java.security.cert.CertificateException: No subject alternative names present] 因为某些原因，访问cas以及子系统希望通过ip来访问并且要使用...https协议 网上很多文章说要使用CAS单点登录必须要配置域名, cas server是不能通过ip访问的，这实际上是错误的，这和cas无关，目前可以通过java 1.7来生成证书，需要JDK1.7，...present in the certificate and must exactly match the IP in the URI. jdk1.7，查阅keytool参数文档，keytool可以使用
此外，Apache 基金会下另一个分布式计算的顶级项目 Flink 正在积极考虑将 Deeplearning4j 进行集成。 ?...在这个部分中，我们将从计算速度、接口设计与学习成本，和其他开源库的兼容性等几个方面，给出 Deeplearning4j 这个开源框架的特点及使用场景。...大量的张量运算可以依赖底层的 BLAS 库（如 OpenBLAS、Intel MKL），由于这些 BLAS 库多数由 Fortran 或 C/C++ 写成，且经过了细致地优化，因此可以大大提高张量运算的速度...总结来说，至少有以下 4 种场景可以考虑使用 Deeplearning4j： 如果你身边的系统多数基于 JVM，那么 Deeplearning4j 是你的一个选择； 如果你需要在 Spark 上进行分布式深度神经网络的训练...虽然 Deeplearning4j 并不是 GitHub 上 Fork 或者 Star 最多的深度学习框架，但这并不妨碍其成为 AI 工程师的一种选择。
NUM_THREADS=128" LIBPREFIX="libopenblas" LAPACKE="NO_LAPACKE=1" INTERFACE64=0 NO_STATIC=1 编译时间，会根据你的机器的配置而不同...OpenBLAS，可以将命令中的 OPENBLAS_VERSION=0.3.9 中的版本号，修改为你需要的版本。...直到 2019 年，在一次关键提交中[15]，Facebook 的 Research 团队，使用 Intel MKL BLAS[16]（Math Kernel Library） 逐步替换了 OpenBLAS...，并在两年后的版本中的安装文档[17]中指出，使用 Intel MKL BLAS 相比 OpenBLAS 能够得到更高的性能，至此之后，除了能够在该项目的 CI 镜像中、老用户的测试反馈中[18]见到...OpenBLAS 的身影，更多的时候，在这个项目里，我们能够看到的越来越多的是 Intel MKL 的身影，而 Intel MKL 逐步发力的 2018～2019 年（完整历程[19]），正是 OpenBLAS
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 1 概述 使用 C-API 进行预测依赖于将 PaddlePaddle 核心代码编译成链接库，只需在编译时需配制下面这些编译选项： 必须配置选项：...WITH_C_API，必须配置为ON 推荐配置选项： WITH_PYTHON，推荐配置为OFF WITH_SWIG_PY，推荐配置为OFF WITH_GOLANG，推荐设置为OFF 可选配置选项： WITH_GPU...，可配置为ON/OFF WITH_MKL，可配置为ON/OFF 对推荐配置中的选项建议按照设置，以避免链接不必要的库。...，只需要链接libpaddle_capi_shared.so这一个库 如果是用编译时指定CPU版本，且使用MKL数学库，由于MKL库有自己独立的动态库文件，在使用PaddlePaddle C-API开发预测程序时...OpenBLAS数学库，需要显示地链接libopenblas.a 如果在编译 C-API 是使用MKL数学库，需要显示地链接MKL的动态库 C.链接静态库 libpaddle_capi_layers.a
NUM_THREADS=128" LIBPREFIX="libopenblas" LAPACKE="NO_LAPACKE=1" INTERFACE64=0 NO_STATIC=1 编译时间，会根据你的机器的配置而不同...OpenBLAS，可以将命令中的 OPENBLAS_VERSION=0.3.9 中的版本号，修改为你需要的版本。...直到 2019 年，在一次关键提交中，Facebook 的 Research 团队，使用 Intel MKL BLAS（Math Kernel Library） 逐步替换了 OpenBLAS，并在两年后的版本中的安装文档中指出...，使用 Intel MKL BLAS 相比 OpenBLAS 能够得到更高的性能，至此之后，除了能够在该项目的 CI 镜像中、老用户的测试反馈中见到 OpenBLAS 的身影，更多的时候，在这个项目里，...我们能够看到的越来越多的是 Intel MKL 的身影，而 Intel MKL 逐步发力的 2018～2019 年（完整历程），正是 OpenBLAS 团队创业求生，开始把重心放在“Perf-V”开发板的时候
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。...以linux版本为例，我下载的文件为l_mkl_2017.0.098.tgz,解压缩后执行install.sh就开始安装了 #!...指定BLAS使用MKL, 也可以用cmake-gui界面来选择使用MKL,然后点击”Generate”生成Makefile ?...《Intel MKL 多线程设置》 在我的电脑上(CentOS6.5,双至强24核处理器/32GB),用时大约9分钟，比使用OpenBLAS-openmp快了大约1分钟,参见上一篇博文《Caffe:...CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)》
LaTeX和dvipng也是必需的，用于将数学符号显示为图像。 pydot-ng 处理大的gif/images图片。...设置Theano的配置标志 要使用GPU，你需要定义cuda root。...设置Theano的配置标志 要使用GPU，你需要定义cuda root。...如果你想同时使用更多的内核，你需要自己编译。这里是一些代码，将帮助你。...如果你想同时使用更多的内核，你需要自己编译。这里是一些代码，将帮助你。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。...Caffe用到的Blas可以选择Altas,OpenBlas,Intel MKL,Blas承担了大量了数学工作，所以在Caffe中Blas对性能的影响很大。...根据网上资料的介绍使用OpenBlas要快一些，于是尝试安装使用OpenBlas来加速训练过程。...于是用cmake-gui打开build目录如下图将OpenBLAS_LIB改为多线程版本，再点”Generate”按钮重新重新Makefile。 ?...最后的问题： 用OpenBlas时，OPENBLAS_NUM_THREADS设置为最大，让CPU负载跑满，并不能大幅提高速度，这是为什么？一直没搞明白。
./ 回到主目录，修改Makefile.config(该文件的配置跟环境有关系，我这里的配置为NVIDIA 3090, CUDA 12.0, CUDNN为cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50...code=sm_61 \ -gencode arch=compute_61,code=compute_61 # BLAS choice: # atlas for ATLAS (default) # mkl...for MKL # open for OpenBlas BLAS := atlas # Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories....# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas # BLAS_LIB := /path/to/your/blas # Homebrew puts openblas in a...# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib # This is required only if you will compile the matlab
LaTeX和dvipng也是必需的，用于将数学符号显示为图像。 pydot-ng 处理大的gif/images图片。...设置Theano的配置标志 要使用GPU，你需要定义cuda root。...设置Theano的配置标志 要使用GPU，你需要定义cuda root。...然后使用pip安装numpy，scipy： $ pip install numpy scipy 如果你想使用openblas而不是Accelerate，你必须用hombrew安装numpy和scipy：...然后使用pip安装numpy，scipy： $ pip install numpy scipy 如果你想使用openblas而不是Accelerate，你必须用hombrew安装numpy和scipy：
MTCNN），106点landmark，人头检测模型等 ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection ZQCNN:下载时间2019-03-25 09:00 依赖库: windows：mkl..., opencv3.4.2 arm-linux: openblas, opencv3.4.2 libfacedetection:下载时间2019-03-25 09:00 (一) WINDOWS下对比 (...测试机器为E5-1650V4 3.6GHz) ZQCNN用.sln打开 libfacedetection用cmake-gui配置，勾选avx2和DEMO，不勾选int8和neon，配置之后用vs打开，注意在...(二) ARM-LINUX下对比 (测试机器为firefly rk3399) ZQCNN: 先编译OpenBLAS, OpenCV3.4.2, 然后编译ZQCNN, 使用命令cmake .....-DSIMD_ARCH_TYPE=arm64 -DBLAS_TYPE=openblas_zq_gemm 具体参见ZQCNN项目的README libfacedetection: 命令cmake ..
，MKL等TorchAudio: 基于pytorch开发，pytorch基于C++开发和python包装，底层使用MKL，pytorch针对CPU是高度优化的（本篇评测不涉及到GPU版pytorch）；...librosa: 纯python开发，主要基于numpy和scipy，numpy底层使用OpenBLAS；Essentia: 基于C++开发和python包装，底层使用Eigen，FFTW；针对音频领域最常见的...针对FFT计算，librosa使用scipy的fftpack实现FFT计算加速，比FFTW3，MKL，Accelerate要慢一些；针对矩阵计算，MKL比OpenBLAS要快些，OpenBLAS比其Eigen...MKL 使用 OpenMP 进行并行加速，但是在同一进程中只能存在一个 OpenMP 实例。当这些库一起使用时，最好将所有库链接到 libomp 的相同位置，否则会出现错误。...参数为 fft_len=2048, slide_len=512, sampling_rate=32000。
4 [yun@mini01 conf]$ tail spark-env.sh # 修改环境变量配置 5 # Options for native BLAS, like Intel MKL,...(see SPARK-21305). 7 # - MKL_NUM_THREADS=1 Disable multi-threading of Intel MKL 8 # - OPENBLAS_NUM_THREADS...=1 Disable multi-threading of OpenBLAS 9 10 # 添加配置如下 11 # 配置JAVA_HOME 12 export JAVA_HOME=/app/jdk...13 # 设置Master的主机名 14 export SPARK_MASTER_IP=mini01 15 # 每一个Worker最多可以使用的内存，我的虚拟机就2g 16 # 真实服务器如果有128G...，你可以设置为100G 17 # 所以这里设置为1024m或1g 18 export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m 19 # 每一个Worker最多可以使用的cpu core的个数
下载安装之后，需要配置环境变量，编辑/etc/profile'，添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。...安装caffe 在Github上下载caffe源码，地址为：https://github.com/BVLC/caffe，下载后在caffe根目录创建build文件夹，将Makefile.config.example...文件名改为Makefile.config，修改Makefile.config文件，修改如下： 将 # CPU_ONLY := 1 改为 CPU_ONLY := 1 将 # USE_OPENCV :=...0 改为 USE_OPENCV := 1 将 # OPENCV_VERSION := 3 改为 OPENCV_VERSION := 3 将下面两行 # BLAS_INCLUDE := /path/...for MKL # open for OpenBlas BLAS := atlas # Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
请注意，应该可以使用Cygwin而不是MinGW运行Theano，但这还没有经过测试。...请注意，应该可以使用Cygwin而不是MinGW运行Theano，但这还没有经过测试。...请注意，应该可以使用Cygwin而不是MinGW运行Theano，但这还没有经过测试。...还要注意，如果你是一个代理，你应该设置你的HTTP_PROXY环境变量，或者使用自定义wgetrc配置文件wget能够下载文件。 解压缩OpenBLAS，并在MinGW shell中进入相应的目录。...请注意，你可以使用OPENBLAS_NUM_THREADS环境变量来控制OpenBLAS使用的线程数（默认行为是使用所有可用的内核）。
针对以上问题，有的公司采用数据库记录配置来解决问题，不是说不可以，只不过数据库并不能解决根本性问题，举个很简单的例子：有最新的记录修改，客户端怎么能实时得到通知呢？...不是说像携程的apollo不好，而是说这样一套庞大的配置系统是否适用于你的公司，是否适用于你的业务。...使用要简单 对于使用者来说，配置中心提供的业务接口最终只有：获取某个key的配置，这里的key可以是应用+环境等参数的合集。...对于使用client端来说，既然服务端保证不了高可用，那就需要在本地动手脚：可以把获取到的配置信息在本地做存储，信息并随着watch机制做持久化。...性能要高 配置中心最显著的一个业务特点是变化不频繁，但是客户端使用频繁。所以我们可以把配置信息加载在内存中，内存中的数据随着watch机制改变而改变，这样就做到了内存数据和服务端数据高度一致。
： 1 获取PaddlePaddle的Docker镜像 执行下面的命令获取最新的PaddlePaddle Docker镜像，版本为cpu_avx_mkl： docker pull paddlepaddle...BLAS库的Docker镜像： # 默认是使用MKL的镜像 docker pull paddlepaddle/paddle # 使用OpenBLAS的镜像 docker pull paddlepaddle.../paddle:latest-openblas 下载指定版本的Docker镜像，可以从 DockerHub网站（https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/...）挂载到容器内部的 /work 目录； paddlepaddle/paddle 指定需要使用的容器； 最后 /work/train.py 为容器内执行的命令，即运行训练程序 当然，您也可以进入到Docker...nvidia-docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle:latest-gpu /bin/bash 注: 如果没有安装nvidia-docker，可以尝试以下的方法，将CUDA
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...贴一段Caffe的介绍： Caffe一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清，目前在Google工作。...就这样吧，自己去网上找一堆堆的，不是我们这次的重点，跳过。。。。。...（4）安装BLAS BLAS选择的是MKL，你也可以选ATLAS或者OpenBLAS，MKL下载地址，需要先申请再下载，一定要保留住安装序列号，后面要用到的 $ tar zxvf parallel_studio_xe.../install_GUI.sh 这样你就启动了GUI形式的安装，感觉就和windows下安装和软件差不多，next一路，最后输入之前发邮件给你的序列号，就OK啦 （5）MKL环境设置 新建MKL配置文件
Python 2 >= 2.6 或 Python 3 >= 3.3 建议使用开发包（在大多数Linux发行版上为python-dev或python-devel）（见下文）。...BLAS安装（具有Level 3的功能） 推荐：MKL，通过Conda免费安装。...或者，我们建议安装OpenBLAS，其中包含development headers（-dev，-devel，具体取决于你的Linux发行版本）。...LaTeX和dvipng也是必需的，用于将数学符号显示为图像。 pydot-ng 处理大的gif/images图片。...设置Theano的配置标志 要使用GPU，你需要定义cuda root。
规则说明 对字符串使用范围索引器并将其分配给范围类型时，将触发此规则。...Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...AsSpan 而不是基于 Range 的索引器，以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...而不是基于范围的索引器来获取数组的 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span
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