DIGITS: Deep Learning GPU Training System
咋们可以先从systemd这个进程入手分析这个问题： 根据文档《systemd (简体中文)》文档，我们可知如下图信息： 作用：
如果在ubuntu1804上使用mysql，在做大量数据写入时，建议按照如下文档做优化，性能立即提高 2.5 倍：
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练，发现需要安装cuda 9.0版本才可以，因为tensorflow默认的就是cuda 9.0，为了减少对tensorflow源码进行重构的时间，将之前的cuda8.0版本进行了卸载，然后再安装cuda 9.0
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
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Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室（Hitachi Automotive And Industry Lab）开源的基于Web的语义对象标注编辑器（Semantic Segmentation Editor），该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据，为自动驾驶研究开发的，但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像（.jpg和.png文件）还支持LIDAR生成的3D点云（.pcd文件）中目标的标注。它是使用React， Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。
Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器,由VMware中国研发团队负责开发的开源企业级Registry项目。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全,提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有Registry中，确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外，Harbor也提供了高级的安全特性，诸如用户管理，访问控制和活动审计等。
2.使用此软件可以解决KVM宿主机内virt-manager客户端操作单台VM时，鼠标跟踪不同步问题
需要安装 NVIDIA CUDA 8 和 cuDNN v5.1 或 v6.0，官方推荐安装方式如下：
首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机？不知道你是否有过这样的经历，在github上看到一个有趣的开源项目，把代码下载下来，按照项目上的说明编译运行，结果发现怎么也不能成功。
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
引言 2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics
前文《[x86][linux]AVX512指令引起的进程crash》中，介绍了一次因为avx512指令导致的进程crash。
下载好后通过Xftp将压缩包传入服务器，其实也可以使用wget命令将上面的安装包地址直接在服务器下载。
在Linux上运行的Docker有三种不同的方式将数据从 Docker Host挂载到 Docker 容器，并实现数据的读取和存储：volumes、bind mounts、tmpfs。
Phantomjs是一个基于webkit内核的无头浏览器，即没有UI界面，即它就是一个浏览器，只是其内的点击、翻页等人为相关操作需要程序设计实现。虽然“PhantomJS宣布终止开发”，但是已经满足对Vue的SEO处理。 这种解决方案其实是一种旁路机制，原理就是通过Nginx配置，判断访问的来源UA是否是爬虫访问，如果是则将搜索引擎的爬虫请求转发到一个node server，再通过PhantomJS来解析完整的HTML，返回给爬虫。
Swift是苹果于2014年WWDC（苹果开发者大会）发布的新开发语言，可与Objective-C共同运行于Mac OS和iOS平台，用于搭建基于苹果平台的应用程序。Swift是一款易学易用的编程语言，而且它还是第一套具有与脚本语言同样的表现力和趣味性的系统编程语言。Swift的设计以安全为出发点，以避免各种常见的编程错误类别。它快速，安全，现代，并且拥有支持该语言的庞大社区。Swift主要用于开发iOS和macOS应用程序，但从Swift 3开始，您也可以将它用于服务器端应用程序开发。
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上，Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍，该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型；而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型，我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息（图像、视频、文
前言： 在虚拟化场景下，libvirt会为每个qemu进程，也就是一台虚拟机，创建对应的cgroup，用来限制这台虚拟机的资源使用。这章讨论一下cgroup对内存的限制、回收能力对虚拟机的影响。 Centos7使用Linux 3.10。Ubuntu1604使用Linux 4.4。这章主要分析这两个版本的kernel的能力对比。 分析： 1，使用场景 在内存复用的场景下，会使用到cgroup的内存限制能力。举例来说，Host上有内存32G，每台Guest分配4G，那么可以启动8台Guest。如果内存超分配
openstack安装详见：OpenStack实践(一):Ubuntu16.04下DevStack方式搭建p版OpenStack
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显，尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU，并可选择性的使用专用G
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
在 Ubuntu 部署遇到坑多，几乎快要 “从入门到放弃”，最后无意在Slack 看到 Perfect-Ubuntu，心想再试一试，再不行就准备“从Vapor入门到。。”(Vapor部署成功，坑少)，最后这Perfect-Ubuntu解决了数据库的问题部署成功！
NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
打开 系统设置——区域和语言——管理已安装的语言——在“语言”tab下——点击“添加或删除语言”
机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲 本周一（6 月 19 日）机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm 等，你的呢（附问卷）》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard，并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限，但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中，我们将
前言： 在前文《[linux][memory]KSM技术分析》中，分析了KSM技术的基本实现原理。这里再总结一下使用ksm/uksm遇到的几个问题，并附加上作者对性能优化的尝试。 分析： 1，20M
Docker分为开源免费的CE(Community Edition)版本和收费的EE(Enterprise Edition)版本,本文安装社区版，该版本也是开发人员和小型团队的理想选择。
https://www.vulnhub.com/entry/g0rmint-1,214/
最近使用了个自动化平台（详见自动化运维平台Spug测试）进行每周的变更，效果很不错，平台将大量重复繁琐的操作通过脚本分发方式标准化自动化了，平台核心是下发到各个服务器的shell脚本，感觉有必要对shell脚本做个总结，所以有了写本专题的想法。本专题将结合运维实际介绍shell脚本的各项用法，预计10篇左右，将包括系统巡检、监控、ftp上传下载、数据库查询、日志清理、时钟同步、定时任务等，里面会涉及shell常用语法、注意事项、调试排错等。
linus 林纳斯 赫尔辛基大学 在自己的笔记本上安上自己写的操作系统 基于Linux内核
我的主页 www.csxiaoyao.com 之前曾经使用过rhel、centos、ubuntu-14等linux版本，最近整个系统重新分区，在SSD中划分了40G安装了Ubuntu 16.04。使用过程中发现Ubuntu可以看出Ubuntu在桌面系统上已经又向前跨越了一大步，甚至已经可以用作主要的移动生产力工具，特此记录关键十步，以备后查。
2020年9月11日，安全公司Secura发布了公告，披露了Microsoft在2020年8月修补的漏洞细节（CVE-2020-1472）。该漏洞也称为“Zerologon”，CVSS评分为10.0，号称3秒撸域控，危害严重。攻击者在通过NetLogon（MS-NRPC）协议与AD域控建立安全通道时，可利用该漏洞将AD域控的计算机账号密码置为空，从而控制域控服务器。本文将从“Zerologon”漏洞原理、漏洞复现、威胁狩猎三个维度对“Zerologon”进行分析。
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一个，Dokcer运行容器钱需要本地存在对应的镜像，如果不存在对应的镜像，Doker 会先从默认的镜像仓库下载（如果用户不希望Docker从默认的镜像仓库下载镜像的话，可以使用自定义镜像仓库）。这篇文章将讲解镜像的拉取、查看镜像信息、搜索镜像、删除镜像和镜像的导入导出。
Nebula Graph 最早的自动化测试是使用搭建在 Azure 上的 Jenkins，配合着 GitHub 的 Webhook 实现的，在用户提交 Pull Request 时，加个 ready-for-testing 的 label 再评论一句 Jenkins go 就可以自动的运行相应的 UT 测试，效果如下：
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便，请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装，安装的是3.6
本文介绍了如何利用Docker快速搭建一个包含2个节点的mongodb集群，并进行了验证和体验。首先，介绍Docker的基本概念和优势。然后，详细说明如何下载和安装MongoDB。接着，给出创建MongoDB集群的步骤。最后，展示了一个具体实例，包括如何构建镜像、创建容器和启动MongoDB服务。通过本文，读者可以了解如何在本地构建一个MongoDB集群并体验其功能。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
ntp server ip为172.27.9.131，操作系统版本为centos 7.6，安装前无ntp服务，/etc目录下也没有相关ntp文件，也没有ntpdate命令
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle，这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制，所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
网络限速有很多种方式，比如网卡限速，队列限速，meter表限速。其中meter表限速是颇具代表性的限速方式。因为网卡限速和队列限速都是传统网络的限速方式，而meter表是SDN架构下的限速方式。本篇主要介绍meter限速。
ubuntu的bash窗口窗与在xshell不同，通过shift+v无法黏贴，并且在输入界面鼠标右键无法使用。粘贴文件的方法如下
*本文作者：Li4n06，本文属 FreeBuf 原创奖励计划，未经许可禁止转载。
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