我原来有一台基于英特尔Atom 525的NAS，一直勤勤恳恳地正常服役，突然有一天毫无征兆地挂了，只能换一台新的。
手机图片、视频太多，存储空间不够用怎么办?出门在外无法直连家中NAS，远程访问NAS速度慢？自建私有云、多媒体服务器，如何多人远程共享媒体资源？
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。
因为系统数据量持续性增大，腾讯云的MySQL已经达到瓶颈，无法进行升级操作，如果自己搭建一个分库分表系统，速度和可靠性上面都会很差，综合各方面考虑，最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
nas存储一直提示可以升级7.0.于是在一个月黑风高的夜晚，手一抖，点了个升级。升级完之后就发现抑郁了，smb协议的共享在Windows下慢的1b。之前千兆网络基本是秒开，结果升级之后打开共享需要等将近10s钟。管理后台更卡，从开始加载到完全显示需要半分钟。这tm就抑郁了，于是开始搜索降级教程。
我平时爱看一些高清电影，4k、HDR之类的，还有很多国内视频软件没有的电影。我媳妇也喜欢看剧，平时做饭的时候，都会用平板播放电视剧。所以我家对影音这块是有需求的。
arXiv：https://arxiv.org/pdf/2109.03508.pdf
第一次尝试自己组建硬件到软件的服务器，经过几个月折腾，服务器框架基本完成，整体框架如下：
在之前的文章“利用群晖的File Station+SFTP实现第三方人员快速获取服务器应用日志”的基础上
俗话说自己动手丰衣足食，小米盒子之类的弱爆了，极客看片自然有极客的做法！相信看完本篇狠涨姿势的文章，你就可以像我一样吃着火锅唱着歌，喝着饮料吃着爆米花，用树莓派播放着nas下载好自己喜欢看的（cang
据报道，Poly Network是一家位于中国的区块链跨链去中心化金融（DeFi）平台，可以在不同区块链之间交换token。黑客窃取了该平台超6亿美元的加密货币，这是有史以来最大的加密货币盗窃案之一。随后，PolyNetwork在Twitter上发布了关于此次攻击的帖子，并敦促黑客归还资产。周三，黑客回复了其帖子，并返还了2.6亿美元 。一名据称参与攻击的黑客说这样做是为了好玩，希望在别人利用漏洞之前先曝光漏洞。据悉，加密货币公司Tether已经冻结与攻击事件有关的3300万USDT，一些加密货币交易所也发声说要帮助Poly Network。即使黑客可以窃取加密货币资产，要洗钱和套现也是比较难的。目前，慢雾安全团队表示，通过链上及链下追踪已关联发现攻击者的邮箱、IP及设备指纹等信息，正在追踪Poly Network攻击者相关的可能身份线索。
将磁盘使用scsi或sata母线直接与主板相连给系统提供存储的一种方式，如我们的笔记本默认就是这种方式。
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。
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。
AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition
最近粉丝们一直让我谢谢NAS上搭建游戏服务器的事情，目前已经找到了可用的DNF，亲测可搭建并且傻瓜式教程。当然在放大招之前肯定还是先吃点开胃小菜，今天熊猫边介绍一下NAS上可搭建的一些小游戏。记得给熊猫关注，点赞和收藏哦，熊猫会尽力找一些适合所有人的容器。当然部分小众要求我也会尽力去找满足大家。
公司在高速发展中，总会遇到各种各样的网络问题，今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。
论文地址： AutoML: A survey of the state-of-the-art[1]
存储，是我们码农每天都要打交道的事情，而当我们面对RAID，SAN，对象存储，分布式数据库等技术的时候，又往往似是而非，存储成了我们熟悉的陌生人。
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。
本文作者对NAS任务中强化学习的效率进行了深入思考，从理论上给出了NAS中强化学习收敛慢的原因。该论文提出了一种全新的经济、高效且自动化程度高的神经网络结构搜索（NAS）方法。他们通过深入分析NAS任务的MDP，提出了一个更高效的方法——随机神经网络结构搜索，重新建模了NAS问题。与基于强化学习的方法（ENAS）相比，SNAS的搜索优化可微分，搜索效率更高。与其他可微分的方法（DARTS）相比，SNAS直接优化NAS任务的目标函数，搜索结果偏差更小。此外，基于SNAS保持了随机性（stochasticity）的优势，该论文进一步提出同时优化网络损失函数的期望和网络正向时延的期望，自动生成硬件友好的稀疏网络。
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。
前面的轻量级网络架构中，介绍了mobilenet v1和mobilenet v2，前不久，google又在其基础之上推出新的网络架构，mobilenet v3.
最近家里宽带申请到了公网IP，并且上传可以在短暂时间内超过80Mpbs（10秒）（稳定50Mpbs），下载为200Mpbs，准备开启私有云，着手搭建自己的NAS，这里也分享点经验和踩坑。
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。
长期以来，神经网络的进展已经与实际部署脱离。深度学习的研究人员致力于发明新的构建块，而DL工程师在现实任务中部署这些构建块，煞费苦心地重新组合它们，以找到满足设计要求的架构。
MobileNetV3是Google继MobileNet V1和MobileNet V2后的新作，主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构，用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量)，同时在MobileNet V2网络结构基础上进行改进，并引入了SE模块（我们已经讲过了SENet，【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块）和提出了H-Swish激活函数。论文原文见附录。
一开始跟客服说客服说办理专网才有公网IP,申请失败!(客服可能理解错了,要的不是固定的公网IP,有钱当然随意了)
导航页其实介绍过很多了，例如之前写过的homarr以及比较出名的oneNav。但这些导航都并不是很完美，要么就是功能残缺一点，要么就是界面过于丑陋。今天介绍的是一个刚出不久的新项目，目前并没有被大家熟知。今天介绍的便是六零导航页，作者致力于打造简洁高效无广告的上网导航和搜索入口，项目支持后台添加链接、游客提交收录、自定义搜索引擎等，沉淀最具价值链接。
SATA：容量大，500G, 750G, 1T, 2T, 3T, 4T 不支持热插拔，价格低。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Q: 磁盘基本组成结构的五个方面盘片（platter）/ 磁头（head）/ 磁道（track）/ 扇区（sector）/柱面（cylinder）？
当年比尔盖茨说640KB内存管够，结果今天竟然有几TB内存的服务器被用于内存数据库来承载互联网用户高速访问。
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
最近，基于Transformers的模型在图像分类和检测等视觉任务中显示出了巨大的潜力。 然而，变压器网络的设计是具有挑战性的。 已经观察到，深度、嵌入尺寸和头部的数量在很大程度上影响视觉变形器的性能。 以前的模型基于手工手工配置这些维度。 在这项工作中，我们提出了一个新的一次性架构搜索框架，即AutoFormer，专门用于视觉Transformers搜索。 在超网训练期间，自动前缠绕不同块的重量在同一层。 受益于该战略，训练有素的超级网络允许数千个子网得到非常好的训练。 具体来说，这些继承自超级网络权重的子网的性能与那些从头开始重新训练的子网相当。 此外，搜索模型，我们参考的AutoFormers，超过了最近的先进水平，如ViT和DeiT。 特别是AutoFormer-tiny/small/base在ImageNet上实现了74.7%/81.7%/82.4%的top-1精度，分别为5.7M/22.9M/53.7M参数。 最后，我们通过提供下游基准和蒸馏实验的性能来验证自动成形机的可移植性。
其实，我对于EfficientNet流派的网络是排斥的，暴力搜索的方法看起来跟创新背道而驰，总觉得不太光彩，这对于深度学习的良性发展会产生一定的负面影响，EfficientNet可能是这个算力爆炸时代的必经之路吧，对工业界来说还是有一定的可取之处的。
本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。 通常来讲，磁盘阵列都是基于Block块的存储，而所有的NAS产品都是文件级存储。 一. 块存储：DAS,SAN 块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。
SATA（Serial ATA）和 SAS（Serial Attached SCSI）接口都是主板与 HDD 以及 SSD 之间的桥梁，负责加载操作系统、运行程序以及执行计算机各种任务。我们在自己组装电脑或配置高级的服务器时，选择硬盘规格时都会看见硬盘可选的SATA接口或者SAS接口，它们有什么区别呢？此次博文作为科普文，在这里介绍下。
也就是今天我们演示的这个，分商业版和免费版，免费版限制比较大，有钱的可以购买下，也不贵，github上开源的代码是1.0版本的
几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
最近在开发用的台式机上启用了 Windows 的 Hyper-V 虚拟化功能，利用虚拟机运行了一台 Windows Server 2022 和 一台 Ubuntu Server，为了方便别的机器直接访问这两台虚拟机，所以网络采用了外部网络桥接的模式，让虚拟机和物理机保持在了同一网段。
现实世界的大多数系统是没有办法给出一个确切的函数定义，比如机器学习模型中的调参，大规模数据中心的冷藏策略等问题。这类问题统统被定义为黑盒优化。黑盒优化是在没办法求解梯度的情况下，通过观察输入和输出，去猜测优化变量的最优解。在过去的几十年发展中，遗传算法和贝叶斯优化一直是黑盒优化最热门的方法。不同于主流算法，本文介绍一个基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的全新黑盒优化算法，隐动作集蒙特卡洛树搜索 (LA-MCTS)。LA-MCTS 发表在 2020 年的 NeurIPS，仅仅在文章公开几个月后，就被来自俄罗斯 JetBrains 和韩国的 KAIST 的队伍独立复现，并用来参加 2020 年 NeurIPS 的黑盒优化挑战，分别取得了第三名和第八名的好成绩 [10][11]。
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）。
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。
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。
网络储存设备 (Network Attached Storage，NAS)，是一种专门的资料储存技术的名称，它可以直接连接在电脑网络上面，对不同操作系统的使用者提供了集中式资料存取服务。
在计算机领域，SAN（Storage Area Network）和NAS（Network Attached Storage）都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
在前面的文章中，我们已经实现了编辑器的功能，并且数据可以保存到云数据库，接下来我们需要生成缩略图的功能，目前掘金的的 code pen 还没有缩略图的功能，这是否是一个挑战呢？
经历过几次硬盘损坏完全丢失数据后，痛定思痛，在 2019 年的时候上了个 NAS。
最近几天我们几位同事一起在做业务压测，TPS始终上不去，始终在100上下，平均响应时间也在5、6秒左右，性能差得可想而知，但是数据库层压测期间所有的SQL平均响应时间均在30ms以下，CPU使用率也才达到40%而已，RDS整体性能并没有达到瓶颈。
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
对象存储
实时音视频
云直播
