IBM的小型机通常都使用IBM HMC进行硬件管理，所以我们也通过HMC来获取采集其所管理的IBM小型机的硬件状态信息，从而用于监控。 思路：
冉令楠，鞍钢集团信息产业有限公司项目经理，鞍钢数据中心系统运维监控平台建设负责人。
(1) 硬件故障报警灯是一个发光二极管，它亮表示系统检测到了硬件故障，管理员应该注意。
在此收集了一些厂商的服务器存储设备的默认管理口信息，以供大家日后运维时方便查找，若有错误的地方请指正，谢谢！
前言 虚拟化的目的是为了提升硬件的资源利用率，包括CPU，内存、IO等。在各种虚拟化中，都有内存压缩、内存去重等技术。本文通过介绍PowerVM的内存去重技术，有助于读者了解其他虚拟化技术内存区中底层原理。vSphere中的透明页面共享与PowerVM的内存去重技术原理基本是一致的。 名词术语解释 由于 PowerVM 的相关术语较多，并且中英文、以及英文简写夹杂在一起不利于读者理解。因此在文章正文之前，我们先介绍一下文中涉及到的相关术语，统一文中描述方式。为了使描述简介，相关术语将尽量使用英文简写。 Ad
作者：一点一滴的Beer 个人主页:http://www.cnblogs.com/beer
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问，
Apache Ambari是对Hadoop进行监控、管理和生命周期管理的基于网页的开源项目。它也是一个为Hortonworks数据平台选择管理组建的项目。Ambari支持管理的服务有： Apache HBase Apache HCatalog Apache Hadoop HDFS Apache Hive Apache Hadoop MapReduce Apache Oozie Apache Pig Apache Sqoop Apache Templeton Apache Zookeeper
Apache Ambari是对Hadoop进行监控、管理和生命周期管理的基于网页的开源项目。它也是一个为Hortonworks数据平台选择管理组建的项目。Ambari支持管理的服务有：
正常（默认）情况下，在AIX系统里面，使用shudown -F命令执行关机命令，只会关闭AIX以及LPAR，并不会切断小机的电源。
作者说明： 针对虚拟化中存储池的配置，笔者将书写一个系列作品，介绍从PowerVM到KVM再到Docker中存储池的配置与调优。似乎看起来三种技术没有什么关联性，但IT技术本质上实现原理一致的地方很多。理解了PowerVM，理解X86虚拟化不存在障碍，理解了Wpar，去理解docker的原理也不会太困难。 具体而言， 第一篇引用我在2013年的作品，介绍PowerVM中存储池的配置和调优，由于公众号字数限制，将分为三个子篇阐述。第二篇将讲述在KVM中，存储池的配置和调优。第三篇将讲述在Docker中，存储持
伴随着中国制造业的转型升级，在制造业领域需要越来越多的成熟的产业工人，但随之而来的是劳动力成本的增加，人员的安全保障，以及对操作工人的素质统一和质量的稳定性等一系列问题，这些都制约着企业的高速发展。而随着智能无人化工厂的兴起，工业机械人的大量应用，能够有效的解决这一难题。各种机床制造商也纷纷转投工业机械人这一新兴产业，去研发相关的机械人设备。但是他们在市场上往往面对的是通用型的控制系统，如PLC+伺服控制系统，这些系统只能构建相对简单的机械手控制，并不能满足复杂和可靠的运动控制。而专用的机械人系统，不但价格
这种飞控系统的代码太长,而且还有RTOS在里面.我看源码也不知道怎么办,就是一步一步的来吧.会使用很多工具来辅助这个过程.
我在上一篇文章中（参见科技云报道，“云不一定节省成本”——云产业发展观察与企业级iaas建设实践）已经分析了企业级IaaS平台架构设计中要考虑的一系列因素，其中提及了对于遗产系统的纳管——这也是私有云区别于公有云的主要特点之一。在当前需要建设IaaS私有云平台的企业中，往往要考虑多种遗产系统、异构虚拟化资源的统一纳管。
ASEMI代理HMC717ALP3E原装ADI（亚德诺）车规级HMC717ALP3E
PBLE: Physical Buffer List Entry 物理缓冲区列表条目
在Kubernetes中创建一个Deployment 部署就会在Node上创建一个Pod，Pod是Kubernetes中对于一组容器以及与容器相关的资源的集合。Pod中的容器会共享IP和端口资源。
1.首先是要安装好PHP 2.进入PHP的下载解压目录下的ext目录#cd/root/php-5.PHP
近年来无人机应用市场日趋火热，无人机开始被应用在多个领域之中，比如航拍，植保，运输，安防等。随着应用场景的增加，对于无人机的大脑一飞控，的性能和功能要求也变得越来越高。国内具有一大批优质的无人机企业，如DJI，零度，亿航，极飞等。可是这些企业的飞控系统并不开源，而开源飞控市场却基本被国外所垄断，比如APM, PX4, Autoquad等，国内目前还没有一款开源飞控可以与之抗衡，在国际上也没有令人熟知的“国产”开源飞控。 正是基于开发出一款世界知名的中国的开源飞控，我从2016年开始了StarryPilot这个项目。飞控的设计理念是一款轻量，功能强大的飞控，主要面向科研和无人机行业应用，使得无人机开发技术更加普及，也更容易将无人机技术应用到各个行业。
博客: https://cloud.tencent.com/developer/user/5060293/articles | https://logread.cn | https://blog.csdn.net/ssbandjl | https://www.zhihu.com/people/ssbandjl/posts
CentOS 8 和RedHat Enterprise Linux 8发行的版本是一致的,都是基于 Fedora 28 和 内核 4.18.支持传统的、新兴的工作负载的工具，为用户提供了稳定的、安全的、一致的基础、跨混合云部署。CentOS 完全遵守 Red Hat 的再发行政策，并且致力与上游产品在功能上完全兼容。CentOS 对组件的修改主要是去除 Red Hat 的商标及美工图。该版本还包含全新的 CentOS Streams ，Centos Stream 是一个滚动发布的 Linux 发行版，它介于 Fedora Linux的上游开发和 RHEL 的下游开发之间而存在。你可以把 CentOS Streams 当成是用来体验最新红帽系 Linux 特性的一个版本，而无需等太久。
HMC408LP3ETR非常适合：802.11a和HiperLAN无线局域网、UNII和点对点/多点无线电、接入点无线电。
DNA胞嘧啶甲基化（5mC）是一种重要的表观遗传修饰，参与了细胞特异的基因表达调控、基因组稳定性维持等重要的过程。哺乳动物细胞中，DNA胞嘧啶甲基化可以被TET家族蛋白氧化，进而去甲基化，从而动态调控基因组中的胞嘧啶修饰（ 图1a, b）【1】。胞嘧啶羟甲基化修饰（5hmC）是基因组中丰度最高的去甲基化中间产物（尤其在神经细胞中），可能发挥着重要的功能【2】。但是由于传统的亚硫酸盐测序技术（Bisulfite sequencing）无法区分5mC 和5hmC修饰（图1c），研究团队在2018年研发了ACE-seq技术能在单碱基分辨率上鉴定5hmC修饰【3】，然而如何在单细胞水平对这两种DNA修饰进行定量检测还是一个挑战。
2.搜索。单独搜索简单，但是要实现在不同栏目下的搜索，就相对复杂些，而且不论搜索还是分栏目，分页都要带上；
CentOS 8 官方正式发布了！！！CentOS 完全遵守 Red Hat 的再发行政策，并且致力与上游产品在功能上完全兼容。CentOS 对组件的修改主要是去除 Red Hat 的商标及美工图。
尽管在改善多形性胶质母细胞瘤(GBM)治疗方面做出了许多努力，但GBM仍然是最致命的癌症之一。有效的基底膜治疗需要灵敏的术中肿瘤显示和有效的术后化疗。不幸的是，基底膜的弥漫性和浸润性限制了基底膜肿瘤的发现，而目前的术中可视化方法限制了肿瘤的完全切除。此外，虽然化疗经常被用来清除手术后残留的癌症组织，但大多数化疗药物并不能有效地穿越血脑屏障并进入GBM肿瘤。因此，GBM的治疗选择性有限，复发率高，需要在手术和治疗过程中提高其完全可视性的方法。
我是不是膨胀了，连卫星都敢做了？不知道你是否有想过自己制作一颗卫星吗？看完本篇文章，你也能自己做个卫星，要想上天就差个火箭了！
我们将现有环境中的监控称之为眼，例如：APM、Zabbix、Flume、Tivoli、HMC、NPM、Netbase 等，通过眼获得了众多运维数据，包括：业务监控数据、中间件监控数据、数据库监控数据、IAAS 监控数据、PAAS 监控数据、系统监控数据、硬件监控数据、存储监控数据、网络监控数据、众多日志数据、变更数据等。
比较通俗直白一点的说法，CentOS是Red Hat发行的商业版RHEL的开源替代版，也是作为Linux服务器使用的比较主流的开源操作系统之一。
导读 今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络（Bayesian GAN），结合贝叶斯和对抗生成网络，提出了一个实用的贝叶斯公式框架，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受，今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现，并且Google
github上下载仓库或者克隆仓库，速度基本稳定在20k以下，这老哥是真的稳。当克隆一些大的仓库时，以这乌龟速度，很容易出现克隆超时的错误，等了几十分钟的下载一夜回到解放前，那种感觉我猜各位或多或少都经历过。本博客会整理几种亲测可用的方案，下载速度很大地提升，一个大的仓库一分钟左右就可以搞定，也会持续的更新一些可用新方法，希望对你有帮助 以下方案均来自网络的分享，我只是做整理推荐。感谢那些无私的程序员们
Claude 3 系列模型有三个版本：Claude 3 Haiku 轻便快捷、Claude 3 Sonnet 是技巧与速度的最佳结合以及性能最强大的 Claude 3 Opus。
来源：GitHub 编译：机器之心 参与：吴攀 本文长度为1200字，建议阅读4分钟 本文为你介绍「珠算（ZhuSuan）」这一软件库的介绍文档。 5月27-28日，机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）将在北京 898 创新空间举行。在峰会第一天下午的「机器学习」主题 Session 上，清华大学副教授朱军将分享解读《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库（ZhuSuan: a GPU Library for Bayesian Deep Learning）》。 近日，清华大学机器学习组
选自Github 机器之心编译 参与：吴攀 5 月 27-28 日，机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）将在北京 898 创新空间举行。在峰会第一天下午的「机器学习」主题 Session 上，清华大学副教授朱军将分享演讲《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库（ZhuSuan: a GPU Library with Bayesian Deep Learning）》。近日，清华大学机器学习组已经在 GitHub 上发布了「珠算（ZhuSuan）」这一软件库。机器之心在本文中编译介绍了该项目的
选自GitHub 作者：Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号（比如图像、视频和音频）长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近，这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
关于DNA甲基化检测手段介绍，阅读：Make Decision: DNA甲基化检测方法，哪一款适合你？ 。同样的，早期研究以芯片为主，从成本的角度来看，也是芯片为主，但是测序数据更丰富。
而另一个网友发现，Claude 3 Opus仅用了2个提示就从头重新发明了这种量子算法。
导读：在过去的一个月中，Intel收购了深度学习芯片公司 Nervana Systems ，以及移动和嵌入式机器学习公司 Movidius，给未来的深度学习下了重注。而Intel所做的这一切，正是在为
1.2：什么是持续集成： 持续集成是指开发者在代码的开发过程中，可以频繁的将代码部署集成到主干，并进程自动化测试
发布还没几天，就有越来越多的博士发现，自己手里还没发表过的研究成果，居然都被Claude 3给破解了？！
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85335364
导读：三星电子表示，存储芯片的优异表现帮助公司在第二季度实现创纪录的季度业绩，而且很可能收益增长一直延续到第三季度，收益主要来源于对苹果公司OLED电子屏幕的销售。（文末更多往期译文推荐） 据悉，世界
2022年8月31日，黑龙江省农村信用社联合社发布《同城灾备二期-小型机项目》招标公告，预算 1700 万元。 项目概况：采购4台E980小型机、2台HMC及相关配件，及相应设备安装、部署、PowerVM实施及虚拟化资源池搭建等。 中标结果 2022年9月21日发布中标结果，神州数码系统集成服务有限公司 1649 万元中标。 经评标委员会评审，投标单位按得分排名由高到低排序前三名为。 第一名：神州数码系统集成服务有限公司 第二名：北京中科金财科技股份有限公司 第三名：北京同天科技有
之前一篇:跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十一）
之前没有学过概率编程？对 TensorFlow Probability（TFP）还不熟悉？下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》（教程查看地址：https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow），这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源，TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷硬币100次，它出现头53次，所以频率/概率为0.53。 先验概率，更新和后验概率 我们从一种信念开始，叫做先验。然后，我们
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷
一个[合格的]Oracle DBA在安装数据库的时候，通常都会按要求关闭NUMA（MOS：Disable NUMA At OS Level (Doc ID 2193586.1)），因为启用NUMA会导致CPU彪高，性能很差（MOS：High CPU Usage when NUMA enabled (Doc ID 953733.1)）。也许是这类问题太多，从Oracle 11gR2开始，默认就关闭了NUMA特性，因为NUMA的使用比较苛刻，要结合硬件、操作系统和Oracle版本（MOS：Oracle NUMA Usage Recommendation (Doc ID 759565.1)）以及应用程序。稍有不对，努力白费，所以乖乖的关掉NUMA，是比较正确的事情。
同样的策略，我们也可以应用到其它领域的知识背景快速学习，比如我们的lncRNA系列，miRNA系列，现在我们一起学习一下DNA甲基化吧。
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