本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例，重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理，以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果，然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的，因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型，所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。
1.默认安装的系统是没有安装POP3组件,SMTP组件,搞个盘过来,或从网上下载一个i386(下载地址:http://down.spdns.com/i386.rar ).
TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力，实现图上的交互式查询，用户在构图并导入数据之后，可以通过输入GQL语句对图查询分析，并以可视化的方式直观地展示点边结果。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
对于规模较大的系统，通常使用客户机/服务器结构。在这种结构中有一个或者多个服务器负责AS数据采集，归档和报警信息的处理，从性能考虑，服务器一般不提供操作员界面。在整个网络中，最多可以容纳18个（对）服务器，每个（对）服务器可以连接40个客户机（如果客户机使用多屏操作，则每一个屏幕算作一个客户机）。
本文介绍了如何使用腾讯云开放的图片鉴黄能力，通过接入腾讯云万象优图CI服务，开发者可以在短时间内体验到先进的AI技术。只需几行代码，即可识别图片中是否包含色情、暴力等违禁内容。同时，文章还详细介绍了如何使用该服务，并提供了相关示例代码。
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。 制作步骤： ①制作折线图：工号->筛选器（工号20002875），日期->列（显示为上面的天），人工服务接听量->行
https://github.com/hanxiao/bert-as-service
我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是……）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
LangChain 是 2022 年 10 月底，由哈佛大学的 Harrison Chase 发起的基于开源大语言模型的 AI 工程开发框架。当然也可以问一下 AI：
随着神经网络技术的不断发展，特别是在Transformer架构兴起之后，模型规模呈指数级增长。2023年3月，ChatGPT-4正式发布，ChatGPT-4具有联网搜索、图片生成、自建GPTs等多项重磅功能，在各个方面吊打其他大语言模型，然而ChatGPT-4需要收费和极大的计算需求。ChatGPT-4需要每月充值20美元才能使用，其神经网络参数数量更是达到万亿级别，并且还在不断增长，训练神经网络的计算需求也随之大幅度增长，将AI计算推向了大模型时代[1]。本篇文章将从费用和算力两个方面出发，先介绍一种免费使用ChatGPT-4的工具——Coze，再介绍可有效解决大模型算力需求的存算架构。
选自clindatsci 作者：Neil Tenenholtz 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 Tensorflow 是一个为数值计算（最常见的是训练神经网络）设计的流行开源库。在这个框架中，计算流程通过数据流程图（data flow graph）设计，这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算，这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外，如果模型足够大，这种并行化有时可能是必须的。在本文中，我们将探讨 TensorFlow 的
借助 S7-200SMART 的 WebServer（Web 服务器）功能，用户可以通过 PC机或移动终端，如手机或者iPad等查看S7-200SMARTPLC信息、实时时钟、事件日志，状态图标以及数据日志等,还可以根据不同的操作需求设置不同的访问权限，
其主要原理就是让被控制的机器创建一个用于桌面穿透的隧道. 然后启动该隧道. 远程主机则通过Windows自带的桌面控制进行连接即可
腾讯云CKafka是基于Apache Kafka 的分布式、高可扩展以及高吞吐的云端Kafka服务。腾讯云CKafka针对开源Kafka进行了多种优化，其中包括无锁队列优化、异步刷盘优化、多版本支持以及GC优化等优化手段，对开源Kafka性能达到了数倍的提高。与用户自己部署Kafka相比，腾讯云CKafka无需用户关心Kafka集群细节，用户无需维护Kafka集群直接使用，同时为用户提供丰富的监控指标。由于腾讯云CKafka与社区Kafka的协议一致，用户只需要够买实例后便可无缝接入。再者，CKafka允许
由于项目调试需求，代码在远程服务器的虚拟机上，在本地计算机通过串口连接需要对接的设备，在远程服务器的上位机程序需要和此设备进行对接，系统结构如图1所示。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。
网络，是OpenStack的部署中最容易出问题的，也是其结构中难以理清的部分。经常收到关于OneStack部署网络方面问题和OpenStack网络结构问题的邮件。下面根据自己的理解，谈一谈OpenStack的虚拟网络、网络拓扑和网络流。个人理解有限，仅抛砖引玉，有问题请指正，谢谢。
文章目录 一、配置iSCSI存储流程图 二、配置过程演示 1、选择和配置物理磁盘 2、组件软件RAID阵列 3、创建卷组 4、创建逻辑卷 5、启用并启动iSCSI服务 6、指定允许访问的计算机IP地址 7、添加 iSCSI Target 8、映射已有的iSCSI Target 9、重启 iSCSI 服务 10、使用iSCSI 发起程序测试 一、配置iSCSI存储流程图 图片 二、配置过程演示 1、选择和配置物理磁盘 添加三块磁盘，组成RAID5。 显示磁盘并分别选 /dev/sdb、/dev/s
目前，物联网、人工智能已经深入到医疗、家居、交通、教育和工业等多个领域，正在极大改变人们的日常生活。树莓派受众多物联网技术爱好者和创客的欢迎，除官方的 Raspbian 系统以外，还可以运行微软的 Windows 10 IoT Core 和 Google 的 Android Things 等面向物联网应用的操作系统。
文章主要介绍了如何利用深度学习对图像进行特征提取和分类。首先介绍了传统特征提取方法和深度学习特征提取方法的区别，然后详细介绍了卷积神经网络（CNN）的组成和原理，以及如何使用CNN进行图像分类。最后，介绍了一种基于CNN的图像分类系统，该系统包括图像预处理、特征提取、模型训练和模型预测等模块。整个系统采用模块化设计，方便进行扩展和定制。
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Tensorboard的各个模块并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorboard简介 对大部分人而言，深度神经网络就像一个黑盒子，其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚，这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战。为了解决这个问题，tensorboard应运而生。Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件
在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。 例如，在TensorFlow图中，tf.matmul操作将对应于具有两个输入边（要乘以的矩阵）和一个输出边（乘法的结果）的单个节点。
选自GitHub 作者：Matthew Rahtz 机器之心编译 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果，然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的，因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型，所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概述了分布式 TensorFlow 的原理与实践，希望能为准备入坑分布式训练的读者提供一些介绍。 不幸的是，关于分布式 TensorFlow 的官方文档过于简略。我们需要一个稍微易懂的介绍，即通过 Jup
一、微软的网络访问保护（NAP）是随着Windows Server 2008面世的限制网络访问保护服务。采用NAP的强制系统符合健康要求，可以使得不符合健康要求的计算机拒绝接入网络，并将不符合的计算机强制修正其状态。
Lab0通常作为课程的起步，有助于让学生熟悉实验的工作流程、学习使用必要的工具和资源，并确保他们具备开始进行后续更复杂实验所需的基本技能和环境。
该文介绍了动态神经网络工具包DyNet，它可以在运行时构建、修改、删除神经网络，支持可变长度的输入、输出，支持运行时动态更改网络结构，支持分布式训练。
作为云原生技术的爱好者，笔者活跃在各种开发者社群，这不，又让我发现了一个宝藏：腾讯云Elasticsearch Serverless服务，具备自动弹性、免运维的特性，丰富的产品能力，能分钟级实现容器服务的日志采集与可观测分析。当然，秉持着“不吃独食”的开源心态，为了让大家也能免费体验到这款开箱即用的产品，笔者连着请小编吃了一周的宵夜，最终领取到了免费体验卷➕资源包特惠1元购➕开发者课程(也有免费代金券，爱了！)等满满福利，具体领取方式可见文末相关链接。
本文通过信息泄露渗透的思路，对某市电子政务内网进行了渗透测试。通过获取用户注册信息，利用抓包工具进行数据获取，并对文件上传漏洞进行利用。通过内网渗透，获取了内网中服务器权限，并进行了信息收集和读取，利用数据库操作进行提权。最后，在内网中进一步渗透，获取了更多内网信息，并进行了数据窃取。本文提供了一种针对内网渗透测试的方法，为内网安全提供了有力的保障。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
Tech 导读 星链是京东科技消金基础研发部研发的一款研发效能提升的工具平台，面向后端服务研发需求，尤其是集成性、场景化、定制化等难度不太高、但比较繁琐的需求，如服务前端的后端(BFF)、服务流程编排、异步消息处理、定时任务、运营后台、工作流程自动化、临时性需求等，以低代码方式开发微服务，以声明式进行Serverless部署，使研发人员聚焦业务逻辑而非各类细节，大幅提升研发效能、降本增效。 01 星链是什么 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juin
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. TensorFlow哲学 separates definition of computations from their execution 对定义计算，计算的执行，做了分离。 01 — Tensor是什么？ Tensor是一个 n 维数组： 0-d tensor: scalar （标量） 1-d tensor: vector （向量） 2-d tens
塞巴斯蒂安·梅内，2012/12/26 关于系列 本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Replication SQL复制可以解决运行数据库驱动的应用程序中的许多问题。 出版/订阅者模型并不完全容易理解，脚本和监控复制系统的复杂性需要考虑。 在这里，最后是一系列文章，注意为所有类型的SQL Server复制生成一个无行话的方法。 级别1：SQL Server复制简介 主要条目：rep-li-ca-tion 发音：？re-pl？ - 'ka-sh？n \ 功能：名词 日
深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
父域域控：dc.test.com (Windows Server 2008 R2)
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 Serverless Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
Linux 系统的诞生主要源于林纳斯个人，而 Linux 系统的成长则更多得益于所采用的开源模式。林纳斯12岁开始接触计算机和编程，并从此狂热地爱上了编程。因为这份热爱，林纳斯自学了大量的编程知识，并不断地将学到的新知识进行练习。这些学习和练习为 Linux 系统储备了足够的知识弹药。而在开发过程中，林纳斯也不免遇到很多困难，但是他身上永不言弃的精神，让 Linux 系统最终诞生。在 Linux 系统诞生之后，它所采用的开源模式，令全世界对这个项目感兴趣的人都能参与进来。在世界各地优秀程序员的帮助下，Linux 系统不断走向完善，最终大获成功。在 Linux 系统获得广泛认可之后，林纳斯收获了名气，却并没有收获大量的财富。究其原因，是因为林纳斯希望 Linux 系统保持自由，不被商业因素所左右，所以他拒绝了很多公司抛来的巨额财富。开放源代码运动脱胎于自由软件运动，而自由软件运动又是继承早期的黑客文化而产生的。在最初的时候，软件是自由且不收费的，当时商业公司主要是销售硬件卖钱，软件则作为硬件的附属品免费赠送。当时的软件不掺杂商业利益，大家出于兴趣等原因编写程序并且分享给别人。这就是早期的黑客文化。打破黑客文化的人就是我们熟知的比尔·盖茨，他率先开始售卖软件，并且关闭软件的源代码。在他的影响下，软件便由最初的免费且自由模式发展成了现在的收费模式。而对此提出反对意见的是老牌黑客理查德·斯托曼，他发起了以源代码必须可以被自由获得为核心点的自由软件运动。但由于他提出的 Copyleft 概念有着很强烈的反商业感，自由软件运动下的 GPL 许可证又强制性要求修改后的软件，其被修改的那部分源代码也必须对外开放，这种对商业文化的不友好，令自由软件运动受到商业公司的排挤。当时Linux系统也是采用 GPL 许可证，所以也被称为自由软件。但是因为大家对自由“free”这个单词的总是产生歧义，认为那是免费的意思，于是林纳斯等人便提出了开放源代码这个概念，Linux 系统也就成了开源软件。源软件的条件比自由软件更宽松，对商业文化也更包容，于是伴随着 Linux 系统的成功，开源理念也就逐步被世界各地所接受。
一位日本的安全研究者MalwareMustDie发现一种基于Poison Ivy的新型APT攻击，经过他的逆向分析，发现了一些关于攻击厂商的有趣发现。 本文将介绍他是如何发现这种隐匿极深的APT攻击回
Neutron是OpenStac环境的核心组件之一，了解Neutron的功能和部署方式，是企业OpenStack系统的规划、部署和运维需要修炼的内功。在本文中，Neutron“大师兄”龚永生为我们详细介绍了Neutron的技术原理和发展方向，主要涉及使用、部署和运维三个层面的内容。 一、Neutron功能介绍 作为OpenStack网络模块，Neutron是分布式的OpenStack Iaas环境核心组件之一。Neutron，或者是Neutron的前身，是为了在分布式环境下面给虚拟机提供网卡，这是它的最基本
开发团队正在使用 API 模拟来打破关键路径依赖关系，并将串行流程为并行的。本文探讨了应该在哪些地方使用 API 模拟才能产生最大的影响，并提供了一个模型来估算采用 API 模拟和 API 优先的开发方法所能带来的回报率。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
鉴于云计算在企业中稳定增长，我们预测供应商将会开发出更多方法以帮助企业利用这些资源。而考虑到IT领导者需要业务敏捷性以应对新的挑战性机遇，这引发一个问题：CIO如何在云计算技术中创造敏捷性？
AutoCAD是一款计算机辅助设计（CAD）软件。现在已经成为全球最受欢迎的CAD软件之一。AutoCAD可以用于制作2D和3D图形，并且具有广泛的应用领域，包括建筑、机械、电气、土木工程和产品设计等。使用AutoCAD，用户可以创建和修改各种类型的CAD图形，从简单的平面图到复杂的三维模型，以及与其他CAD软件进行互操作，共同协作完成项目。AutoCAD还支持多种文件格式，允许用户在不同的软件之间交换数据，并且可定制化程度高，可以根据用户的需求添加扩展功能和第三方插件。
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带各位小伙伴如何基于腾讯云高性能应用服务（HAI）使用StableDiffusion的WebUI，轻松实现高效、便捷的AI图像生成。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。DLC采用存储和计算分离的架构，结合腾讯云对象存储COS和弹性容器服务EKS，打造了一个开箱即用、弹性扩展、按量付费的交互式分析服务。 图1 DLC架构图 高性
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