EasyRecovery15是一款功能全面、易上手操作的批量数据恢复软件，通过这款软件你可以恢复你的电脑中不慎丢失的各类文件数据。 软件支持恢复的文件包括图片、office文档、文件夹、邮件、视频、音频等内容，大家可以尝试下，免费版的最多支持2G以内的数据恢复。 无论你是学生党还是上班族，都免不了要和软件打交道，那么对于一不小心误删的文件，我们应该如何处置呢？ EasyRecovery第一个强大之处在于不同操作系统的计算机工作原理是完全一样的，不必因为不熟悉系统而不会使用软件。 如果不能确认误删的文件位于哪个位置，我们可以全部点击恢复，之后再去左侧栏目里面查找文件。选择的位置包括按照硬盘的分类，也包括桌面或者文件资料这样的位置分类。
2T一直在用的一个好用的软件，叫做 CleanMyMac X。CleanMyMac X 是一款专业的 macOS 清理软件，它可以帮你清理、加速、优化和保护系统。 主要包括清理系统垃圾、恶意软件、卸载不再使用的软件，管理启动项、大型文件查找等 30 多种工具来帮助解决最常见的 Mac 问题。 CleanMyMac X 的主要功能一打开软件，就发现他漂亮的界面，2T马上就被种草了啦！ 难怪软件上的UI设计这么吸引！Mac电脑的文件系统跟Windows 有很大的差异。它的文件系统更接近手机文件系统，需要通过特别的方式查看。 今天给大家分享一种方式，使用CleanMyMac 软件来免费删除文件。这款软件本来是收费的，能免费清理一百多M，但是通过下面方法，可以清除更多的文件。第一步安装CleanMyMac下载。
一键接入，全球加速！提供全球范围内快速、稳定、智能、安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发！
随着CAD软件的不断发展，市面上出现了许多版本。但是，哪个版本最好用呢？出于不同的需求和使用习惯，人们对于CAD软件的选择也各不相同。 但是，相较于其他CAD软件而言，SolidWorks的学习曲线较陡峭。3. Fusion 360Fusion 360是一款功能强大的CAD软件，主要用于工业设计、机械制造和3D打印。 虽然功能相比其他CAD软件略逊一筹，但作为初学者入门级软件，SketchUp无疑是最好的选择之一。5. FreeCADFreeCAD是一款免费开源的CAD软件，主要用于机械设计和工程设计。 但是相比于其他收费CAD软件而言，它的性能和界面还有待提高。总的来说，CAD软件哪个版本最好用，主要取决于用户的需求和使用习惯。 下载资源均来源于网络，只做学习和交流使用，版权归原作者所有，请在下载后24小时之内自觉删除，若作商业用途，请购买正版，由于未及时购买和付费发生的侵权行为，与本站无关。
主要的选择基本上是： 端口镜像/网络分路器 NetFlow/sFlow流量采集器 端口镜像/网络分路器 端口镜像（通常称为SPAN端口）和网络分路器已经在之前的文章介绍过了。 哪一个选项是最好的？ 现在是时候根据您的监控期望来决定要遵循的流量可见性策略了。对于以数据包为导向的人来说，TAP绝对是一个很好的选择。 ntop为Debian，Ubuntu LTS和CentOS构建预打包软件包。您可以选择自己喜欢的nitro，但是如果您要求，我们建议您使用Ubuntu LTS。 许可（license） 大多数ntop软件都是开源的，对于大多数人而言，它不收取许可费用。但是，即使在ntopng的情况下，我们也提供高级版本，使我们能够继续开发产品。 否则，如果您打算添加或使用Flow收集器模式，您需要购买nprobe许可证，以允许您获取设备中的所有流并将其呈现给ntopng，最好是授权，以便你可以与其他协议（如SNMP）完全集成。
Minitab是一款广泛应用于数据分析领域的软件，它在数据处理、统计分析、图表制作等方面都有着独特的功能，下面就让我们通过实际案例来了解Minitab的独特之处。 作为一款数据分析软件，Minitab最大的优势不仅仅在于其功能的强大，还在于其操作的简单易用。通过Minitab，用户可以轻松地进行数据收集、处理、分析和报告，从而更好地理解业务情况和快速做出决策。 最初，我们使用的是一款常规的数据处理软件，但是由于其功能限制，我们很难找到这些异常数据。 总之，Minitab是一款十分优秀的数据分析软件，其简单易用、功能强大的特点使其被广泛应用于各个领域，帮助用户进行更加准确、更加高效的数据分析。
office全版本软件安装包（win+mac版本）+全版本教程如下（极度详细）： ruanjianduo.top 下面是进行电子表格计算的一些基本步骤： 打开Microsoft Excel：在计算机上安装了 1、找到Office 2019下载地址，然后下载软件安装包。下载完成之后鼠标右键解压到Office 2019。解压完成之后打开安装文件夹内的setup双击进行安装。 2、点击安装。 3、软件正在安装中大约几分钟。 4、点击关闭。 5、打开安装包内的激活工具文件夹。 6、右键以管理员身份运行。 7、点击激活Office 2010-2019Pro。 9、软件安装激活完成。 要将Office软件接入大数据，您需要以下步骤： 了解大数据：了解大数据的基本概念、应用场景和技术架构。了解大数据技术如何处理和分析大量数据，以及如何将其转化为有用的信息。 集成和分析数据：将处理过的数据集成到Office软件中，并使用合适的工具进行数据分析和可视化。例如，Microsoft Power BI 可以用于创建交互式报告和可视化数据。
VR全景图制作软件哪个最好?制作360度全景效果图的软件现在市面上还是有很多的，不同的功能运用在不同的场景之中，生活中，装修设计的等等形式的全景图都有不同的软件可以帮助我们制作。 Pano2VR：点击左侧链接下载 Pano2VR是一款360全景图生成软件工具，可以将全景图像转换成Quicktime VR (QTVR) 或者 Macromedia Flash (swf)、HTML5
下一代通信网络5G，意味着什么？ 百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说，AI是5G网络下最好的加速器，陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。 尽管如此，当你把那些网络连接和计算传感器（connectivity and computing sensors）放在一辆汽车上时，这辆汽车就会自己行驶。 我还想补充一下，我认为这将会加速到来。因为事实就是如此，AI创新将会加速，AI因其基本特性需要大量数据。 我非常相信AI是5G网络下最好的伙伴或者说是最好的加速器（accelerator）。我想提到的另一件事情是，对中国，老实讲移动互联网、移动平台远远超前于美国，移动支付等等服务都更先进。 每个公司都需要进行数字化转型、有广泛的网络连接和更低延迟。我认为它们都应想想在哪些方面能够降低成本、在哪些方面能够扩大用户群、创新和变革它们的现有产品并将其推向新的高度。对每个人来说都有很多机会。
PS：如果你在软件界面看到速度依然只有100K/秒，不用担心，实际上速度是飞快的，看下载文件的生成体积或者任务管理器中的网络速度就可以了。 【教程如下】 1.打开百度云桌面软件，选择想要下载的文件，开启下载（这里我下载的是一个视频文件） 百度网盘，利用Cheat Engine 7.4加速到狂飙 2.下载过程中打开ce加速器（链接在下方 ），点击搜索，在当前进程中找到“baidunetdiskhost.exe”，一共有两个，哪个是真的可以测试一下，我选第一个时就成功了。 PS2: 安卓端root的可以用gg修改器，非root可以在vmos这类虚拟机中使用 PS3: 开启CE后请注意不要玩网游 彻底关掉之后再开网游 会导致各种ban号;腾讯游戏最好是开机没启动过CE再玩 鬼知道TP娘会怎么搞你;下载速度的上限由多种原因决定 包括但不限于 你的网络限速 你的网卡 路由器 网线 甚至水晶头的手艺;下载速度跑满一般为网络速度的1/8不到
COS归档支持高带宽及时回热，问题似乎迎刃而解，但深层问题暴露出来，客户编辑软件仅支持文件接口语义，不支持对象接口语义，不能直接读写COS的数据。 该需求“COS支持文件接口语义”有代表性。 客户在使用CSG+COS一体化文件存储之前，需要部署CSG，拿腾讯云部署CSG举例子，起码需要如下步骤： 选择地域，希望在哪个地域部署CSG，就在哪个地域购买CVM；CSG以虚机镜像方式部署在CVM之上 VPC和子网，即该CVM的网络VPC和子网； 选择CVM镜像，这里要选择CSG镜像；会提供相应指导帮助用户选择； 选择CVM计费方式，选择合适的计费方式，最好与CSG计费方式保持一致，避免浪费；会提供相应指导帮助用户选择 CSG提供热数据缓存能力，对热数据进行加速，保障业务系统访问低时延体验。根据使用需求，用户可按需扩容缓存容量。为保障使用体验，让热数据尽量本地命中，最好是缓存容量大于每日上传数据量+频繁读取数据量。 CSG的管理和控制均在腾讯云CSG控制台完成，用户需要在哪个地域使用CSG，就在该地域部署CSG实例。 结语：COS通过CSG支持文件语义场景，满足用户需求。
FogROS 2 协调启动硬件实例、安装软件和依赖项、保护机器人与云通信以及启动云进程的细节。 当深度神经网络的前向传递在机器人的 CPU 上需要 14 秒而在 GPU 上只需要 0.6 秒时，使用云的潜在加速是显着的。 云的网络延迟 云的网络延迟可能非常短。 FogROS 2 负责设置云计算机、安装 ROS 和依赖项、保护网络通信、启动远程节点等等。作为用户，您只需配置哪些节点部署到哪个区域和计算机类型。 由于网络延迟随着机器人和云之间距离的增加而增加，因此选择物理上靠近的区域是必不可少的。了解区域和延迟的一个很好的工具是cloudping.info。通常，最好选择延迟最低的区域（参见下面的讨论）。 由于网络延迟随着机器人和云之间距离的增加而增加，因此选择物理上靠近的区域是必不可少的。了解区域和延迟的一个很好的工具是cloudping.info。通常，最好选择延迟最低的区域（参见下面的讨论）。
2020年即将结束，网络工程师或管理员也将迎来崭新的年度。那么，奋战在网络维护一线的小伙伴们应该掌握什么样的软件才能真正搞好网络维护，让网络正常运营呢？ 综合维护 有很多网络维护周边的一些小工具，如子网掩码计算器，TCPview等，如果想要更好地自动运维管理，最好还要学习一下编程语言，首推Python。 NetFlow分析 NetFlow是Cisco公司提出的网络数据包交换技术，该技术首先被用于网络设备对数据交换进行加速，并可同步实现对高速转发的IP数据流（Flow）进行测量和统计。 经过多年的技术演进，NetFlow原来用于数据交换加速的功能已经逐步改由网络设备中的专用集成电路（ASIC）芯片实现，而对流经网络设备的IPFlow进行测量和统计的功能却更加成熟，并成为当今互联网领域公认的最主要的 反正万变不离其宗，基本思路就是，出了故障，做分析，定位故障的层面，涉及到哪个协议，哪个阶段，然后抓包，筛选出对应的报文，然后读报文，看报文中的字段反应的情况是否和你分析的一致，如果和你分析的一致，则证明你的分析很大可能是正确的
虽说 GitHub 是挺不错，但是对于一些用户来说，使用国内网络，下载上面资源的速度实在太慢了。 你看看，这个项目下载时 70KB/s 左右的速度简直就是龟速。 ? 我来替大家验证一下：在 IDM 的加持下，这么多下载地址，到底哪个是最快的呢？ 这里下载速度就选取下载稳定后的速度值。 美国 01 2.751MB/s ? 美国 02 2.367MB/s ? 当然，每个人的网络环境也不一样，结果和我的不一定完全相符。 但是有一点可以肯定的是，这个脚本提速的效果绝对是立竿见影。 可能有小伙伴会好奇这是什么原理，开发者也做出了解释： 目前有很多 GitHub 文件下载加速的网站或开源项目，脚本只是将加速后的文件下载地址添加到了网页，省去了手动获取的麻烦，方便直接点击高速下载！ 但下载软件或者代码最好还是要去官方发布页面，有了这个脚本之后，相信一定可以大幅提高你的下载速度。
相比其它 AI 加速器，它能提升 10 倍到 100 倍的性能。 2. 它不仅擅长训练，还擅长推理。 3. 它能使机器学习开发者革新那些甚至不能在最好的替代架构中运行的模型和算法。 我们从一开始就明白，一个完整的解决方案不仅仅是一种新型的芯片设计，软件基础建设需要具备综合性和易用性，使得机器学习开发者能尽快让硬件适应他们的需求。 有了这些软件工具，我们可以通过周期精确的芯片模拟和真实的硬件运行多种实际应用。 CNN 模型训练（甚至在 batch size 很小的情况下） 卷积神经网络（CNNs）在图像处理中获得了广泛应用。 无论从哪个角度上看，使用 IPU 系统都能获得巨大的性能飞跃，获得超越所有现有技术的表现。 例如，使用一个功耗 300W 的 GPU 加速器（和一个 C2 加速器的耗能预算相同）获得的最佳性能大约为每秒训练 580 张图像。
pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/#pytorch 介绍 PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，也是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络 同时，PyTorch 还是一个 Python 软件包，其提供了两种高层面的功能：1. 使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算（类似 numpy）；2. PyTorch实现与Visdom可视化 教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器 教程 | 如何用PyTorch实现递归神经网络? 从PyTorch到Mxnet ,对比7大Python深度学习框架 从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架 PyTorch和TensorFlow到底哪个更好? 看看一线开发者怎么说 深度 | 对比深度学习十大框架:TensorFlow最流行但并不是最好 本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。
包含支持网络、存储、加密、流媒体等计算的专用加速器，同时具有面向安全、虚拟化、硬件隔离和远程管理的功能。 2022年初AMD以19亿美金收购DPU创业公司Pensando，Pensando的分布式服务平台包括了一个高性能、完全可编程的数据包处理器和全面的软件堆栈，可加速云、企业和边缘应用程序的网络、安全、存储和其他服务 在核心技术特色上，中科驭数自研了敏捷异构KPU芯片架构，提出了软件开发平台HADOS，研发了网络卸载引擎NOE和数据计算卸载引擎DOE。 以“软件定义加速器”为核心技术路线的专用计算架构KPU，解决了专用处理器设计碎片化的问题，KPU架构具有软件定义可配置、低设计成本、计算高效的优势。 谈及K2研发的挑战，中科驭数联合创始人、高级副总裁（兼CTO）卢文岩表示：“一年时间内完成集成和芯片化研发难度是很大的，并且在技术路线上我们选择了一条性能最好也是最困难的一条路，采用自主研发的KPU芯片架构
但是退后一步Graphs看看Nodes有助于解决以下问题： 对于我们的每一个 ROS 2 节点，哪个加速器（GPU、FPGA 等）是最好的？ 这需要额外的理解和基准测试。 了解机器人的不同加速器 机器人是一个系统系统，包括感知环境的传感器、作用于环境的执行器和处理所有环境的计算，同时连贯地及时响应其应用。大多数机器人在满足时间期限的同时通过其内部网络交换信息。 确定性和延迟在机器人技术中都至关重要，因为在某种程度上，机器人是时间敏感网络的网络。 机器人的板载资源有限，而那些仅使用 CPU 设计的机器人由于固定的内存和计算能力而难以扩展。 机器人中最流行的加速器是 FPGA 和 GPU： FPGAs：FPGAs 是软件和硬件可编程的，并提供完全的灵活性和能力来构建混合不同硬处理器和软处理器的混合控制和数据驱动的计算模型。 进一步改进 ROS 2 中的硬件加速 就感知而言，FPGA 的性能似乎明显优于其加速同类产品，但是，与可重新编程的硬件一样，这是以硬件-软件协同设计Nodes的复杂性为代价的。
在一个名为 AutoML 的项目中，谷歌的研究员实现了教机器学习软件来构建机器学习软件。在某些情况下，它所产生的结果比研究人员自己设计的最好的系统更加强大和高效。 在谷歌，AutoML 能够加速 Pichai 的“AI First”战略，在这一战略下，谷歌正在使用机器学习使公司更高效地运作，以及创造新产品。 大部分工作属于“元学习”（metalearning）或“学习如何学习”（learning to learn），包括谷歌的研究在内，这些工作旨在加速部署人工神经网络的过程。 专家们必须利用直觉和试错来找到神经网络的正确架构。加州大学伯克利分校的研究人员 Roberto Calandra 说：“工程师的大部分工作基本上都是非常无聊的任务，不停地尝试各种配置，看看哪个更好。” 他尝试了一种可以自动微调软件的实验技术，该技术基于一种比神经网络稍不复杂的机器学习技术。然后，原先不听话的机器在一天之内就学会了走路。 从头开始生成一个神经网络设计比微调已有的神经网络要困难得多。
由于其跨平台和安全性被广泛使用，是最流行的Web服务端软件之一。 2、基于 LAMP 架构设计具有成本低廉、部署灵活、快速开发、安全稳定等特点，是 Web 网络应用和环境的优秀组合。若是服务器配置比较低的个人网站，当然首选 LNMP 架构。当然，在大流量的时候。 Nginx 支持平滑加载新配置，还能够在不间断服务的情况下进行软件版本升级。 4、PHP 的加速可使用 eAccelerator 加速器，eAccelerator 是一个自由开放源码的 PHP 加速器。 至于安装哪个好呢？ 要省内存的话lnmp是最好的选择,但似乎不太稳定 静态的多用lnmp还是不错的 动态内容多的话,lamp还是最稳定的
来源：创业邦 作者：Alisa ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术 Runway最好18个月以上，大家都说今年是未来十年中最好的一年，你需要为企业做好长期打算。 今年不要说太多商业模式，直接放数据，给投资人讲太多，还不如把投资人关心的资料先准备好。 在美国，人力成本远高于软件成本，而中国一线城市人力成本刚刚超过软件成本，二三线城市还没有到这个水平线，所以客户不会买软件，不过近两年随着人力成本越来越高，愿意付费的客户越来越多了，这样将SaaS的收入乘 其实Runway最好18个月以上，大家都说今年是未来十年中最好的一年，所以你需要为企业做好长期的打算。 如果今年决定融资，要考虑疫情对业务的影响是不是恢复了？竞对有没有融资？ FA的第二个价值是毕竟你是创业者，你不知道内部投资人的想法，现在哪个投资人看哪个赛道，哪个投资人比较容易投你，FA知道。
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