Curl是一个利用URL语法在命令行下工作的文件传输工具,1997年首次发行。它支持文件上传和下载,所以是综合传输工具,但按传统,习惯称Curl为下载工具。Curl还包含了用于程序开发的libcurl。
开篇:默认的curl版本太旧,需要升级,才可以支持http2协议 1、安装repo [root@ ~]# rpm -Uvh http://www.city-fan.org/ftp/contrib/yum-repo/rhel6/x86_64/city-fan.org-release-2-1.rhel6.noarch.rpm 2、查看当前repo中包含哪些curl版本 [root@ ~]# yum --showduplicates list curl --disablerepo="*" --enablerep
哪里下载macs fan control pro mac 序列号 永久使用版资源啊,Macs Fan Control Pro for mac是一款可以帮助用户控制Mac电脑风扇速度的软件。当用户在进行大量计算机工作、视频渲染、游戏等高负荷运作时,CPU会变得十分繁忙,从而产生大量的热量,这时候风扇就会自动升速以保证CPU温度不超过设定值。但是,这样的自动调控有时会对机器造成负担,打扰到用户的工作。而Macs Fan Control Pro for mac可以让用户手动控制风扇速度,进而调节CPU温度,提高Mac电脑的运行效率和稳定性。
Fanotify (Filesystem wide access notification) 是一个 notifier,即一种对文件系统变化产生通知的机制。fanotify是inotify的一个新进版本,主要是用于文件系统扫描的检测和分层存储的管理。最近几年对fanotify的完善也是很快的,查看了一下源码可以看出来fanotify支持的文件系统事件已经比inotify多了。
作者简介:在千万棵枯树下唤醒,遗忘了自由的内心;曾在墓碑上许下的诺言,用的是与生俱来的母语
按照上一篇文章中我们将代码放到远程主机是通过拷贝或者git的方式,但是如果考虑到我们又多台远程主机的情况,这种方式就比较麻烦,那有没有好用的方法呢?这里其实可以通过scrapyd,下面是这个scrap
2017-04-0810:17:24 发表评论 532℃热度 由于业务需要,服务器上的curl 版本太老了,有漏洞,于是抽点时间升级最新版本,确保服务器间通信安全,然后网上看了些教程,发现各不相同,最
公司使用的是HP gen8机器,用的是p420i阵列卡,同时在系统的另一端,nagios监控系统配合nrpe脚本check_hpasm定期检测硬件健康。
前几天熊总为了让我们能够方便的使用google搜索,给我们几个人发了个福利——****的FQ帐号。于是我们开始欣赏墙外的风景。最近没事也到twitter上看看那些牛人都在干啥,比如说python的作者,trello的创始人。墙外的风景确实不错。以前也用过一些免费的FQ帐号,可惜质量得不到保证。
新买回来的不带水冷公版GPU,在满负载运行的时候,温度从室温马上飙升到85度,而且模型训练不是几分钟完事,很有可能要长期保持在高温状态下运行,让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼! 首先得到知乎上
图来自网络 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 新买回来的不带水冷公版GPU,在满负载运行的时候,温度从室温马上飙升到85度,而且模型训练不是几分钟完事,很有可能要长期保持在高温状态下运行,让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼! 首先得到知乎上一位朋友的文章启发,文章点击这里:从零开始组装深度学习平台(GPU散热)。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27682206 这篇文章写的是在ubuntu X server环境下,通过修改nvidia-settings来修改
cpython:常用的python就是cpython,python代码-->字节码-->机器码(一行一行读取执行) 其他python:python代码-->字节码-->机器码 pypy:python代码-->字节码-->机器码(全部转换完再执行)pypy效率会比cpython要高,pypy是cpython的一个分支,关于pypy可参考知乎一篇文章:PyPy 为什么会比 CPython 还要快?
本文介绍了如何使用Dell OpenManage Server Administrator(OMSA)对Dell服务器进行硬件监控,并使用Zabbix进行远程管理。首先介绍了OMSA的安装和配置,然后演示了如何使用Zabbix在服务器上收集硬件状态信息,最后讨论了如何在Zabbix web界面上创建相应的模板和图形。
多线程的使用场景 IO操作不占用CPU 计算占用cpu python多线程不适合cpu密集型操作的任务,适合IO操作密集型的任务 多进程 简单的一个多进程例子:(用于理解对多线程方法的使用) 和线程的
一定要注意自己的机器是32位还是64位,不然下来的包无法使用。我开始就是下错了包,安装后一执行就提示Floating point exception,白折腾半天。
一个好用的Klipper 3D打印机,一定离不开一个可以稳定进行无线通信,而且性能足够,最重要是价格亲民的上位机。
在开发的过程中避免不了和数据库的交互,在实际环境中用的最多的Mysql数据库,那python是怎么和Mysql进行交互的呢,python使用一个叫MySQLdb的库来连接MySQL,好的,下面最要从MySQLdb的安装、连接MySQL、执行sql语句、如何取得结果、关闭数据库连接来讲述一下:
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外,还有以下其他平
在前面的篇章中,设置视图view的url是写死一个路径path的,当url的path发生需要改变的时候,就会需要去重写很多地方。
Django 2.1.7 创建应用模板 Django 2.1.7 配置公共静态文件、公共模板路径 Django 2.1.7 模板语言 - 变量、标签、过滤器、自定义过滤器、模板注释 Django 2.1.7 模板继承 Django 2.1.7 模板 - HTML转义 Django 2.1.7 模板 - CSRF 跨站请求伪造 Django 2.1.7 模板 - 图片验证码的实现
最近,我正与Voyage公司的朋友合作研究,以实现福特Fusion空调系统(A/C)的编程控制。目前,Voyage公司正努力打造自动驾驶的终极目标:能够以低廉的价格成本和广泛的投放范围,把世界任何地方有用车需求的人们安全自动地送达目的地。对Voyage来说,在真正实现不需司机的无人驾驶之后,必须给予后座乘客对车辆关键功能的访问控制权。 Voyage Auto:硅谷自动自动驾驶出租车初创公司,由专注机器学习、人工智能等方面的在线培训机构Udacity于2017年4月成立,在无人驾驶领域,Voyage将与谷
torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算。
前一篇文章《Golang并发模型:轻松入门流水线模型》,介绍了流水线模型的概念,这篇文章是流水线模型进阶,介绍FAN-IN和FAN-OUT,FAN模式可以让我们的流水线模型更好的利用Golang并发,提高软件性能。但FAN模式不一定是万能,不见得能提高程序的性能,甚至还不如普通的流水线。我们先介绍下FAN模式,再看看它怎么提升性能的,它是不是万能的。
Golang作为一个实用主义的编程语言,非常注重性能,在语言特性上天然支持并发,它有多种并发模型,通过流水线模型系列文章,你会更好的使用Golang并发特性,提高你的程序性能。
1.三个名为SlOW、MEDIUM和FAST,其值为1、2和3常量表示风扇的速度。
在本文中,我们将介绍一种 GoF 行为模式——中介模式。我们将描述它的目的并说明何时应该使用它。
Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf)
1、这个电风扇特效是有一二三档的风力,外关不是做的特别好,所以大家不要建议,代码块在下面,大家自行观看。
吉浦迅用户专用 感谢你带给我们各种惊喜 【序言】 2017年,NVIDIA正式全球开始发售新一代嵌入式高性能计算平台Jetson TX2,相比起上一代 Jetson TX1,能源效率达两倍多,运行效能快两倍,因而能在移动终端上运行更复杂的神经网络,提升影像分类、导航以及语音辨识的精准度与反应速度。凭借提升运算能力,TX2 在嵌入式装置上独立完成 AI 演算,即使装置离线时也能照常运作。TX2 CPU 采用两核 Denvor 2 与四核 Cortex-A57,形成六核异构计算,并且搭载 8GB LPDDR4
视觉 Transformer (ViTs)在视觉识别任务上近期取得了显著的成功。这种成功不仅归因于它们的自注意力表示,也归功于新开发的训练配置。例如,在训练技术方面的改进,如强大的数据增强和知识蒸馏,大大缓解了ViTs的耗数据问题,使其对于在ImageNet-1K上的训练更加可行。
机柜是 IDC 的重要组成部分,提供使服务器正常运行的外部环境。传统的机柜无法实时监测内部环境,需要人工巡检以保障服务器稳定运行。如何提高监控效率,准确、实时地报告机柜内的状态是一个需要关注的问题。利用各种物联网设备,可以实现数据实时采集、告警等功能。
「固定初始化」是指将模型参数初始化为一个固定的常数,这意味着所有单元具有相同的初始化状态,所有的神经元都具有相同的输出和更新梯度,并进行完全相同的更新,这种初始化方法使得神经元间不存在非对称性,从而使得模型效果大打折扣。
django 项目中的url规则定义放在project 的urls.py目录下, 默认如下:
dbdeployer是一种可以轻松部署安装mysql服务器的工具,支持不同版本的数据库的一键安装
提起Command模式,我想没有什么比遥控器的例子更能说明问题了,本文将通过它来一步步实现GOF的Command模式。
Macs Fan Control Pro for Mac是一款强大的Mac电脑风扇控制软件,借助 Mac 风扇控制,您可以创建自定义风扇配置文件,根据特定温度阈值调整风扇速度,确保您的 Mac 保持凉爽,同时最大限度地降低风扇噪音。该软件支持多种 Mac 型号,并提供 CPU、GPU 和硬盘温度的实时监控。
用Dirac δ函数来填充{3, 4, 5}维输入张量或变量。在卷积层尽可能多的保存输入通道特性。在groups >1的情况下,每组通道保持身份
本文介绍了一种事件、委托的定义以及使用示例。事件是一种在程序运行期间发生的动作,它可以被程序中的其他部分或外部事件触发。委托是一种将方法作为参数传递给另一个方法的机制,它可以用来在类中定义多个具有相似功能的方法。
【GiantPandaCV导语】在CNN的训练中,权重初始化是一个比较关键的点。好的权重初始化可以让网络的训练过程更加稳定和高效。本文为大家介绍了kaiming初始化以及详细的推导过程,希望可以让大家更好的理解CNN初始化。
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用。
一、今天我来分享一个电风扇特效! 1、这个电风扇特效是有一二三档的风力,外关不是做的特别好,所以大家不要建议,代码块在下面,大家自行观看。 2、后面我会分享更多酷炫的特效和代码,大家给一个关注以后方便查找!!! <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-e
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案,一般来说在做算法训练后,都会导出一个模型,在应用中直接使用。
CNN中最重要的就是参数了,包括W和b。训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视。tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。
上图取自CS231n,展示了三维卷积的计算过程,输入数据的三个维度,对应第二个卷积核生成了第二个Feature Map
今天在安装Nvidia驱动(NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run)的时候,提示需要“disable the Nouveau kernel driver”。
最后, sudo reboot 重启。之后,运行 nvidia-smi 输出 Nvidia 驱动信息:
Macs Fan Control Pro 是一款适用于 macOS 的软件应用程序,允许用户监视和控制其 Mac 计算机的风扇。它旨在通过根据温度读数调整风扇速度来帮助用户保持 Mac 凉爽并防止过热。
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