为培养云计算技术人才，针对高校组织的计算机相关比赛，腾讯云将免费提供比赛期间的云计算资源支持，鼓励高校学生实现云上便捷开发！
疫情牵动着每一个人的心，疫苗研发和药物筛选工作更是争分夺秒。 分离毒株、药物筛选、新药研发等需要进行大量的数据分析和科学超算工作。腾讯云具有强大的CPU及GPU算力调度能力，能够为基因测序、医疗工程提供稳定高效的算力支持，从而降低创新药物前期研发的成本与周期。 为助力研究机构加速新药筛查和疫苗研发，腾讯云组建了应急工作小组，免费开放云超算等能力。目前，已向中山大学药学院罗海彬教授团队提供了批量GPU云服务器免费使用权，帮助该团队推进病毒药物的筛选工作；向北京生命科学研究所/清华大学生物医学交叉研究院
因为电脑只有CPU，算力不够，以及很多深度学习教程以及模型都是在GPU环境下进行，所以一直想着怎么样才能白嫖到服务器，毕竟云服务器不便宜，要是经常用的话，对学生党来说是一笔不小的支出。有一天经过群友推荐终于找到了一个可以免费试用200元的云服务器。二话不说，先试试看再说。 添加了 北京超级云计算中心 工作人员。他给我申请了账号，然后根据账号在AI 智算云: https://ai.blsc.cn登录，根据网址的操作文档，以及同一对一的解疑群，便可实现创建对应算力服务器以及远程传输、桌面控制等功能。效果如下图：
还记得 CVPR 2015 开完会回来，感觉大家都在讨论 deep learning，convolutional neural network，当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集，结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板，让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，结果没过多长时间，大家都不用了，只用自己的笔记本，所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
假如你是一枚学生党，既没有钱，学校实验室计算卡又不够用，却入了机器学习的门，那你肯定用过一个神器：Google Colab。
创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目，那么进行这一步）
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么？（其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频
“ 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力，部署清华大模型 ChatGLM2-6B，有失败有成功，但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源，终于成功了。”
杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么？ 排第一的肯定是组里算力不够，而且是永远不够，即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽： 找导师吵了架终于在春节前回了老家，但过年时间也得炼丹！ 实验室的显卡还不够用，现在家里只有个笔记本，根本跑不动！ 我去问了一圈，发现AI学子春节也要炼模型这种事，还挺普遍。 比如投国际会议的，ECCV今年截止日期是3月7日，时间很紧张。 CVPR更要命，Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点，大年三十晚上写论文，真·难
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
多媒体技术研究中心（SIAT-MMLAB）创建于2009年，致力于计算机视觉与深度学习等领域的创新性基础研究与应用开发。 中心网站：http://mmlab.siat.ac.cn/ 学术成果：团队论文谷歌学术累计被引近5万次，曾获AAAI 2021杰出论文奖、2篇论文入选ECCV近5年Top10高被引论文，在ImageNet、ActivityNet等重要视觉国际竞赛10余次取得第一。 研究团队：中心拥有全职科研人员10余名，在视觉技术的应用研发和实施方面有丰富的经验，核心成员入选2020爱思唯尔中国高被引学
腾讯云学生机服务器是腾讯云为在校学生提供的一种免费云服务器资源，可以用于学习、实验、开发等目的。以下是使用腾讯云学生机服务器的一般步骤：
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
相关信息： VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片，在机器学习，特别是深度学习中得到广泛的应用。但是，无论是企业、学校、医院或者政府单位，决定在人工智能领域进行投入时，领导却发现： 投入了100万，光买设备就花了80万，工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活，却发现花了一个多星期，IT环境还没有搞好 究其原因，大致有以下三个：
OpenAI 联合创始人、总裁 Greg Brockman 发推，晒出了自己、OpenAI CEO 奥特曼与英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的合照。
腾讯云学生机是腾讯云一款适合学生、个人站长、云服务器技术爱好者使用的基础级云服务器，包含特价云服务器、域名(加钱可选)、免费对象存储空间（6个月），适用于学习云服务器操作、搭建具有一定访问量的网站、部署项目及开发微信小程序服务等场景，但很多同学不知道如何申请，需要什么步骤，下面给大家做个详细介绍。
3月26日，2021年度犀牛鸟中学科学人才培养计划正式启动。本计划是由清华大学丘成桐数学科学中心、清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室、北京雁栖湖应用数学研究院、腾讯基金会和腾讯犀牛鸟联合发起，腾讯云和爱学堂参与协办的面向中学科学人才的公益项目。本计划旨在为学生提供更为系统有效的课程与实践指导，助力其开阔学术视野，了解学术工作脉络，参与学术研究实践，培养独立、理性的思维方法与科学的实践方法。 作为项目协办方与云计算合作伙伴，腾讯云将为入选培养计划的个人与团队提供免费的GPU云服务器资源，供课题研究的
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布，腾讯云作为国内云厂商的领导者，将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源，同时进一步降低企业的使用成本，帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU，为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速，以应对各种各样复杂的计算挑
现在云服务商对学生都是很优惠的，腾讯云学生服务器腾讯云也推出了9.9元购买云服务器的优惠活动，是一款固定的优惠套餐，包含特价云服务器、域名(加钱可选)、免费对象存储空间（6个月），但是好多用户却不知道在哪里申请，需要什么条件，流程是怎么样的，下面给大家做个介绍
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。
本文介绍了FPGA在数据中心的技术创新，通过可编程逻辑、低功耗、硬件加速以及云化平台等特性，为数据中心带来降低成本、提高效率、加速创新、优化资源利用等价值。同时，文章还分析了FPGA在数据中心领域的应用和前景，并指出FPGA在加速数据中心、降低能耗、提高系统稳定性等方面具有广泛的应用价值。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。 1月20日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务，利用云服务的方式将只有大型公司才能长期支付使用的FPGA服务推广到了更多企业。企业可以通过FPGA云服务器进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上。同时，与已经深
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
Linux 内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。
今天朋友圈被双黄连可抑制冠状病毒刷屏了，数据君温馨提示：大家千万不要在疫情扩散期去药店集中排队“抢药”，双黄连尚无有力证据证明疗效，但是它的广告语对“预防病毒”很有效： 您勤洗手，您多通风，人多不去凑热闹，多喝水，睡眠足，瓜果蔬菜牛奶好。 1 经 过 证 实 · · · 真 正 抗 病 毒 的 药 物 是 · · · 不出门 只要大家囤好粮食自行隔离不凑热闹，相信很快就会跟病毒说再见！ 与此同时，针对新型肺炎的疫苗和特效药也在紧锣密鼓的研发过程中。分离毒株、药物筛选、新药研发等需要进行大量的数据分
由于个人目前开发个人小程序应用，发现接口请求地址正式环境必须https请求，顺便就将自己的服务器安装ssl证书。以下简单介绍。
最近在研究多张照片转3D模型想过的技术。NeRF是目前最主流的方式之一。本文主要在腾讯云CVM云服务器上实操Nerfstudio的安装及example运行。过程中遇到了很多坑，希望本篇文章能帮助大家不再遇到相关的安装、配置、运维的坑，顺利在应用层上纵横驰骋。
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
颜萌 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 所到之处，英伟达CEO黄仁勋例行强调：我们是一家AI公司。 谁又能说不是？ 市值两年上涨7倍，芯片供不应求，屡战英特尔，坚持怼谷歌，是当前AI大红大紫中的实力玩家，也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来，从游戏芯片供应商，到AI芯片垄断者，英伟达俨然历史钦定。 不过，回溯英伟达的风云际会，历史进程纵然功不可没，个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌，没有在CUDA上百亿美元的押注，又怎会有如今风光无
我们曾对黑客的世界充满着无限的幻想和畏惧，但随着技术的崛起和安全领域的进步，黑客技术已经变得越来越普遍。事实上，很多黑客工具被用于网络安全的工具可以用来进行渗透测试和安全测试，所以作为程序猿，很有必要了解甚至尝试一下这些开源的黑客工具。但是请不要将它们用在非法用途。
大家好，我是来自学而思的赵文杰，现就职于学而思网校并担任架构师的工作，接下来我将为大家分享互动白板在在线教育上的应用。
AI芯片巨头英伟达的2018，再糟糕不过，所以2019年GTC大会，也比以往更受关注。
我之前用的都是xshell软件，这个软件收费版很贵，但是学生有免费的学生版。我们也可以选择免费的mobaxterm，也很好用，链接在下面。
作为云计算服务的重要组成部分，云服务器以其简单高效、安全可靠、弹性扩展的特性成为核心力量，构建了包括计算、网络、存储在内的综合服务平台。以腾讯云服务器为例，CVM不仅提供了镜像复制、快照备份等功能，还可以按实际使用计算费用。借此，用户可以在数分钟内获取并配置腾讯云服务器计算实例。值得一提的是，腾讯云服务器对于前沿的高性能计算也有较好的支持。今年初，腾讯云推出了高性能异构计算基础设施----FPGA云服务。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
云计算是一个术语，用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说，云计算就是基于互联网的计算。在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英特尔的GPU“大招”——硬件产品和软件生态——终于一起来了。 AI时代，GPU对计算加速的重要性毋庸置疑。 连英特尔也承认，进入海量智能设备和数据指数增长的时代后，需要将重点从CPU转移到跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器的混合架构。英特尔将其称之为“XPU”愿景。 今天，英特尔发布了“XPU”愿景中的两个重要产品： 1、首款数据中心独立显卡，即英特尔服务器GPU 2、用于统一和简化的跨XPU体系架构编程的oneAPI Gold工具包
Learn to ship software like a pro. There's no substitute for hands-on experience. But for most students, real world tools can be cost-prohibitive. That's why we created the GitHub Student Developer Pack with some of our partners and friends
"创客运动”(maker movement)在一定程度上是由Raspberry Pi等低成本电脑促成的，它推动了嵌入式开发者社区的快速增长，并为数千万人带来了更高的技术能力。如今成千上万的创客项目可能受益于人工智能，从智能家具、人脸识别到宠物监控、智能小家电等。
SuperVessel的云端GPU共享技术为全球首发，**它基于POWER 8处理器和NVIDIA® Tesla® K40 GPU加速器的异构计算系统。**Tesla K40是Tesla加速计算平台的高端加速器，可以向用户提供超级计算级的性能，满足各种严苛的HPC应用需求。 NVIDIA所推出的cuDNN（CUDA深度神经网络库）可以被集成到各个主流深度学习框架中以提供GPU加速支持，其中就包括此次SuperVessel超能云GPU加速服务提供的Caffe、Torch、Theano框架，助研究人员实现更加高效的深度学习模型训练。
参加征文比赛，原计划用一些api或cps之类的文章进行投稿，但经过对比查询其他选手的帖子后，果断转移方向，单纯的讲述技术，实在没信心能赢过论坛中的诸多大神。
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上，Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区，非常愿意帮助您提升数据科学水平。
刚毕业那会，拿着学生证注册了github学生包，然后用github学生包薅Termius羊毛，免费用了两年Termius的同步服务。随着前不久github学生包过期，Termius的同步服务也没了。秉着不花钱的原则，我开始在网上搜索免费、开源、可同步的SSH客户端软件，一番搜索加上几天的体验，发现electerm可完全替代Termius。
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