当使用 docker pull 仓库地址/用户名/仓库名:标签 时，会前往对应的仓库地址拉取镜像，标签无声明时默认为 latest， 仓库地址无声明时默认为 docker.io 。
题图摄于长安街 本篇转发TAP系列文章之九，Tanzu Application Platform (TAP) 的应用开发加速器。 背景 对于开发人员来说，尤其是新加入的人员来说，一直以来都有个困惑，那就是如何高效地启动应用开发。通常情况下，开发部门通过一定时间的积累，会有相关的开发规范和项目规范。 如何让新人能够最快的适应这些规范，项目该怎么建，配置该怎么写，代码依赖库有哪些，注释怎么写等等，都是需要解决的问题。否则，每个开发人员写的项目将会五花八门，到最后无人能够读懂而没法接手，更谈不上更新维护。
Docker用起来非常爽，尤其是用于DevOps实践时。但是，当你在国内或者本地拉取镜像时，经常会碰到各种“便秘”——要么镜像拉取缓慢，要么时断时连，要么连接超时！
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。
AI 科技评论按：谷歌前日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
AI 科技评论按：谷歌昨日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
利用高层次综合工具，开发者只需要编写高级语言的代码完成程序功能，就能将高级语言编写的代码综合成相同功能的 RTL 级实现 (基于 Verilog 或 VHDL)。开发者还可以通过添加一些 pragma 的方式来指示和调整高层次综合工具生成的硬件模块的架构。整体而言，利用高层次综合工具进行 FPGA 硬件开发的过程，应该是利用软件语言的表达来描述硬件模块的过程。目前，高层次综合的代码都是基于 C/C++/OpenCL 的，所以对于没有硬件设计基础的朋友来说，利用高层次综合工具可以大幅度地降低学习难度，缩短开发周期，加快设计迭代速度。
（4）镜像加速 a、使用阿里云加速器 链接：https://cr.console.aliyun.com/#/accelerator 注册用户并申请加速器，得到一个像“https://urx3vps4.mirror.aliyuncs.com”这样的地址。我们需要将其配置给Docker引擎
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
本来很多域名对应的IP地址都是由上游可信赖的服务器提供的，这样可以降低网络上的流量压力
陈天奇 发表于 tvm社区 量子位 搬运 | 公众号 QbitAI 华盛顿大学陈天奇博士近日在tvm社区介绍了VTA(Versatile Tensor Accelerator)项目，量子位全文搬运如下。 问题：不只是硬件设计 2016年的秋天，我收到我们系硬件的教授Luis的邮件邀请畅谈合作计划，当时正在酝酿TVM计划的我这样认识了同系的法国同学Thierry，开始了我们将近两年的合作。AI芯片和硬件加速是深度学习发展写下一个大的方向，而如何设计专用加速芯片无疑是大家都感兴趣的话题，Thierry也不例外
选自arXiv 作者：陈天奇等 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成，内容包含新方法的介绍与讨论，以及 TVM 在英伟达、AMD 的 GP
作者：Bowen Xu, Mingtao Chen, Wenlong Guan, Lulu Hu
2018 年五月之后，微软将后续发布的所有 docker image 都推送到了 MCR （Miscrosoft Container Registry），但在中国大陆，它的速度实在是令人发指，本文将介绍一种方法来解决这个问题。
镜像是由多层存储所构成，下载也是一层层的去下载，并非单一文件。 镜像的基础是底层AUFS的支持.
“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（查看公众号上篇内容）》，本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍，希望您能有所收获。
这一节我们给游戏增加点额外的奖励，大多数游戏中都会有金币、装备啥的来激励玩家，在jumpy这个游戏中，我们也可以增加类似的道具：加速器。效果图如下：
过去几十年来，计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸，每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
官方文档: https://docs.docker.com/docker-for-mac/
本文介绍了如何使用Docker在Windows 10上安装Ubuntu 14.04并使用Caffe进行深度学习训练。首先介绍了Docker for Windows的安装过程，然后说明了如何在Ubuntu 14.04上安装Caffe。最后，作者尝试运行一个简单的Caffe示例，虽然遇到了一些问题，但成功运行了示例。
操作系统：Windows 10 Pro 版本作为演示版本，其他能够支持运行 Docker 的操作系统同样可行，但需要自行探究如何使用。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。
【新智元导读】英伟达创始人黄仁勋在9月26日GTC北京的主旨演讲中，隆重介绍了NVIDIA Tensor RT 3。今天英伟达的官方博客则着重介绍了NVIDIA深度学习加速器(NVDLA)这一免费开源架构。在会后新智元对黄仁勋的专访中，黄仁勋谈到了谷歌TPU与Tensor RT 3 的区别，并表示中国整个计算机产业的技术水平已经是世界一流。 GPU 不光能做 Tensor 的处理，还能做很多其他任务 2017年5月GTC 美国的大会上，黄仁勋宣布，将开源 Xavier DLA 供所有开发者使用、修改。初期版
shipyard提供了管理界面管理各种docker资源。 项目地址：https://github.com/shipyard/shipyard。 安装方法：
Ansible是一个非常简单的IT自动化平台，使程序和系统更易于部署。Ansible本质上是一个进行了封装的Shell，优点在于它是去中心化的工具，可以直接通过ssh管理远程主机，实现无Agent的部署。
https://docs.nvidia.com/doca/sdk/erasure-coding-programming-guide/index.html
在现代软件开发中，版本控制系统是不可或缺的工具。Git和Github是其中最受欢迎的组合。Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于追踪代码的改动，而Github则是一个基于Git的代码托管平台，提供了代码托管、协作开发等功能。
K8S(kubernetes) 日渐火爆，但由于出自Google，对GFW内的用户及其的不友好。 而之前的 *.azk8s.cn 全能镜像站，也于 2020年4月2日限制了对 Azure China 之外的 IP访问，无疑又是雪上加霜 (很多生产集群应该开始跳脚了)。
上周在和其他生物科技领域的创始人一起参加活动时，创始人们讨论了关于如何加入生物科技领域加速器/孵化器方面的问题。他们对加入孵化器或加速器存在很多疑问，我应该加入吗？加速器或孵化器真的能“加速”我的企业
模型优化工具包是一套先进的技术工具包，可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来， 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
Docker最初是dotCloud公司创建人Solomon Hykes在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于dotCloud公司多年云服务技术的一次革新，并于2013年3月以Apache2.0授权协议开源，主要项目代码在Github上进行维护。Docker项目后来加入了Linux基金会，并成立推动开放容器联盟(OCI)。
创业加速器在当今科技世界中发挥了重要作用，每天都会有新的加速器成立。TechStars执行董事NattyZola认为，“创业加速器可以让创业企业得到行业内专家的指导，知名导师的培训，构建有效的人脉网络。创业加速器提供的资源可以降低创业成本，让创业团队获得早期创业资本获得早期发展。创业加速器已经成为新型的商学院。”在很多方面，加速器已经是全世界创业者必经的仪式。 Gust和Fundacity撰写的研究报告深入分析了全世界的加速器项目。本报告是2014年加速器报告的系列报告，其目标是了解全球加速器行业如何发
对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？
近期将为大家奉上美国著名加速器500Startups发布的报告《世界500强企业如何融入创业革命浪潮？》，有兴趣的朋友可以留下邮箱！ 近年来，信息技术和资本市场的结合推动了创业活动快速发展。像旧金山-硅谷，波士顿-剑桥和纽约等地区在美国创业活动中和融资活动中占据主导地位，同时大量证据表明美国各地区都存在大量的早期风险投资活动。 随着创业企业开始向传统科技中心以外的地区拓展，各地区和联邦政府领导者逐渐将创业企业看作是经济发展的重要动力。官方遇到的现状是创新驱动模式下的创业行为与传统的小企业存在显著区别，这意
现在加速器随处可见。各个城市，大学，投资机构甚至是乡村都在积极拥抱创业加速器，他们认为有了加速器就能表示他们对创新和创业非常友好，非常支持了。他们认为有了加速器就能很快并且很容易地吸引年轻人、支持当地经济发展，将人们和全球经济联系起来。而且加速器这个领域基本上没有进入壁垒，几乎每个有无线网络和开放式办公空间的地方都可以自称是加速器。每个加速器的水平参差不齐，而且直到最近也没有人对加速器进行过评估。 最近，Unitus 种子基金，作为一家有影响力的投资机构，发布了一份关于全世界范围内加速器业绩的调查。该报告
创业加速器在当今高科技创新创业发展过程中发挥重要作用，几乎每天都会有新的加速器项目成立。Techstars的执行总裁认为，创业加速器是“经过证明可行的方式，通过专家辅导和提供相应的导师培训，将创业企业和广泛的人脉网络建立联系，从而推动创业企业快速发展。创业加速器提供的资源降低了创办企业的成本，并且为早期创业团队提供创业资本，推动企业发展走向正轨，或者是实现达到的发展节点。创业加速器已经成为新型的商学院。” 《2015年美国和加拿大加速器发展报告》由Gust和Fundacity共同撰写完成，为人们展示了美
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
伴随AI开放平台兴起的除了AI创业大潮，还有“AI加速器”这个源自硅谷的舶来品。本土科技企业、知名国际加速器纷纷通过新设业务或分部的方式入局AI加速器，既有腾讯这样的航母级企业走出去寻找项目，也有微软加速器这样的外来者扎根本土培育优质项目。
近期将为大家奉上美国著名加速器500Startups发布的报告《世界500强企业如何融入创业革命浪潮？》，有兴趣的朋友可以留下邮箱！ 去年，以色列创业生态系统获得了历史性的发展。不仅在投资和退出的数量和质量方面有很大提升，而且以色列的加速器和孵化器也获得了前所未有的发展。由于加速器和孵化器是以色列创业生态系统重要的基石，我们决定要深入研究和分析加速器和孵化器在2015年所取得的成就，同时研究加速器和孵化器对以色列产业和创业生态的重要性。 本报告并没有包括导师项目，联合办公项目或为早期创业企业提供支持的咨询
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？
它允许用户自定义并增强您最喜爱的网页的功能。用户脚本是小型 JavaScript 程序，可用于向网页添加新功能或修改现有功能。使用 油猴，您可以轻松在任何网站上创建、管理和运行这些用户脚本。
近日 Flutter 发布了 3.0 版本，如何同时享受 Flutter 和 Rust 的双重优势呢？答案是 flutter_rust_bridge。
根据统计结果显示，所有从这家加速器毕业的企业融资成功率高达93%。 在大众创业、万众创新后，创业突然变得不那么时髦了。随着一茬茬的初创公司拔地而起，背后的孵化器、加速器也如雨后春笋般涌出来。 根据科技部火炬中心的数据显示，从1987年到2016年年底，全国纳入火炬计划统计的众创空间有4298家、科技企业孵化器有3255家、企业加速器有400余家，这意味着全国共有双创平台7953家，数量高居世界第一。 其中，值得注意的是，近三年间全国新建成孵化器1787家，超过30年孵化器总量的一半。 一大波孵化器、加速器快
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构，它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活，得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于，都直接从特定的硬件获得反馈信息，如 latency，energy 和 storage，而不是使用代理信息，再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
