基于GlusterFS构建的集群NAS系统是一个复杂的系统工程，其整体性能表现与特定应用特征、硬件和软件配置等息息相关。系统部署时，如果性能与估算或经验值相差较大，则需要根据实际情况进行性能调优。根据Gluster系统组成，性能调优主要从硬件、OS系统和GlusterFS文件系统三大部分着手，通过测试和实验分析得出影响性能的关键点，然后有针对性的实施调优方法。导致性能问题的典型情景有如下几种：
调节三者之间的关系，实现整个系统（硬件、操作系统、应用）的性能最优化，不断满足现有的业务需求。
本文介绍的三种调优方法是按照金字塔的调优顺序排列的，如下图所示。一般来说，自底向上调优的效果是成反比的，而越往下层调优效果越好，但是难度也越大。
主要介绍用CP341模块做从站，DCS端做主站进行modbusrtu通讯过程中PLC侧如何设置：
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
最近一直在忙RGBD，发现一个东西叫D2C，你如果单纯的搜索就发现没什么结果。但是功夫不负有心人，我在奥比的论坛找到啦！
系统语言中文英文切换，localectl status 用于查看和配置系统的区域设置状态，而 locale 用于查看和设置系统的区域设置环境变量。
硬件加速这个词每当被提及，很多人都会感兴趣。这个词给大部分人的概念大致有两个：快速、不稳定。对很多人来说，硬件加速似乎是一个只可远观而不可亵玩的高端科技：是，我听说它很牛逼，但我不敢「乱」用，因为我怕 hold 不住。
摘要：NAS 受限于其过高的计算资源 (GPU 时间, GPU 内存) 需求，仍然无法在大规模任务 (例如 ImageNet) 上直接进行神经网络结构学习。目前一个普遍的做法是在一个小型的 Proxy 任务上进行网络结构的学习，然后再迁移到目标任务上。这样的 Proxy 包括: (i) 训练极少量轮数; (ii) 在较小的网络下学习一个结构单元 (block)，然后通过重复堆叠同样的 block 构建一个大的网络; (iii) 在小数据集 (例如 CIFAR) 上进行搜索。然而，这些在 Proxy 上优化的网络结构在目标任务上并不是最优的。在本文中，我们提出了 ProxylessNAS，第一个在没有任何 Proxy 的情况下直接在 ImageNet 量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的 NAS 算法，并首次专门为硬件定制 CNN 架构。我们将模型压缩 (减枝，量化) 的思想与 NAS 进行结合，把 NAS 的计算成本 (GPU 时间, GPU 内存) 降低到与常规训练相同规模，同时保留了丰富的搜索空间，并将神经网络结构的硬件性能 (延时，能耗) 也直接纳入到优化目标中。我们在 CIFAR-10 和 ImageNet 的实验验证了」直接搜索」和「为硬件定制」的有效性。在 CIFAR-10 上，我们的模型仅用 5.7M 参数就达到了 2.08% 的测试误差。对比之前的最优模型 AmoebaNet-B，ProxylessNAS 仅用了六分之一的参数量就达到了更好的结果。在 ImageNet 上，ProxylessNAS 比 MobilenetV2 高了 3.1% 的 Top-1 正确率，并且在 GPU 上比 MobilenetV2 快了 20%。在同等的 top-1 准确率下 (74.5% 以上), ProxylessNAS 的手机实测速度是当今业界标准 MobileNetV2 的 1.8 倍。在用 ProxylessNAS 来为不同硬件定制神经网络结构的同时，我们发现各个平台上搜索到的神经网络在结构上有很大不同。这些发现为之后设计高效 CNN 结构提供新的思路。
chroot 命令用于在指定的根目录下运行指令。chroot 是 change root directory （更改根目录）的缩写。在 Linux 系统中，默认的目录结构是以 / 作为根目录的起点。而使用 chroot 后，系统的目录结构将会以指定的位置作为新的根目录。
今天分享的这篇文章主要解决NAS代理机制下无法搜索到全局最优的问题，改进搜索策略，一定程度上解决资源消耗的问题。其主要是基于DARTs改的，那就先谈谈DARTs的一些问题：
2022年5月20日，Wave Summit 2022深度学习开发者峰会线上成功举办，飞桨深度学习开源框架2.3版本正式发布。
来源：人工智能AI技术本文约6000字，建议阅读9分钟本文阐述了当今AI硬件渊源，跳脱过去芯片设计窠臼，以可微分GPU及可微分ISP为例，提倡以AI为本的可微分硬件理念。 据报道，正值全球芯片短缺之际，台积电提高了芯片价格并推迟了3nm制程的生产进程。无论这类新闻是否准确或预示着一种长期趋势，这都在提醒我们，摩尔定律的衰退将带来越来越严重的影响，并迫使我们重新思考人工智能硬件——它会受到这种衰退的影响，还是会帮助扭转这种趋势？ 如果我们希望恢复摩尔定律的良性循环，这其中，软件和硬件曾经相互加持，使一部现代
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第七篇，本篇内容目录简介如下：
蒸汽机的改进不是一蹴而就的，MySQL性能的改进也是贯穿整个MySQL发展史的。MySQL之父Monty在1981年写了MySQL的第一行代码以后，在开源的帮助下MySQL成长为目前最流行的开源数据库，同样其也凝聚了非常多的开发者、DBA、工程师的心血。
第二篇则是利用强化学习自动寻找在特定 latency 标准上精度最好的量化神经网络结构，它分别为网络的每一层搜索不同 bit 的权值和激活，得到一个经过优化的混合精度模型。两篇文章的相同之处在于，都直接从特定的硬件获得反馈信息，如 latency，energy 和 storage，而不是使用代理信息，再利用这些信息直接优化神经网络架构 (或量化 bit 数) 搜索算法。这也许会成为工业界未来的新范式。
西门子S7-1200 紧凑型PLC由于其性价比高，所以常被用作小型自动化控制设备的控制器，这也使得它经常与第三方的设备（扫描枪、打印机等设备进行通讯。因为没有第三方的设备，这里就以超级终端为例介绍自由口通讯。
来自社区，回归社区。非常感谢各位 TiDBer 在之前 【TiDBer 唠嗑茶话会丨征集 TiDB 数据库性能优化大师，你是如何优化 TiDB 数据库性能的呐？】( https://asktug.com/t/topic/1005563 )里提供的各种性能优化方法。这篇帖子收集整理了大家推荐的各个方面的 TiDB 数据库性能优化方法，欢迎各位 TiDBer 持续补充更新～
因为变频器本身不具有PROFIBUS-DP通讯的功能，需要外加通讯板卡，这样变频器才能支持PROFIBUS-DP协议
**硬件的核心部分是本次大赛的CH32V307开发板。这块板子上包括了实现本地设备的部分必要硬件模块：LCD(ST7789)、ESP8266以及三个用户功能按键和若干个LED。
【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章，是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法，并且提出了直接在目标硬件上对latency进行优化的方法。相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。
参考文章： https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104916277
AI智能分析网关V3包含有20多种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合我们的视频监控系统EasyCVR一起使用，可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理，并能进行视频高清监控、录像、存储、检索与回放、AI智能分析、级联共享等视频能力与智能化服务。
嵌入式产品，与普通电子产品一样，开发过程都需要遵循一些基本的流程，都是一个从需求分析到总体设计，详细设计到最后产品完成的过程。但是，与普通电子产品相比，嵌入式产品的开发流程又有其特殊之处。它包含嵌入式软件和嵌入式硬件两大部分，针对嵌入式硬件和软件的开发，在普通的电子产品开发过程中，是不需要涉及的。嵌入式产品的研发流程具体如下图：
文中所讲述的协议栈是基于ZigBee2006\Zstack-1.4.3-1.2.1
显示或修改系统时间与日期，只有超级用户才能使用date命令设置时间。一般用户只能查看。用法如下：
进程切换，又称为任务切换、上下文切换、或者任务调度。本文就研究Linux内核的进程切换。我们首先理解几个概念。
今年 1 月，谷歌人工智能负责人 Jeff Dean（当时还是谷歌大脑负责人）与 2017 年图灵奖得主、体系结构巨擘 David Patterson（当时获奖结果尚未公布）联合发表了题为《计算机体系结构黄金时代：赋能机器学习革命》的文章。文章指出，机器学习算法正在革命性地着手解决人类社会最为巨大的一些挑战，因此，不难想象，在不远的将来，无论是数据中心还是终端设备，都将会出现专用于机器学习计算的硬件。这样的硬件会具有什么特性？在文章中，作者列出了一系列硬件设计者需要考虑到的关键问题，这些问题对深度学习研究者也十分具有启发性。
在过去几年中，人工智能大多处于研究阶段，人工智能的应用正在从实验室和试点转向生产。企业通常通过试点开始采用人工智能，并寻找人工智能可以帮助它们增强企业智能的方法。
选自arXiv 机器之心编译 编辑：赵阳 如果硬件跟不上需求，我们可以尽可能提高算法效率。 训练越来越大的深度学习模型已经成为过去十年的一个新兴趋势。如下图所示，模型参数量的不断增加让神经网络的性能越来越好，也产生了一些新的研究方向，但模型的问题也越来越多。 首先，这类模型往往有访问限制，没有开源，或者即使开源，仍然需要大量的计算资源来运行。第二，这些网络模型的参数是不能通用的，因此需要大量的资源来进行训练和推导。第三，模型不能无限扩大，因为参数的规模受到硬件的限制。为了解决这些问题，专注于提高效率的方法
全文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04421.pdf
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU）集群作为通用计算图形处理单元（GPGPU），但现场可编程门阵列（FPGA）提供了另一个
四、常量：UNKNOWN 当一个版本属性不知道时所设定的值。其字符串值为 unknown .
VisionPro利用Acquisition FIFO(先进先出)队列来获取图像。要获取图像，需要向FIFO发送一个取像请求，取像请求发送后，在获取图像过程中，你可以处理其它任务，也可以等待图像获取完成再进行其它任务。Acquisition FIFO首先处理最早的取像请求，并将在取像过程中发送的请求队列，在取像完成时相应的取像请求将从取像队列中移除。
俗话说，不想开飞机的程序员不是一名好爸爸；作为微软技术栈的老鸟，一直将代码整洁之道奉为经典， 优秀的程序员将优雅、高性能的代码看成自己的脸面。
ChatGPT最近火了。ChatGPT在发布5天内吸引了100w用户，用户获取速度超过了任何一家科技产品。人们一直梦想着计算机能更多地参与到生产活动中来，如翻译文字、识别语言、检索、生成文字图片等。2022年末，生成式对话型人工智能ChatGPT和AI生成图片应用Midjourney问世，1个月内获取过亿用户。尽管根据用户使用后的的反馈，它们的表现还不能堪称完美，但已经是令大众惊喜的程度了。ChatGPT和Midjourney背后的公司是OpenAI，成立于2015年，由Elon Musk和Sam Altman等个人和组织创建，旨在推进和促进人工智能领域的研究。
项目主页下载地址:https://www.alsa-project.org/wiki/Main_Page
分享一次失败的面试经历，以资后鉴。 有一次去面试，面试官问：如何定位系统性能瓶颈？当时没有深思，随口答道：看日志，找开发讨论。 面试完回来，反思这个问题，觉得自己当时回答的过于简单，应该并不是面试官希望听到的（特别是当时的面试官很看重理论知识 ），也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。在 Kafka 中丢失消息是一件非常不好的事情，因为这会导致数据的不连续性、计算结果的准确性下降等问题，从而影响到系统的功能和运行效率。下面我将从多个方面探讨 Kafka 为什么会丢失消息，并对其解决办法和优化策略进行简要描述。
EasyNVR 视频边缘计算网关是一款软硬一体的视频产品，既有软件平台，也有硬件终端。其中硬件终端可以 7x24 小时不间断运行，通电连网即可成功运行，部署操作十分简单。
摘要 在目前流行的Windows操作系统中,设备驱动程序是操纵硬件的最底层软件接口。为了共享在设备驱动程序设计过程中的经验,给出设备驱动程序通知应用程序的5种方法,详细说明每种方法的原理和实现过程,并给出实现的部分核心代码。希望能够给设备驱动程序的设计者提供一些帮助。
硬件定时器是芯片本身提供的定时功能。一般是由外部晶振提供给芯片输入时钟，芯片向软件模块提供一组配置寄存器，接受控制输入，到达设定时间值后芯片中断控制器产生时钟中断。硬件定时器的精度一般很高，可以达到纳秒级别，并且是中断触发方式。
这系列开始谈软件上面的设计，对设计模式在面向对象里面应该各位都知道，或许你在实际开发当中用到，也或许你见过别人的代码中用到。当你程序的代码足够庞大的时候，你会发现维护寸步难行，牵一发而动全身，这个时候你就能够理解在开发初期对程序架构的搭建重要性。而架构最基本熟知的其中就是设计模式，使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。尝试去研究优秀的开源代码，你会惊叹别人对程序的掌控，这时你会稍稍明白架构的目的所在。
os_timer_t os_timer_one;//定义一个全局的定时器结构体变量
选自Stanford 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用，博士期间创立了深鉴科技，2018 年将任职 MIT 助理教授
近几年，深度学习领域的开发者们对模型效果的追求愈演愈烈，各大榜单纪录不断刷新，而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说，就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”，而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强，更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”。在数据和参数规模增长的过程中，常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘，而分布式训练则成为了广大开发者的必然选择。
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