想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？本文为您提供详细的群晖NAS虚拟机安装教程，包括硬件要求确认、下载Virtual Machine Manager、创建虚拟交换机、创建虚拟机、配置虚拟机网络和启动虚拟机等6个步骤。通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage)，通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS，稳定性差，迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
云计算虚拟化场景下的本地磁盘是指使用服务器本地的磁盘资源，经过RAID（磁盘阵列）化后提供给虚拟化平台进行使用。
随着云服务的普及，部分家庭用户已经开始配置NAS作为私有云。但由于 NAS 设备价格往往较高，入门级用户往往会采取 DIY 的形式自行组装。相比之下，虽然自行组装 NAS 硬件成本较低，但维护成本却比较高。用户除了需要了解一定的硬件知识外，软件也需要自行维护。而 NAS 设备不仅运行稳定，并且提供不定期软件升级，但功能性较为单一。
随着技术的不断发展，对于数据的存储备份已经越来越重要了，我们平时都习惯将文件存储在网盘中，需要用的时候随用随取，很多网盘一开始还行后面就是各种收费限速等问题，而一旦云服务器出现故障将导致所有的数据丢失，这个问题是必须要去思考的，最近在了解这方面的信息时接触到了Nas存储，后续有必要建立自己的网络存储服务器，先记录了解一下，再不断完善
自几年前推出以来，Google的Transformer架构已经应用于从制作奇幻小说到编写音乐和声的各种挑战。重要的是，Transformer的高性能已经证明，当应用于序列任务（例如语言建模和翻译）时，前馈神经网络可以与递归神经网络一样有效。虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。
AutoML（automated machine learning）是模型选择、特征抽取和超参数调优的一系列自动化方法，可以实现自动训练有价值的模型。AutoML 适用于许多类型的算法，例如随机森林，gradient boosting machines，神经网络等。 机器学习最耗费人力的是数据清洗和模型调参，而一般在模型设计时超参数的取值无规律可言，而将这部分过程自动化可以使机器学习变得更加容易。即使是对经验丰富的机器学习从业者而言，这一自动化过程也可以加快速度。
融合存储也叫统一存储，是随着IT信息化发展而来的产物，本质是将NAS存储和SAN存储在功能上做了融合（当然除此以外还有其他方面的融合如主存与备份的融合等），即在融合存储设备上既可以实现NAS存储的功能也可以实现SAN存储的功能，企业通过部署融合存储可以大大降低整体TCO成本，现阶段融合存储在各个行业均大规模部署使用。（小编在这里突然想到“分久必合、合久必分，哈哈，IT产品也逃不了历史的规律”）。
说起来有趣，NAS 除了“不同设备共享存储”这个功能之外，最重要的功能就是为设备扩容，但是 NAS 自己的存储容量不够了，又该如何。
我犹豫了一段时间，主要是没想到私有存储和阿里云盘的区别，感觉阿里云盘够用了。后来突然想到之前家人分享照片，直接发微信群里，无法持久化。另外发朋友圈也不利于家庭内部集中分享的目的。私有存储能解决这些问题，可以分配多个用户，且提供公共空间。
在日常的工作生活中，我们有大量的资料、文件需要存储在电脑或者其他终端设备中，但是这种方式需要电脑配备高容量的硬盘，而且需要随时随地的带着，这样是不是很麻烦？
NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器存储服务器)。
最近，社交牛X症火遍全网，这些人将"只要我不尴尬，尴尬的就是别人"发挥到极致，深受网友们追捧。
我相信大家手里NAS大部分都会用来搭建影视系统，不管你是用emby、jellyfin还是付费plex，这些系统都需要本地资源的支持，而本地资源哪儿来呢？部分人手机拥有很多PT站点，那么对于他们来说，资源很好找而且很及时。有新出的片子都能第一时间获取到。而对于没有PT站的人来说，只能去免费的站点了，但是都有NAS了，自然需要一套全自动服务了。于是乎Kubespider便诞生了。
NAS存储从诞生以来就备受大家的喜欢, 得益于多系统互访、即插即用、小开销、多协议等优点，很多企业都会采用他来存储和共享资源,也有很多个人玩家自建NAS服务,玩起来也是很HIGH。
近日，由加州大学河滨分校主导、乔治梅森和圣母大学共同合作的团队提出，可以利用延迟的单调性来从根本上促进硬件适配NAS —— 即不同设备上的神经架构延迟排名通常是相关的。
神经网络模型经常被研究人员戏称为「堆积木」，通过将各个基础模型堆成更大的模型，更多的数据来取得更好的效果。
近期谷歌大脑团队发布了一项新研究：只靠神经网络架构搜索出的网络，不训练，不调参，就能直接执行任务。
MinIO是一个非常轻量的对象存储服务，它只有一个二进制文件即可运行，快速的构建分布式的对象存储集群，适合存储大容量的非结构化数据，比如图片、日志文件等这些。
自动机器学习是现在非常流行的一个概念，我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法（SGD，Adam等），学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题，深度学习专家可以进行数十到数百次实验，以找到神经网络架构和超参数之间的平衡，这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家，那非深度学习专家呢？如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络，那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了，于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
这一年，机器学习领域该关注什么？ 这部分以看到的两个 Quora 回答，最近读的一些东西来进行讨论。 What Are The Most Promising Areas Of Machine Lear
作者：Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法，可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参却是一项非常痛苦的事情，大量的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合。因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。此外，对于架构设计新方法、新机制的探索，也是当下深度学习研究与落地的重点课题之一。
我们以“PNAS”和“Contributed by”作为关键词在谷歌上检索，就能直接跳转PNAS Submissions Contributed by NAS Members[1]的官方介绍。
但是也发现了NAS目前还是用在CV领域居多，NLP领域和移动端优化寥寥无几。因此这里分享几篇NLP或者移动端上的NAS论文。
神经网络搜索（Neuarl Architecture Search)是近年来兴起的热门方向。在这次 ICML 的文章中，我们提出了 Few-shot NAS， 通过分割搜索空间，对分割后的子空间独立建立了一个子超网络（sub-supernet）来预测网络性能。通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系，few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点，兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。大量实验表明 few-shot NAS 是一个简单易行的方法，在不同任务上和数据集上能提升当下几乎所有的 NAS 方法，包括 ImageNet 及 CIFAR-10 的分类任务和 GAN 这样的生成任务等。该文章被 ICML-2021 接收为 long talk。
机器之心发布 作者：严志程 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。 传统机器学习模型大致可分为以下四个部分：数据采集、数据预处理、优化、应用； 其中数据预处理与模型优化部分往往需要具备专业知识的数据科学家来完成，他们建立起了数据到计算的桥梁。 然而，即使是数据科学家，也需要花费大量的精力来进行算法与模型的选择。 机器学习在各种应用中的成功，导致对机器学习从业人员的需求不断增长，因此我们希望实现真正意义上的机
Google AI 终于发布了 AutoML 的 beta 版，有人说这项服务将彻底改变深度学习的方式。
编者按：如今，基于 Transformer 的大规模预训练语言模型，如 BERT、XLNE、RoBERTa 和 GPT-3 等，已经在很多自然语言处理任务中都取得了十分惊人的效果。但是巨大的模型尺寸，使其在众多不同的下游任务中进行部署时非常困难。而且由于存在大量复杂的场景以及不同的下游任务，单独为不同场景设计一种压缩过的 BERT 模型既耗时又耗力。
云原生时代，容器凭借其易移植、云上云下自由运行、自由迁移的特点，得到了众多企业的青睐。容器是一种轻量的虚拟化技术，启动更快、占用资源更少，容器化已经成为企业数字化转型中IT建设的新方向。企业选择容器，除了容器技术优势，还具备高度灵活性，可避免被单一厂商所绑定，自由选择多家容器管理平台构建容器PaaS平台。
【GiantPandaCV导语】Neural Network Intelligence 是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。本文主要讲NNI基础的概念以及一个训练MNIST的入门教程。本文首发于GiantPandaCV，未经允许，不得转载。
哈哈，没错，我们处在信息时代，已经离不开视频、音乐、图片、文本、表格这样的数据的存储。
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。
谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样：
AI 科技评论按：Google AI 近日终于发布了 AutoML 的测试版，有人说这项服务将彻底改变我们进行深度学习的方式。
本文介绍的是ICLR 2020的论文《Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search》，文章作者是华中科技大学方杰民。
NAS、SAN、DAS是常见三种存储方式，乍一看就像是英文字母的排列组合，但实际上大有不同。这就好比一个女孩子让你修电脑，但是她们的初衷不同，实现的方法也不同，最后的结果自然也会大相径庭。比如，有的男生修完电脑后，可能会收获一个女朋友。当然，也有可能她真的只是找你修电脑。 通过这个例子，我们来看NAS、SAN和DAS似乎是同一个原理。NAS、SAN和DAS的目的是一样的：存储。但其初衷、过程和结果是不同的。
就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的架构采样方法来显著加速搜索。同时，为了进一步加速在多变量空间中的搜索，他们通过在搜索初期使用分解的概率分布来极大减少架构搜索参数。结合上述两种技巧，严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍，比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍，比 EfficientNet [3] 快 132 倍以上。FP-NAS 可以被用于直接搜索更大的模型。搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS，在只采用简单知识蒸馏的情况下，FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4]模型，提高 0.7% 分类精度。
深度学习模型的使用越来越大众化，在很多行业中都是不可或缺的。然而，高效神经网络的实现通常需要架构的知识和大量的时间，在不停的迭代过程中使用我们的知识的探索合理的解决方案。神经网络的形式和结构会根据具体需要而有所不同，所以针对不同的任务和不同需求需要设定特定的结构。但是以试错的方式设计这些网络是一项耗时且乏味的任务，不仅需要架构技能还需要专业领域的知识。一般的情况下，专家们会利用他们过去的经验或技术知识来创建和设计神经网络。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习相关文献的不断涌现，涌现出大量的方法和技术，手工设计出针对不同图相关任务的最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一问题，自动图机器学习(automated graph machine learning)正受到越来越多的研究领域的关注，它旨在为不同的图任务/数据在没有人工设计的情况下发现最佳的超参数和神经结构配置。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图机器方法，包括超参数优化(HPO)和神经结构搜索(NAS)的图机器学习。我们将分别简要介绍现有的用于图机器学习和自动机器学习的库，并进一步深入介绍AutoGL，这是我们专门的、也是世界上第一个用于自动图机器学习的开源库。最后，我们分享了对自动图机器学习未来研究方向的见解。这篇论文是第一个系统和全面的讨论的方法，库以及自动化图机器学习的方向。
【新智元导读】由圣母大学史弋宇教授和匹兹堡大学胡京通教授领衔的90后华人伉俪，姜炜文博士与杨蕾博士两年前的研究如今修成正果，斩获IEEE TCAD的最佳和DAC的University Demo双项冠军，可以说是理论和实践两开花！并且这篇论文也是开创了NAS的一个新领域，拉开了神经网络与硬件协同搜索的新时代。
【导读】上一篇中，笔者翻译了国外一篇介绍Automl和NAS的博客，点这里回顾。这一篇是笔者对《A Comprehensive Survey of Nerual Architecture Search: Challenges and Solutions》这篇论文进行翻译和解读，这是2020年刚刚发到arxiv上的有关NAS的综述，内容比较多，30页152篇参考文献。对初学者来说，可以当作一个学习的目录，阅读文中提到的论文。文末用思维导图总结了整篇文章脉络，可以用来速览。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
