S君小故事：存储选型难在何处?S君是一家公司的存储工程师，每当业务部门提出新的存储设备需求时，他就要配合系统架构师共同确定产品方案。这可不只是数据库放在SAN、共享文件放NAS那么简单。看着抽象的预估
Inverted bottleneck layers, IBN已成为终端设备SOTA目标检测方法的主要模块。而在这篇文章里，作者通过重新分析研究终端芯片加速下的常规卷积而对“IBN主导的网络架构是否最优”提出了质疑。作者通过将常规卷积纳入搜索空间取得了延迟-精度均衡下的性能提升，得到了一类目标检测模型：MobileDets。在COCO目标检测任务上，基于同等终端CPU推理延迟，MobileDets以1.7mAP性能优于MobileNetV3+SSDLite，以1.9mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite；在EdgeTPU平台上，以3.7mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快;在DSP平台上，以3.4mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快。与此同时，在不采用FPN的情况下，在终端CPU平台，MobileDets取得了媲美MnasFPN的性能；在EdgeTPU与DSP平台具有更优的mAP指标，同时推理速度快2倍。
3、注意文件名称为空、含特殊字符及文件名称较长的文件，下载后的文件是否和上传时的一致。
从用户角度看，存储就是一块盘或者一个目录，用户不关心盘或者目录如何实现，用户要求非常“简单”，就是稳定，性能好。为了能够提供稳定可靠的存储产品，各个厂家推出了各种各样的存储技术和概念。为了能够让大家有一个整体认识，本文先介绍存储中的这些概念。
一直以来用的百度云，并自己配置了一个2TB的硬盘做日常数据备份，后来发现百度云限速！而且存在各种各样的不安全（苹果事件、米国事件的都懂的啦！），而且自己2TB的硬盘一直没有做数据备份一直感觉不安全（搞IT人的心病），没有RAID数据安全无法保证，加上现在给孩子照相越来越多、蓝光高清、各种测试需要存储空间，NAS的需求越来越严重了，所以建立一个自己的NAS存储势在必行！当然在成本、造价、功能考虑，性价比当然是越高越好了！
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
今年我决定给自己量身定制一台家庭网络存储服务器（也就是 NAS），预计存储容量有 32TB，并使用开源的操作系统，用来存储我的个人和商业数据。
virtiofs是红帽在kata社区提出的一个共享文件系统的解决方案。社区地址：virtio-fs - shared file system for virtual machines
开源项目链接：https://github.com/XGHeaven/homebox
本文对悉尼科技大学博士生董宣毅发表于 ICLR 2020 的录用Spotlight论文《NAS-BENCH-201: Extending the Scope of Reproducible Neural Architecture Search》进行解读。这篇论文提出的NAS-Bench-201，可在很大程度上提高NAS算法的可复现性，并降低了NAS算法的计算需求（例如仅用0.1秒便可以完成搜索）。
本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop，因为虚拟化技术很多家都有，但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为：系统管理员，架构师或者开发人员。
近年来，通过神经架构搜索（NAS）算法生成的架构在各种计算机视觉任务中获得了极强的的性能。然而，现有的 NAS 算法需要再上百个 GPU 上运行 30 多天。在本文中，我们提出了一种基于多项式分布估计快速 NAS 算法，它将搜索空间视为一个多项式分布，我们可以通过采样-分布估计来优化该分布，从而将 NAS 可以转换为分布估计/学习。
网络架构搜索(NAS)已成为机器学习领域的热门课题。商业服务(如谷歌的AutoML)和开源库(如Auto-Keras[1])使NAS可用于更广泛的机器学习环境。在这篇文章中，我们主要探讨NAS的思想和方法，希望可以帮助读者更好地理解该领域并发现实时应用程序的可能性。
IPFS 伴侣（IPFS Companion）是一款是由IPFS官方应用社区（IPFS-Shipyard）孵化出来的应用项目。 Ta 是一个浏览器插件，可以帮助用户在本地更好的运行、管理自己的节点，并随时查看IPFS节点的资源信息，在之前的文章【IPFS】IPFS伴侣：一个对IPFS资源管理更加便捷的浏览器插件中有详细介绍过。
架构设计图对于质量保障同样重要，只有充分了解被测对象，才能制定出更合理和高效的测试方案。Milvus 2.0 是一个云原生、分布式的架构，主要的入口通过 SDK 进入，内部有很多分层的逻辑。因而对于用户来说，SDK 这一端是非常值得关注的一部分，对 Milvus 测试时，首先会对 SDK 这一端进行功能测试，并通过 SDK 去发现 Milvus 内部可能存在的问题。同时 Milvus 也是一个数据库，因此关于数据库的各种系统测试也会涉及到。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
神经结构搜索(NAS)在设计最先进的(SOTA)模型方面表现出了巨大的潜力，既准确又快速。近年来，BigNAS 等两阶段 NAS 将模型训练和搜索过程解耦，取得了良好的搜索效率。两阶段 NA S在训练过程中需要对搜索空间进行采样，这直接影响最终搜索模型的准确性。尽管均匀抽样的广泛应用是为了简化，但它不考虑模型性能的帕累托前沿，而帕累托前沿是搜索过程中的主要关注点，因此错过了进一步提高模型精度的机会。在这项工作中，我们建议关注于采样网络，以提高性能的帕累托。在训练过程中，本文还提出了有效识别帕累托网络的算法。无需额外的再训练或后处理，就可以通过广泛的 FLOPs 同时获得大量的网络。本文发现的模型家族 AttentiveNAS 模型在 ImageNet 上的准确率最高，从77.3%到80.7%，优于包括 BigNAS、Once-for-All networks 和 FBNetV3 在内的 SOTA 模型。并且本文还实现了 ImageNet 的精度为80.1%，只需491 MFLOPs。
作者：Sirui Xie、Hehui Zheng、Chunxiao Liu、Liang Lin
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。
作者：Xinbang Zhang, Zehao Huang, Naiyan Wang
作者：Quanming Yao ，Ju Xu，Wei-Wei Tu，Zhanxing Zhu
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
代码：https://github.com/xujinfan/NASP-codes
最近，隔壁部门的工程师小刘正在探索如何搞一套支持多地域容灾、且能共享访问的文件服务解决方案。在之前他尝试过本地的NAS存储，无奈扩容艰难、远程访问性能和吞吐量都很受限，管理复杂且成本高昂，多地备份服务更是代价巨大。其实这些功能，利用腾讯云的公有云基础服务，简单几步就可以实现。这篇小教程中，将和大家一起轻松探索，在腾讯云上搭建高可用的共享存储解决方案。
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)。
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。
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。
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。
NAS Parallel BenchMark（下文称之为NPB）是美国航天局NASA推出的高性能计算机的基准测试软件，其中包含了科学计算、高性能计算领域常用的的算法与任务，其中包含了五个常用内核与三个求解器。并且使用了不同的API（如CUDA、OpenMP）进行了实现。
神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。这种技术可以自动地为特定问题找到最优的神经网络架构。「最优」的定义可以看成是对多个特征之间的权衡过程进行建模，例如网络的大小和准确率 [1]。更令人印象深刻的是，现在 NAS 在单个 GPU 上仅需执行 4 个小时，过去在 800 个 GPU 上需要执行 28 天。而实现这一飞跃只花了两年时间，现在我们不需要成为 Google 员工就可以使用 NAS。
作者：Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
以机器自动设计网络结构为目标的神经网络搜索（NAS，Neural Architecture Search）有望为机器学习带来一场新的革命。
在详细介绍前，先说一下熊猫目前手上的设备。目前熊猫手上一台白裙，一台绿联的DX4600和一台老古董星际蜗牛。所以这也是为什么本次测评会在今天才发出，实在是因为熊猫设备过多加上DX4600与DX4600+其实是有冲突的，所以熊猫本身并没有购入此设备，而是体验朋友的样机。
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。
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差）。 1. 简介 神经架构搜索（NAS）已成功用来设计图像分类
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。
AI 科技评论按：近年来，深度学习的繁荣，尤其是神经网络的发展，颠覆了传统机器学习特征工程的时代，将人工智能的浪潮推到了历史最高点。然而，尽管各种神经网络模型层出不穷，但往往模型性能越高，对超参数的要求也越来越严格，稍有不同就无法复现论文的结果。而网络结构作为一种特殊的超参数，在深度学习整个环节中扮演着举足轻重的角色。在图像分类任务上大放异彩的ResNet、在机器翻译任务上称霸的Transformer等网络结构无一不来自专家的精心设计。这些精细的网络结构的背后是深刻的理论研究和大量广泛的实验，这无疑给人们带来了新的挑战。
威联通是一家专业提供网络存储设备和应用方案的公司，旗下NAS服务器因为实用、多功能而深受用户喜欢，但是NAS服务器在使用过程中也面临许多安全问题，例如被encrypted勒索病毒攻击。下面将为大家介绍encrypted勒索病毒在威联通NAS服务器上的危害，并提出一些有效的应对措施。
【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。
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。
【新智元导读】Meta现实实验室（Meta Reality Lab）华人一作提出FBNetV5，这是一种在一次运行中同时为多个任务搜索架构的神经架构搜索（NAS）算法。针对三个基本的视觉任务：图像分类、物体检测和语义分割，FBNetV5搜索到的模型在所有三个任务中都超过了目前的SoTA水平。
随着银行业务的拓展以及网点业务的需求量加大，在新一轮技术浪潮驱动下，各大商业银行也在纷纷推进智能网点的建设。其中，商业银行的柜面无纸化就是最先推进的业务之一。
目标资产信息搜集的程度，决定渗透过程的复杂程度。 目标主机信息搜集的深度，决定后渗透权限持续把控。 渗透的本质是信息搜集，而信息搜集整理为后续的情报跟进提供了强大的保证。
最近看到淘宝推荐有树莓派3B+，价格和3B一样，增加了千兆网络，和5G Wifi，性能也有一些提升，然后就下单买了。可是没看清楚介绍，原来3B+是预售，不是马上有货，然后那家店的3B+是单独预售购买的，如果点了套装，实际上卖的是3B。于是满怀兴奋的拆开快递后，呈现一脸懵B状态。本来纠结要不要退货重买，不过想想其实性能也不是差距十分大，既然都收到了，不如先研究一番，等到19年树莓派4出的时候在多买一个。
最近用一千五左右的成本，入手了一台便宜的准系统，计划使用它来作为家里第一台全闪存的高速 NAS，来改善在玩模型过程中让人头疼的模型文件传输的效率问题。
NAS：网络上直接挂接的存储设备，其实就是处于以太网上的一台利用NFS、CIFS等网络文件系统的文件共享服务器。
作者丨dwilimeth 编辑丨贾伟 本文转载自知乎专栏：AutoML随笔 ICLR 2020会议将于 4 月 26 日在非洲埃塞俄比亚（亚斯亚贝巴）举行。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107篇spotlight论文和531篇poster论文），接收率为26.5%。本文介绍的是巴黎综合理工和华为诺亚方舟实验室的Antoine Yang，Pedro M Esperanca 和 Fabio Maria Carlucc完成，发表在ICLR 2020 上的论文《NAS
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