[新坑][deepin][linux][Remmina]无法链接部分RDP服务Cannot open libmwv206dec.so, libmwv206dec.so: 无法打开共享对象文件: 没有那个文件或目录...com.freerdp.client.common.cmdline] - loading channelEx drdynvc Cannot open libmwv206dec.so, libmwv206dec.so: 无法打开共享对象文件...: 没有那个文件或目录 就是最近升级后，不能使用Remmina。...重新安装deepin v20之前的版本 deepin-desktop-community-1002-amd64.iso 一样无法使用。审定表示怀疑是deepin源的问题。 总之是各种重装。...sudo apt upgrade sudo apt autoremote remmina* sudo apt autoremote freerdp× sudo apt autoremote 鉴于使用的是
最近因为特殊的原因重新安装了python，但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。...直接使用Python可以执行，但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。...使用find命令查找文件 find / -name libcublas.so.9.0 可以发现在我安装的目录下：/usr/local/cuda-9.0/lib64 google后，发现有个链接跟我遇到的情况很像...:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15604 原来是动态链接库没有正常链接到，改正的方法就是在环境变量或者配置文件中添加。...就尝试使用配置文件: cat /etc/ld.so.conf include /etc/ld.so.conf.d/*.conf 然后创建新的配置文件 vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
无法访问/home/ndscbigdata/soft/spark-2.0.0/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录。...而这一行究竟是怎么回事，网上没有任何有关的资料。 没办法，只好一步一步分析，终于找到问题的症结。...其主要的原因是：在hive.sh的文件中，发现了这样的命令，原来初始当spark存在的时候，进行spark中相关的JAR包的加载。...而自从spark升级到2.0.0之后，原有的lib的整个大JAR包已经被分散的小JAR包的替代，所以肯定没有办法找到这个spark-assembly的JAR包。这就是问题所在。...*.jar` CLASSPATH="${CLASSPATH}:${sparkAssemblyPath}" 将这个spark-assembly-*.jar`替换成jars/*.jar，就不会出现这样的问题
/deep-learning-with-google-cloud-platform-66ada9d7d029 假设你有一台带有GPU的裸机,当然如果有些配置是预先设置好的，可以跳过下面部分教程。...总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...tensorflow as tf 但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object...再次打开Python shell并运行下面的代码， import tensorflow as tf 当然，我们还没有完成，这次你会看到稍微不同的报错（如果在此之前就出现了类似的报错，参考下面的“Troubleshooting...，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录，并执行下面两条命令
总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...tensorflow as tf 但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object...再次打开Python shell并运行下面的代码， import tensorflow as tf 当然，我们还没有完成，这次你会看到稍微不同的报错（如果在此之前就出现了类似的报错，参考下面的“Troubleshooting...注意，本教程中的cuDNN版本是7.0。 打开https://developer.nvidia.com/cudnn并注册一个帐户(免费的)。...，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录，并执行下面两条命令
访问 Colab，可以新建笔记本，也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本，或直接从本地上传。...如下图，使用时在界面左侧的文件管理中点击按钮即可将 Google Drive 挂载到运行时，把需要长期保留或重复使用的数据保存在里面，再次使用可以从 Google Drive 中加载，这就避免了运行被释放时丢失数据...除了 Google Drive 以外，你还可以使用 JuiceFS 作为 Colab 笔记本的持久化存储，从而更为灵活地保存和共享更大规模的数据。...因为采用了数据与元数据分离存储的架构，JuiceFS 文件系统的读和写操作会先在元数据引擎上进行查询和处理，只有涉及到实际数据时才会访问对象存储，这样就能极高效地处理海量的数据，相比于直接与对象存储交互...得益于 JuiceFS 基于云的共享访问特性，可以同时在本地挂载 JuiceFS 并将所需的资料放入相应的目录。
请用Google Chrome浏览器（目前Colab尚不支持其他浏览器）打开这个链接，开启你的Google Drive。 当然，如果你还没有Google账号，需要注册一个，然后登录使用。 ?...下面，把你刚刚解压的那个文件夹拖拽到Google Drive的页面上，系统自动帮你上传。 ? 上传完成后，在Google Drive里打开这个文件夹。 ?...在demo_python_image_classification.ipynb文件上单击鼠标右键。选择打开方式为Colaboratory。 ? Colab打开后的ipynb文件如下图所示。 ?...可是默认状态下，Colab根本就不知道我们的数据文件夹在哪里——即便我们本来就是从Google Drive的演示文件夹下面打开这个ipynb文件的。...好了，现在Colab已经接管了你的Google Drive了。我们给Google Drive云端硬盘的根目录起个名字，叫做drive。 !mkdir -p drive !
）导入到Google Colab驱动器中 - 需要记住，文件是短暂的，需要在每次使用平台后更长时间上传它们： from google.colab import files uploaded = files.upload...执行此代码时，将看到Colab上传文件，然后可以单击左侧的Colab Files选项卡以确保该文件与Google的默认Sample Data目录一起存在。...没有标签的奢侈品，但仍然想要试驾这个模型，所以只需创建一个0的数组并附加到每个句子; 该模型需要这样的结构。这不会是机器智能遭遇无法解决的任务的第一次或最后一次，但仍然需要提供解决方案。...首先，需要创建矢量文件 - 将其暂时保存在Colab中或下载到本地机器： f = open('vectors.tsv' ,'w') f.write('{} {}\n'.format(vocab_size...file or using this: try: from google.colab import files except ImportError: pass else: files.download
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。 在本文中，数据科学家 Iden W....为读者详细地介绍了使用 Google Colab Notebooks 的小技巧，主要包括以下几个方面： 切换暗黑模式 读取 CSV 文件 IT问答的快捷方式 启动内核 提交至 GitHub 存储库并共享...读取 CSV 文件 从 Google Drive 云端硬盘读取 CSV 文件非常容易，你可能在 Google Drive 云盘上为 notebooks 或数据文件创建或指定了文件夹。...将文件提交至 GitHub 存储库后，你可以使用文件上方的快捷链接（shortcut link）从 GitHub 帐户打开文件。...当使用 Google Colab 链接打开文件时，你将看到文件左上角的 GitHub 图标。 ? 如果你想分享 GitHub 文件，则可以点击右上角的「share」按钮。
Google Colab 的好处在于，不需要任何配置就能直接上手使用，并提供免费的 GPU，你可以和任何人共享实时代码、数学公式、数据可视化结果、数据处理、数值模拟、机器学习模型等各种项目。...启动窗口随之打开，弹窗中提供了多项功能： ? 它提供了创建 notebook 以及从不同来源上传和选择的选项，比如 GitHub、Google Drive 或本地计算机。...Kaggle 数据将在 Colab 中下载和上传，如下所示： ? 从 Google Drive 中读取文件 Colab 还提供从 Google Drive 读取数据的功能。...结论 Google Colab 是一种 Jupyter notebook 环境，通过执行基于 Python 的代码来构建机器学习或深度学习模型。...Google Colab 完全免费（pro 版除外），并提供 GPU 和 TPU 硬件加速器，易于使用和共享。
该data.yaml文件包含有关用于机器学习任务中的训练和验证（可能用于对象检测或分类）的数据集的重要信息。...当您运行此行时，它会提示您授权访问您的 Google 云端硬盘。 单击提供的链接在浏览器中打开新选项卡。 选择您想要与 Colab 连接的 Google 帐户。...完成这些步骤后，您的 Google Drive 将安装在 Colab 环境中的路径“/content/drive”。这意味着您可以直接从 Colab 访问 Google Drive 文件并与之交互。...例如，如果您的 Google 云端硬盘中有一个文件，您可以使用路径“/content/drive/MyDrive/”引用该文件，后跟该文件在 Google 云端硬盘目录结构中的位置。...通过安装 Google Drive，您可以轻松读写文件、访问数据集以及在不同 Colab 会话之间保存模型检查点或其他重要文件，而无需在每次使用该平台时重新上传它们。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Google Colab 是基于 Jupyter 编辑器的云端运行环境，意味着我们可以共享代码给其他人共同享用...打开 Colab 页面后，我们可以自己创建一个 Python 记事本，当然也可以上传在本地写好的 ipynb 或 py 文件，具体如下图： ?...之后，挂载 Google Drive 就像在真实的 Linux 操作系统上一样（其实 Colab 就是一个真实的 Linux 虚拟机），创建 drive 文件夹，并挂载 ?...最后我们验证下，看看是否成功连接到自己的 Google 云盘了 ? 查看 drive 文件夹，可以看到里面就是自己云盘上已经放置的文件。...8888 端口映射到宿主机的 8888 端口上，这样，我们就能在外部访问容器中的 8888 端口服务了。
只需要打开一个浏览器（推荐 Google Chrome 或者 Firefox），输入： https://colab.research.google.com 就可以看到以下页面。 ?...但是有了 Google Colab ，你提问的效果却可以大大提升。 因为，你可以用** 最简单的方法，让潜在的回答者复现**你的问题。 这就是，把你的笔记本共享出去。 ?...…… 这样显然效率很低。 有没有高效的方法？ 当然有。依然利用我们刚才已经见到过的共享功能。 ? 只是这一次，在选择权限的时候，给对方“可修改”权限。 ?...保存完毕后，对应的 Github 页面会自动打开，供你预览。 ? 其中可以包含全部的文字、图片、代码、输出信息。注意笔记本的顶部，有一个“在 Colab 打开”的链接。...另外，你也可以把 Google Colab 笔记本，直接下载成为 ipynb 文件，在本地保存副本。 ? 一定要注意选择需要的存储路径，避免不知存到哪里去了。 ?
在我的公众号后台回复「cbmat」，你就能找到 Colab Notebook 的链接。 打开之后，大概长这样。 ? 这个样例 Colab Notebook 里包含的代码块，一共只有5个，很简洁。...而且其中前两个还是可以忽略的。 因为第一行是安装gdown软件包依赖。而实际上，这个软件包是Google Colab 自带默认载入的。因此没有必要重新安装。...当处理结束的时候，你会在 output 目录下面看到若干个文件。其中的 com.mp4 是我们需要的。 打开以后，是这个样子的。 ? 可以看到，前面人像在动，但是边缘处理非常妥帖。...首先，你当然也可以直接把900多MB的视频上传到 Google Colab 的文件工作区。但是这个上传速度，会很慢。...小结一下，这款新的人工智能抠图应用使你无需购买或使用绿幕，便可以利用免费的 Google Colab Notebook ，获得几乎完美的抠图效果。 你有没有更好的视频抠图方式呢？
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。...保存和导出： 使用文件菜单中的保存或下载选项，可以将笔记本保存在Google云端硬盘或导出为.ipynb文件。...pip install library_name 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。 !ls 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。 !...可以查看函数的帮助文档。 help(function_name) 查看当前目录路径： 使用以下代码查看当前工作目录路径。...from google.colab import files uploaded = files.upload() 下载文件： 使用以下代码从Colab环境下载文件。
众所周知，想要入门深度学习，首先要有一块或者N块显卡，这样才能享受开着法拉利在深度学习的道路上策马奔腾的感觉。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用，而且其后端有一个K80 GPU支持。...1 免费使用k80 gpu的正确姿势 废话不多说，公众号 机器学习算法全栈工程师 的老司机决定带你们飞： 首先打开你的google colab，登陆你的Google账号...，没有的话请自行创建一个，刚打开的时候是一片空白，可以输入一些简单的代码运行，比如下面这种： 然后按照下图提示选择file->upload notebook...: 此部分上传自己所编写的...就可以运行自己的代码了，如果想要通过浏览器下载自己的模型或者其他文件，可以运行以下代码： from google.colab import files file.download("path
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...打开 CoLaboratory，会出现一个「Hello, Colaboratory」文件，包含一些基本示例。建议尝试一下。...我们的任务是在该数据上训练神经网络根据上述特征诊断乳腺癌。 打开 CoLaboratory，出现一个新的 untitled.ipynb 文件供你使用。...第二层：第二层和第一层一样，不过第二层没有 input_dim 参数。 输出层：由于我们的输出是 0 或 1，因此我们可以使用具备统一初始权重的单个单元。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
