available models in hub through torch.hub.list(), show docstring and examples through torch.hub.help () and load the pre-trained models using torch.hub.load()torch.hub.list(github, force_reload=False)[source The locations are used in the order ofCalling hub.set_dir(<PATH_TO_HUB_DIR>)$TORCH_HOME/hub, if environment $XDG_CACHE_HOME/torch/hub, if environment variable XDG_CACHE_HOME is set.~/.cache/torch/hubtorch.hub.set_dir Hub uses the cache by default if it already exists in hub_dir.Users can force a reload by calling hub.load
近日，PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorch Hub，PyTorch Hub 由一个预训练模型仓库组成，可用于提高研究工作的复现性以及新的研究。 在更新之前，优先看一下hub代码，发现其是一个独立的python文件，没有任何关联代码，于是单独下载该文件，即可以实现对应功能。如下图所示。 ? 由于没有集成到torch包中，需要单独引用hub包，然后进行加载。 Example: 'pytorch/vision[:hub]' model: Required, a string of entrypoint name defined in repo's 通过上述考虑，完全可以通过修改下载包地址到指定网址或者文件夹目录来实现离线hub的设置。
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物接入（IoT Hub）是面向物联网领域开发者的全托管云服务，通过主流的物联网协议（如MQTT）通讯，可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，快速实现物联网项目。 数据型项目 适用场景 无设备概念或深度依赖数据流的场景，需使用者有较强的软硬件开发能力 特性描述 支持自定义 Topic，需对协议有较好了解 需开发者搭配规则引擎或自行处理数据流转及存储 物接入IoT Hub 用户（thing） 表示物接入IoT Hub 的用户，用户可以在每个endpoint项目中创建一个或多个用户thing。 目前基于MQTT协议，IoT Hub 支持创建发布 Publish 和订阅 Subscribe 两种权限。 ?
在 https://hub.docker.com 免费注册一个 Docker 账号 $ docker login 退出 docker hub 可以使用以下命令： $ docker logout 拉取镜像 推送镜像 用户登录后，可以通过 docker push 命令将自己的镜像推送到 Docker Hub。 以下命令中的 username 请替换为你的 Docker 账号用户名。
近期，火眼公司Mandiant Red Team团队发现，罗技智能物联网家居管理系统Logitech Harmony Hub存在多个可利用漏洞，攻击者可利用这些漏洞，绕过系统限制，通过SSH方式获取到设备系统的管理权限 Logitech Harmony Hub是一款集成了软硬件的智能家居管理连接系统，攻击者可以通过漏洞控制Logitech Harmony Hub，对本地网络内的智能家居系统形成攻击威胁。 此外，UART接口配置仅为传输，通过其也不能实现其它与Harmony Hub的交互。为此，我们把研究重点转向Harmony Hub内置的Linux操作系统和相关运行软件上。 通过提取的镜像文件发现，其中存在一些Harmony Hub操作系统的详细配置信息，另外，在镜像中还遗留了各种调试信息，如未strip清除的内核模块等。 ? 总结 随着嵌入式智能技术在生活中的广泛应用，很多像Logitech Harmony Hub的IoT物联网设备都使用了通用的处理器和系统架构，攻击者可以利用这些架构漏洞，添加置换进入一些恶意软件包，对目标设备系统形成安全威胁
安装包 pip install tensorflow-hub import tensorflow_hub as hub hub_url = 'https://hub.tensorflow.google.cn /google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2' hub_model = hub.load(hub_url) # 加载模型 outputs = hub_model(inputs) # 调用模型 2. 例子：神经风格转换 Ng 课也讲过这个例子 import tensorflow_hub as hub import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np hub.load(hub_url) # 调用模型 outputs = hub_model(tf.constant(content_image), tf.constant(style_image))
0x03 Poll一般步骤 在linux系统中，使用Poll的一般步骤如下： Create an epoll object——创建1个epoll对象； Tell the epoll object to 0x04 建立 Hub 在建立 Hub 这里会建立 Hub 内部的 Poller。 这就是Hub的作用。 for fd in cycle.fds] 可以看到，有两部分代码： poll_start : 这部分是 把 Channel 对应的 socket 同poll联系起来，一个 socket 在 linux 系统中就是一个 6.3 poll_start in MultiChannelPoller 这里就是把Channel对应的 socket 同poll联系起来，一个 socket 在 linux 系统中就是一个file，就可以进行
需求 由于国内访问直接访问docker hub网速比较慢，拉取镜像的时间就会比较长，例如下面这样： image-20200413172605899 一直处于一个无情等待的状态。 首先国内的镜像平台帮我们将国外的docker hub上镜像都下载到国内，然后再提供我们国内的下载地址即可。 而我们要做的，就是将默认的下载镜像仓库，改为国内的镜像仓库即可。 上面这些步骤说的就是使用 daocloud镜像市场：https://hub.daocloud.io/ 使用DaoCloud的国内镜像加速器 登陆注册DaoCloud 访问 https://account.daocloud.io
那么，究竟什么是 Traefik Hub ? Traefik Hub 概述 首先，Traefik Hub 作为一个云原生网络平台，可帮助我们能够进行立即发布、保护和扩展边缘容器。 这是一个在分布式系统中将多个集群联网的统一解决方案，它通过一个简单易用的仪表板整合了网络堆栈的众多层。 其次，Traefik Hub 是一个开箱即用的解决方案，易于学习，甚至易于实施。 Traefik Hub 鼓励团队之间的合作，允许他们从小规模开始，扩展到多个集群。Traefik Hub 简化了现代分布式系统与生俱来的挑战。 接下来，我们来了解一下 Traefik Hub 的工作原理。 Traefik Hub 原理 本质上讲，Traefik Hub 适用于一切的 Kubernetes 或 Docker 集群。 Traefik Hub 使用指南 接下来，我们就迈入开始使用 Traefik Hub 环节，总体来说，Traefik Hub 很容易上手。
Hub本意是中心，docker有docker Hub，大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上，需要的时候再pull下来，非常方便，那么模型是不是也可以这样玩呢？完全可以啊！ 现在各家都发布了Hub ，可以直接从Hub上下载pretrain模型做finetune或预测，极大的减轻了工作量。 涉及的方向只有两个，CV和NLP，但是对NLP的支持尤其多，高达22个，不仅包括目前最潮的BERT，还有百度自己研发的知识增强语义表示模型Ernie，在多个中文NLP任务中表现超过BERT，除此之外还有对话系统的一系列模型 的便捷，因为在PaddleHub中hub可以作为一个独立的模块直接运行。 download model_name 下载好模型再使用hub run预测,也可直接运行hub run。
solo宣布了Service Mesh Hub的开源版本，这代表了其在简化复杂企业环境中使用服务网格的经验方面向前迈出了一大步。 ? ? 目前，Service Mesh Hub可以发现和管理Istio和Linkerd网格，并计划提供更多支持。 为了使虚拟网格生效，Service Mesh Hub首先尝试根据用户定义的互信模型建立户型，Service Mesh Hub附带一个代理，可帮助安全地代理跨集群证书签名请求，以最大程度地减少管理证书的操作负担 一旦建立互信关系，Service Mesh Hub将开始联合服务，以便跨集群访问。 从该版本开始，Service Mesh Hub支持使用跨多个群集的多个Istio 1.5+控制平面创建虚拟网格。
docker往自己的docker cloud仓库上传镜像 1 登陆docker地址 docker hub地址为[https://www.docker.com/] 2 自行注册成功之后，继续下面的教程。 ，我们开始尝试上传到远程仓库 [root@clb ]# docker login 输入你的账号名 输入你的密码 输入你注册时的邮箱 login success 现在修改你的镜像文件标签，标签如果和你在hub root@clb ]# docker tag logstash5:5.5 cuilibodocker/logstash:5.5 [root@clb ]# docker images 现在终于可以上传到自己的hub 上了 [root@clb ]# docker push cuilibodocker/logstash 最后，去docker hub上看一眼是否成功
0x03 Poll一般步骤 在linux系统中，使用Poll的一般步骤如下： Create an epoll object——创建1个epoll对象； Tell the epoll object to 0x04 建立 Hub 在建立 Hub 这里会建立 Hub 内部的 Poller。 for fd in cycle.fds] 可以看到，有两部分代码： poll_start : 这部分是 把 Channel 对应的 socket 同poll联系起来，一个 socket 在 linux 系统中就是一个 6.3 poll_start in MultiChannelPoller 这里就是把Channel对应的 socket 同poll联系起来，一个 socket 在 linux 系统中就是一个file，就可以进行 sleep(min(poll_timeout, 0.1)) yield 6.6.1 poll方法 具体的poll方法如下，就是调用系统的方法来进行poll： def poll(self, timeout
果不其然，他们在印度新德里起诉Sci-Hub侵权。但是在印度起诉版权问题，我也是相当迷惑了。 ? （剧照：《我不是药神》） 不论如何，我还是担心Sci-hub访问不了。 于是将已知的Sci-Hub网址挨个试了试，留下目前能够正常访问的网址。 注意！ 以下为目前可用网址： ① https://sci-hub.st/ ② https://sci-hub.se/ ③ http://www.sci-hub.wang/ ④ https://sci-hub.do / ⑤ http://libgen.sci-hub.pm/ ⑥ https://www.sci-hub.shop/ ⑦ https://www.sci-hub.ren/ ⑧ https://gfsoso .99lb.net/sci-hub.html 有时如果遇到访问慢，可以挨个试试这几个网址，应该能够解决大部分问题。
https://jerry.blog.csdn.net/article/details/84787279 我第一次使用Docker hub时，觉得很奇怪，这个网站上面没有允许用户上传头像的地方 后来经过研究才发现，需要用在Docker hub上注册用户的同一个邮箱到Gravatar这个网站上再注册一个账号: ? 然后在Gravatar维护用户头像: ? ? 之后这个在Gravatar上维护的头像会自动同步到Docker hub上: ? 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙": ?
早前介绍过Helm Hub。Helm Hub方便您在许多人和组织托管的许多分布式存储库中查找chart。 https://hub.helm.sh/ Open Policy Agent（OPA）项目刚刚提了PR，现在大家也可以轻松找到和使用OPA chart。 https://hub.helm.sh/charts/stable/opa 对Helm和OPA刚兴趣的可以到链接多了解。
很重要的是TensorFlow Hub基于Web技术，开发者只需要通过浏览器就可以搜索、浏览TensorFlow模型。下面我们来看看在TensorFlow Hub上可以做哪些事情。 TensorFlow Hub是一个共享可重用机器学习模型的平台，其愿景是为研究人员和开发人员提供一种方便的方式分享他们的工作。 在代码上非常简，使用文件系统路径代替tfhub.dev URL引用模块即可： m = hub.Module("/tmp/text-embedding") embeddings = m(sentences 挑战赛的获奖者发表了一篇描述他们的方法的论文，并在TensorFlow Hub上发布了他们的模型，展示了迁移学习的优势。 来自TensorFlow Hub团队的Jeremiah Harmsen发布了一个Kaggle示例，演示了如何利用TensorFlow Hub的预训练模块来解决Kaggle上的情绪分析挑战。
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