频也比较早，2013年的时候就开始做包括直播在内的相关产品，有多个音视频研究的相关经验。目前我们关注教育、医疗方向的音视频，以及有关这方面的应用。
AI模型近年来被广泛应用于图像、视频处理，并在超分、降噪、插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大，即便部署在GPU上，有时仍达不到理想的运行速度。为此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到了英伟达DevTech团队技术负责人季光一起探讨把模型运行到TensorRT的简易方法，帮助GPU编程的初学者加速自己的AI模型。
不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列
试想一下，如果公司的设备有限，有的人要用一下，只是看一个东西，借走了设备很久不还。
Appium是做安卓自动化的一个比较流行的工具，对于想要学习该工具但是又局限于或许当前有些小伙伴没 android 手机来说，可以通过安卓模拟器来解决该问题，下面就讲解使用appium连接安卓模拟器的操作步骤。而宏哥是由于手机数据线问题，也只好先用模拟器来替代真机玩了。所以没有安卓手机的大款的小伙伴们不要着急，这时候可以在电脑上开个模拟器玩玩，下面就分别介绍两种不同的模拟器：（1）Google自带的（2）夜神模拟器；他们的安装、配置、连接等等。下面和大家一起学习交流、分享一下。第三篇已经将AVD的操作系统下载好，这一篇将AVD将操作系统安装好，启动即可。
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
我们日常使用的大小桌面版视频播放器，或者命令行使用的播放器，大多数是基于 ffmpeg 开发的。
从瞎猜到明白——说说工业以太网通信至关重要的几个连接参数 1.SIMATIC通信中Connection对象是什么？ 2.无连接的UDP为什么要创建连接 3.通信故障时应该从哪里开始诊断
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 如果你有一台主板坏掉、屏幕完好的笔记本，去回收往往只能换回几十块钱。 有没有想过把屏幕拆下来，改造成一台便携显示器呢？ 最低只要不到200元，就能拥有一个副屏，提高工作效率。 还可以连接机顶盒、游戏机或树莓派。或是使用无线投屏器，把手机画面投放到大屏幕显示。 相比买一台成品便携显示器，花费至少600-800元，岂不“真香”？ 制作方法也非常简单，不需要很高的动手能力。 全套配件只需百元 首先将笔记本屏幕拆下，只需要一套螺丝刀就行。 △图源：
预订这台笔记本其实是四天之前的事情，而到手则是昨天的事情。昨天干的事情说实话真的不咋地，唯一的感觉就是玩脱了。首先为了让从Acer 5742G上拆下来的硬盘能直接跑在Msi GE70 0ND-279CN 上把新电脑的uefi模式的bios改成了传统的biso,而为了让新电脑的系统能跑在原来的笔记本上,又把新电脑的硬盘分区格式从Guid格式改成了传统格式.最终的效果是新的硬盘在旧的笔记本上欢快的跑了起来,而旧的硬盘在新的笔记本上却没法适应这个新的宿主,主要问题其实不是在于硬盘,而是在于那个Win7 64的系统.
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
我手上的这个电视盒子，是2016 年家里办宽带的时候电信送的，在 2020 年疫情期间被我刷机给变砖了
页面上加载的图片名字是没有规律的，且网页上不点击图片是没有办法显示高清图片的，所以需要找到这些图片名称是哪里返回的。
目前，国内有多个深度学习框架开源，OneFlow也在为开源做最后的准备，2020是深度学习框架领域非常热闹的一年。一个框架好与不好，是有很多维度去看待的，使用者和框架开发者的关注点可能就不一样。
3月份，国内有多个深度学习框架开源，OneFlow也在为开源做最后的准备，2020是深度学习框架领域非常热闹的一年。一个框架好与不好，是有很多维度去看待的，使用者和框架开发者的关注点可能就不一样。
容量规划的本质就是在「没有足够硬件资源」和「花钱买了太多硬件资源」之间的一种权衡；在同时，容量规划也是一门玄学，因为没人能清楚未来会发生什么，所以通常来说是数据和直觉相结合的过程。
最近树莓派4b发布了8gb的版本，这么大的内存用在嵌入式设备上，简直是为了深度计算而生，果断入手了一块，遂开启了一轮踩坑之旅。
jetson上面有各种接口，如何查看其详细情况呢？其实一些命令就可以做到。 看SSH有没有安装，会过滤出ssh的服务 可以看到现在的ssh的进程 可以使用VSCode来进行连接 这是对一个具体的网
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
今日来总结一下，电商系统中涉及到商品时必然会遇到的几个概念，SPU、SKU、单品等。彻底搞懂和明白了这几个概念对我们设计商品表是十分必要的前提条件。
一个机型各项参数一般有IMEI WiFi 蓝牙 sn psb ESN等等。 针对这些参数的修改首先要明白各自软件检测的具体是哪些参数来验证。
近来全国疫情出现反弹，众多企业被迫开启居家办公模式。对于非常依赖内网办公的企业而言，这种远程的办公模式会将大量的身份验证信息、操作权限暴露于并不安全的外部互联网络中。
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