蓝鲸的运维系统在我们单位使用已经快四个年头了，从刚开始的5到现在最新的7.1都有部署、测试、验证和使用。在实际的使用过程中，给我们运维提供了非常大的帮助。其中有一个场景分享给大家。这个场景是关于openssh版本升级的一个过程。
因为我用的是最小化安装，默认是没有安装 wget 命令，所以要使用 wget 命令必须先按照该命令的包
在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
如果你对iOS逆向工程有所了解，那么你对Tweak并不陌生。那么由Tweak我们又会引出Theos, 那么什么是Theos呢，简单一句话，Theos是一个越狱开发工具包，Theos是越狱开发工具的首先，因为其最大的特点就是简单。大道至简，Theos的下载安装、编译发布都比较简单，越狱开发中另一个常用的工具是iOSOpenDev，因为本篇的主题是Theos，所以对iOSOpenDev不做过多赘述。本篇博客的主题是Thoes的安装及其使用。 一、Theos的配置与安装 Theos的配置与安装算是比较简单的，按照
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
这样安装跟点击vscode提示安装 install all是一样的，不会成功，失败原因大家都知道的。
Python猫注： 在今年 5 月的 Python 语言峰会上，Guido van Rossum 作了一场《Making CPython Faster》的分享（材料在此），宣告他加入了激动人心的“香农计划”，旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍。近日，Guido 上了一档英文播客节目（时长 30 分钟），谈论了他正在做的与高性能相关的工作，解答了几个问题。播客作者整理了一份内容纪要，本文是对该纪要的翻译。注：文末有音频及文稿下载
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。
2022是关键的一年：协作式Web App颠覆了企业各个职能的运作方式；人工智能发展到关键的节点；市场环境的变化正在重塑企业等等。以下，是我认为对未来几年有意义的预测。
这是「进击的Coder」的第 632 篇技术分享 来源：CSDN “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。 在去年的 PyCon US 2021 大会上，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示：要在 2022 年的 Python 3.11 中，将 Python 速度提高 2 倍，4 年内，速度提升 5 倍，以解决
最近升级gcc-9.3 和 gdb-9.2 感觉新版本升级更加方便了，但是编译仍然报各种错误，切换使用root权限make可以顺利通过编译！
llama2.c使用纯C编写，不过不同的编译优化能够提供不同的加速性能。在同一台机器（centos gcc 9.3）不同编译配置，运行相同的模型（stories110M），进行推理速度（tok/s)比较。相比原始的c编译（O3优化），叠满Fast，OMP，GNUC11后有了近10倍的加速。
本文介绍在最新的Ubuntu20.04环境中编译最新的GCC编译器的方法。使用这个环境可以学习C++20新特性。
众所周知，函数模板的使用是C++编译期进行类型推导的过程。通过分析源代码之中函数实参的类型，进一步推断出调用的函数参数的类型，从而自动生成对应的函数，来达到精简代码逻辑的效果。
Tech 导读 Vicuna是开源大模型中的佼佼者，在语义理解、多语言支持和推理效果方面都优于同时期出现的其他开源大模型，本文对Vicuna模型进行单机部署和实践，探索Vicuna模型使用细节并验证推理效果。
注意: 前置声明会阻碍内联和优化，建议在发布版本中使用链接时优化或链接时代码生成。
回想初学编程的时候，大部分人都是从C语言开始学起的，除了一些常见的语法和思想，一些基础知识常常被人们忽略，如果没有及时地进行梳理，可能短时间内没有太大的影响，但是在日后碰到这些问题时仍旧一头雾水。例如C语言是一门编译型语言，编译型语言首先将源代码编译生成机器语言，再由机器运行机器码（二进制）。对于编译型语言，绕不过的就是编译器。
一般的小项目，比如几百人左右访问的项目，访问量几万的项目，如果想用缓存，单机实例完全够用。小黄图就是用的阿里云256MB配置的Redis缓存，日几千的访问量是妥妥够用的了。
作者：刘才权 编辑：田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台（64位平台）， 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
也就是说，在fun()函数内部，将参数x赋值给一个string类型的v，但是在main()函数中 ，调用fun()函数时候传入了1，这个编译器会推导为int类型，那么把一个int类型赋值给string，编译器会报错。
CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
单元测试是对单个代码模块的正确性的测试，例如，方法或类的测试。通常，开发人员在开发代码时为其代码创建单元测试。典型的单元测试是一种执行方法的方法，该方法测试并验证该方法是否为给定的一组输入生成了正确的输出。
虽然推出还不到 3 年，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域里不可或缺的一环。然而这样流行的算法却需要极高的算力才能实现足够的性能，这对于受到算力和电池严格限制的移动端来说有些力不从心。
@allure.link @allure.testcase @allure.issue
在 Windows 系统中的应用程序大多是闭源软件，这些软件的开发商在发行软件前会将软件编译为二进制软件，用户一般只能通过软件提供的安装程序进行安装。
PPT并不好用, 但还是得用它, 这里借用豆瓣Top250的电影信息, 利用python-pptx (0.6.7)自动生成250张PPT, 希望通过实例, 给常年整理PPT报表的上班族, 一个解放生产
参考资料 https://www.cnblogs.com/Jeely/p/11224267.html https://blog.csdn.net/wah1870714/article/details/86519590
如果你是一个嵌入式开发人员，或者是Linux内核研发人员。可能经常会在内核中遇见如下代码：
如果是长期使用gcc9.3需要使用命令： echo “source /opt/rh/devtoolset-9/enable” >>/etc/profile，继续执行make操作
GitHub520: 本项目无需安装任何程序，通过修改本地 hosts 文件，试图解决： GitHub 访问速度慢的问题 GitHub 项目中的图片显示不出的问题 花 5 分钟时间，让你"爱"上 GitHub。 (gitee.com)
摘要：我们研究了训练大语言模型（LLM）的高效方法，使其具备多个专业领域的能力，如coding、数学推理和世界知识。我们的方法被命名为 "分支-训练-混合Branch-Train-MiX (BTX)（BTX）"，它以种子模型为起点，以并行方式对专家进行分支训练，同时提高吞吐量并降低通信成本。在对单个专家进行异步训练后，BTX 将其前馈参数汇集为专家混合（MoE）层中的专家，并对剩余参数求平均值，然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。BTX 概括了两种特殊情况，一种是分支-训练-合并方法（该方法没有学习路由的 MoE 微调阶段），另一种是稀疏上循环方法（该方法省略了异步训练专家的阶段）。与其他方法相比，BTX 实现了最佳的精度-效率权衡。
ArcGIS 9.3已经发布，还没有仔细研究what’s new in arcgis 9.3，但这次版本升级确实带来了不少新的变化，等新版本全面铺开之后，我们可以渐渐体会到新版本所带来的改进与新功能。
部分客户公司有公网访问白名单限制，而腾讯云短信服务所使用云API3.0接口后端IP无法固定，因此需要经过代理，开发者服务器需要通过代理服务器将请求发送给腾讯云短信API接口，腾讯云短信服务也能通过http代理将返回包发送给开发者服务器。
Redis 基础以及进阶的两篇已经全部更新好了，为了字数限制以及阅读方便，分成两篇发布。（算是对一年多前 Redis 文章的一篇重制哇）
近期都在忙着项目开发，因此博客更新就比较佛系了，当然期间也看了不少博主的文章，学到了很多技巧，本文大致罗列下。顺便理一下自己的思路，有输入也要有输出嘛。
阿尔茨海默病（AD）分类的自动化方法具有巨大的临床益处，并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据，但是还没有对这些模式进行全面和平衡的比较。为了准确确定每个成像变体的相对强度，本研究使用阿尔茨海默病神经成像倡议（ADNI）数据集在阿尔茨海默病痴呆分类的背景下进行比较研究。此外，本文还分析了在融合环境中使用这两种模式的益处，并讨论了在未来使用深度学习的AD研究中如何利用这些数据类型
人工智能和机器学习可以做很多事，完成许多任务，有些事任务AI很擅长，有些则没那么擅长，目前的趋势表明，翻译就属于AI非常擅长的那种任务。
中 , 函数模板 可以与 重载的 普通函数 放在一起 , 二者之间 的调用 有 不同的优先级 ;
随着应用程序及其存储库结构的复杂性增加，存储库中.gitlab-ci.yml文件变得难以管理。对于越来越流行的“ monorepo ”模式，此问题尤其重要，在该模式下，团队将用于多个相关服务的代码保存在一个存储库中。当前，当使用这种模式时，开发人员都使用同一.gitlab-ci.yml文件来为不同的应用程序组件触发不同的自动化过程，这可能会导致合并冲突和生产率下降，而团队则在等待管道“其一部分”的运行和完成。
【新智元导读】 Karpathy在文章中谈到了AlphaGo技术中一些很酷的部分，以及，从围棋的7大属性出发，谈到了AlphaGo常常被人忽视的一些局限性。 我最近有幸跟几个人聊到了AlphaGo与柯洁等棋手的比赛。特别是，大多数的报道都是大众科学+PR的混合体，所以，最常见的问题就变成了“AlphaGo的突破性表现在什么地方？”“AI研究者如何看待AlphaGo的胜利”以及“ 胜利的意义在哪？” 我想，针对这些问题，我有一些自己的想法。 一些很酷的部分 AlphaGo 是由一系列相对来说比较基础（sta
数据库进程间通信解决方案 数据库与其他第三方应用程序进程间通信解决方案 摘要 你是否想过当数据库中的数据发生变化的时候出发某种操作？但因数据无法与其他进程通信（传递信号）让你放弃，而改用每隔一段时间查询一次数据变化的方法？下面的插件可以解决你的问题。 原文出处：http://netkiller.github.io/journal/mysql.plugin.fifo.html ---- 目录 1. 背景 2. 解决思路 3. Mysql plugin 4. plugin 的开发与使用 5. 插件如何使用 6.
摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
数据库进程间通信解决方案 数据库与其他第三方应用程序进程间通信解决方案 摘要 你是否想过当数据库中的数据发生变化的时候出发某种操作？但因数据无法与其他进程通信（传递信号）让你放弃，而改用每隔一段时间查询一次数据变化的方法？下面的插件可以解决你的问题。 原文出处：http://netkiller.github.io/journal/mysql.plugin.fifo.html 目录 1. 背景 2. 解决思路 3. Mysql plugin 4. plugin 的开发与使用 5. 插件如何使用 6. 部署相
为什么是golang，从下面这篇文章可以一窥端倪，本文从“performance, simplicity, safety, features, scale, and concurrency“等几个方面对Golang和Rust做了对比，可以看看：
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
昨天，TVM、XGBoost、cxxnet等机器学习工具的作者陈天奇宣布，自己所在的华盛顿大学新成立了一个实验室，组织代号“SAML”。
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