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。
本文关键字:将桌面环境,toolchain设计为subsystem,rootfs as Xaas,rootfs层次的虚拟化,非Virtual OS Infrastructure,第二PC,模块化机箱,第二PC,存储,计算分开机箱,nas另置主机,mirror os,mateos,自建icloud,本地远程通用的云os,云app
背景 去年做了一个VR Demo后, 总是有各种参观啊, 演示啊, 讲座啊等, 然后很少有合格的电脑跑得动…有时又想现场演示下, 就只能把工作站抬过去了. 来回折腾几次就下定决心要装一台VR专用的演示机, 要求很明确: 小. 品牌主机如果想要GTX980级别显卡配置的, 几乎要么体积巨大, 要么价格巨贵, 排除. 那就自己DIY小机箱的PC吧, 只能选ITX规格了, 要求满足以下条件: 能上独立显卡, 最好是顶级公版显卡(NV信仰核弹) 散热要好, 几年前配的屌丝伯就是个闷罐子 必须能上多块硬
去年做了一个VR Demo后, 总是有各种参观啊, 演示啊, 讲座啊等, 然后很少有合格的电脑跑得动…有时又想现场演示下, 就只能把工作站抬过去了. 来回折腾几次就下定决心要装一台VR专用的演示机, 要求很明确: 小.
这个老外在亚马逊网站上买了一个型号为SilverStone Petit PT13 的Mini-ITX小机箱:
主板Motherboard,Mainboard,简称Mobo,专业的说,主板,又叫主机板(mainboard)、系统板(systemboard)或母板(motherboard);它安装在机箱内,是微机最基本的也是最重要的部件之一。 主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。
我的上一任主力设备GE62-490已达三年的高龄,纵使宝刀未老,但也因我饱受松鼠症困扰而早早就将其存储空间挥霍一空,加之自己的新方向简直就是在显卡上跳舞,那原先的GTX960M可真的是力不从心了。于是乎,在寂寞的闲暇时间里,更新我的生产力工具就像个小雪球一样在我的脑海里越滚越大,终于滚到了黑色星期五,11月29日,就是你了!
这篇是动手装一台 iMac 系列第三篇。本篇将会直接黑苹果的配置,不会讲为什么选配这些硬件,想要知道原理的小伙伴可以看往期两篇扫盲贴。我会尽量把配置分细,方便大家挑选。正值 618,感兴趣的可以趁机下手一波了,买买买!(配件链接就不贴了,大家自行搜索就好了,我也不知道哪些打折力度大)
版本:1.0.1 最后更新时间:2022年11月10日 09:07 修改次数:1 历史修改内容: 1.0.1:随机变量函数的期望公式
链接:http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp
人类单体型(Haplotype)及单核苷酸多态性位点(Single Nucleotide Polymorphism, SNP),能够揭示对药物和环境因子的个体反应差异,是将健康和疾病研究深入到分子水平的重要遗传信息。 以前我对全基因组重测续的研究也大多是找到SNV即可。但这次毕竟是我自己的基因,虽然以前没有做过SV,但还是想看看。 SV(结构变异)指基因组水平上大片段的插入、缺失、倒置、易位等序列。 详细的生物学解释,还有图文并茂的讲述大家可以自行阅读下面的课件和综述。人类基因组中很多结构变异(Struct
Google副总裁Kent Walker曾表示,截止到2000年,人类历史上存储的总数据量大约只有12EB,但根据IDC预测,到2020年全球总数据量将激增到40ZB(注:1ZB=1024EB,IEB=1024PB,IPB=1024TB)。显然,随着总体数据量的迅速增长,传统的存储方式已经不能满足当前企业的存储需求,因此,众多的IT经理开始去选择云存储服务以应对数据增长的挑战。 在Interop ITX 2018年的一项调查(Interop ITX 2018 State of Infrastructure
经过俺几个月的观察和尝试,最终锁定了目标:J3455处理器。将之前的蜗牛星际都换成了J3455,可以说是性能,功耗,都非常适合的一台NAS。
6月8日消息,据中国台湾媒体报道,华硕智慧物联网(ASUS IoT)部门于6月8日在台湾推出了 Tinker V 多功能单板计算机(Single Board Computer,SBC),搭载瑞萨电子64位RISC-V处理器,并支持Linux Debian 和 Yocto 操作系统,小巧的 Pico-ITX 尺寸整合丰富的接口,加上长期供应和可靠支持,将是物联网和闸道器应用的理想选择。
球 AIoT 解决方案提供商华硕物联网今天宣布推出其采用最新英特尔酷睿™(第 14 代)处理器的全新工业主板和边缘 AI 计算机系列。这些尖端解决方案提供卓越的计算性能、增强的能效和加速的连接,使其成为各种工业应用的理想选择。®
物理机 itx 主板 + mini机箱 + 静音风扇 虚拟化 proxmox VS vemware 容器化 rancher&k8s VS kubesphere&k8s 应用层 devOps pipline application language Go , java ,vue.js 认证设计 设备终端 : ldap 运维系统 : ldap 运营管理系统 : 认证魔方 商业化应用 : 认证魔方 外部应用 : Oauth2.0(R) + 绑定 / Oauth2.0(P)
随着越来越多的企业的业务迁移到云计算,公共云采用和安全问题预计将会增长。 虽然云计算应用日益增长,但其未来发展还面临一些挑战,一些企业表示,他们面临转型到云计算而不牺牲安全性的挑战。 Interop
通过仿真获得数据后,还需要通过MATLAB将数据绘制成图片插入论文中,本期代码详解将着重介绍路径跟踪控制绘图常用的函数。
在Linux系统中的账户,密码被存放在两个文件中:/etc/passwd和/etc/shadow。
历经一些周折,成功装配出了NAS一套硬件,本文记录相关信息。 配置思路 需要未来可扩展至 micro-ATX 主板的机箱 需要预留8个3.5寸硬盘位 通风散热好,配置易维护 初始装配便宜比较重要,同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板,可以满足基本的NAS需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以,用料厚实,主板硬盘上下布局
今天的企业比以往任何时候都产生和存储海量的数据,且这样的趋势丝毫没有放缓的迹象。大数据、物联网和分析的崛起促进了数据指数级的增长,这一增长趋势正在推动组织扩大其基础设施,尤其是数据存储基础设施的增长。
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
随着企业逐步建立自有数字网络战略,IT基础设施正在迅速发展,移动设备的需求激增、物联网兴起以及云计算应用的普及,纵观全局变化,网络重要性日益提高。 根据 Interop ITX and Informa
本章分为两节,第一节介绍数据平面开发套件DPDK(Data Plane Development Kit)的基础知识,第二节介绍DPDK盒子的使用方法。 一、DPDK简介 本节首先介绍DPDK出现的行业背景,然后介绍DPDK概述、DPDK关键技术、DPDK开源代码,最后介绍DPDK Lib库。 1.1 DPDK背景 在过去10年里,以太网接口技术也经历了飞速发展。从早期主流的10Mbit/s与100Mbit/s,发展到千兆网(1Gbit/s)。到如今,万兆(10Gbit/s)网卡技术成为数据中心服务器的主流
根据Interop ITX和InformationWeek的调查报告,公有云的使用率从2012年的30%几乎翻了一番,达到了57%,而私有云的使用率已经从52%下降到了40%。 而且根据进一步的预测,
最近心里长草了,虽说已经过了爱折腾的年纪,可是想要自己DIY一个NAS的想法却越来越强烈,主要原因是——穷,群晖的机器很好,可是太贵,而且配置不高,能买得起的自己瞧不起,瞧的起的又买不起。这样的结果就是每天都在看,越看草长的就越高,最后一狠心,咬牙跺脚把草割了吧,自己DIY一个。 先晒下配置清单:
ATX是一种主板规格(俗称大板/标准板),尺寸大概为305x244mm。特点是插槽多,扩展性强,价格高。
深度学习是一门用来解决复杂问题的技术,例如自然语言处理和图像处理。目前,我们已经可以很快的处理超大计算量的问题——这多亏了GPU,GPU最初就是用于快速生成高分辨率计算机图像,由于它的计算效率使得其非常适合用于深度学习算法。原先需要用好几周才能分析出来的结果,现在几天时间就能完成。 虽然现在的计算机都有GPU,但是并不是所有的GPU都适合用来进行深度学习。对于那些不能深度学习功能的GPU,本文将会一步一步的教大家如何构建一个自己的深度学习机器。 深度学习系统本质上是在另一台电脑上安装一个具有深度学
Martin Casado的头衔有很多,SDN之父、第一家SDN初创公司Nicira的联合创始人,在Nicira被VMware收购之后是VMware的网络和安全业务组执行副总裁,他在2016年年初从V
breakdancer 是一款结构变异检测软件, 专门针对双端测序数据进行开发,github地址如下
作为一个喜欢折腾的程序员,平时大多鼓捣的是一些软件层面的东西,对于硬件也是一直抱有兴趣,但从未去实践过。最近自己在玩智能家居,想打造一个自己的智能家居中枢(HA homeassistant),我便立即想到了鼎鼎大名的树莓派了,我是完全的硬件小白,在这里记录一下自己从选购到成功让树莓派成功运行的过程。对于为什么选择树莓派,因为对于实现一个智能家居中枢来说,还有其他的方案,如ITX主机亦或者用软路由来玩都可以,最重要的是树莓派一直都想玩,其次是够小不占空间,然后功耗也低,所以我最终选择了树莓派。
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最近,“service mesh”一词在关于容器化和云原生应用的讨论中逐渐增加。service mesh出现在2018年一个专家的网络预测列表中,最近的Interop ITX会议上也提到了这个话题。
特征函数是随机变量的分布的不同表示形式。 概述 一般而言,对于随机变量X的分布,大家习惯用概率密度函数来描述,虽然概率密度函数理解起来很直观,但是确实随机变量的分布还有另外的描述方式,比如特征函数。 特征函数的本质是概率密度函数的泰勒展开 每一个级数表示原始概率密度函数的一个特征 如果两个分布的所有特征都相同,那我们就认为这是两个相同的分布 矩是描述概率分布的重要特征,期望、方差等概念都是矩的特殊形态 直觉上可以简单理解为: 各阶矩相等 → 各个特征相等 → 分布相
这块板因为吃灰太久USB口莫名失效了,但也能用,而且是3块板里面配置最高的。 烧录Armbian,上电SSH无法连接,后排查为电源适配器问题,更换12V原装适配器解决。 重新上电,登录并更新系统,结果中途系统莫名崩溃。 怀疑依旧是电源问题,但懒得折腾,逐更换。
技嘉发布全球最小GTX 1080显卡 技嘉(Gigabyte)在其 GeForce GTX 10 系列名单中列出了新的显卡,其中新款 GeForce GTX 1080 Mini ITX 8G 的描述为
模板匹配是一个图像处理问题,当对象的姿势(X、Y、+)未知时,它使用模板图像在另一个搜索图像中查找其位置。在这篇文章中,我们实现一个算法,该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。
模板匹配是一个图像处理问题,当其姿态(X,Y,θ)未知时,使用另一张搜索图像中的模板图像找到对象的位置。在本文中,我们实现了一种算法,该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。
)个主成分(线性无关变量)来代替m个原有变量(线性相关变量),使问题得以简化,并能保留原有变量的大部分信息(原有变量的方差)。
一直遇到因为各种原因不能返修的Jetson TX2开发套件的用户,比如开发套件载板有外伤,接口有损坏,或者是过了质保但是出现故障等等,NVIDIA公司目前为止是不提供付费维修的服务,这样导致很多用户无法再继续使用Jetson TX2。
深度学习是一门用来解决复杂问题的技术,例如自然语言处理和图像处理。目前,我们已经可以很快的处理超大计算量的问题——这多亏了GPU,GPU最初就是用于快速生成高分辨率计算机图像,由于它的计算效率使得其非常适合用于深度学习算法。原先需要用好几周才能分析出来的结果,现在几天时间就能完成。 虽然现在的计算机都有GPU,但是并不是所有的GPU都适合用来进行深度学习。对于那些不能深度学习功能的GPU,本文将会一步一步的教大家如何构建一个自己的深度学习机器。 深度学习系统本质上是在另一台电脑上安装一个具有深度学习的GPU
JAR(JavaArchive,Java归档文件)是与平台无关的文件格式,它允许将许多文件组合成一个压缩文件。为J2EE应用程序创建的JAR文件是EAR文件(企业JAR文件)。
之前的 SVM 推导得到了一堆关于拉格朗日系数的表达式,但是没有求解,本文记录 SMO 解决 SMV 问题的思想流程。 SVM 回顾 之前经过对 SVM 推导 得到了最终需要求解拉格朗日系数的步骤: 其中 \alpha_i 为拉格朗日系数,y_i 为数据标签, n 为数据个数, x_i 为数据向量,\Phi 为核函数映射 仅有 \alpha_i 未知,我们认为 \alpha_i 是有限的,给定一个取值上限 C 现在的问题是:如何在满足拉格朗日约束 KKT 条件的同时解出 \alp
导语 根据调研机构IDC公司今年2月21日发布的一份调查报告,通过与IT其他部分的市场增长进行比较,云计算的扩展速度比非云计算市场快7倍。 为了评估业务决策者对云调查状态使人们对采纳决策如何变化以及其
今年我决定给自己量身定制一台家庭网络存储服务器(也就是 NAS),预计存储容量有 32TB,并使用开源的操作系统,用来存储我的个人和商业数据。
.Docker日志设置定期清理 1) 设置容器为3个日志文件容,分别是id+.json、id+1.json、id+2.json,但是此时只对新建的容器有效;
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 科技巨头纷纷转投 RISC-V,英特尔:我也想。 据外媒路透社报道,英特尔正计划以 20 亿美元的价格收购加州半导体初创公司 SiFive。 SiFive 成立于 2015 年,是全球首家基于 RISC-V 架构的半导体企业,最新估值在 5 亿美元左右。 半导体企业转投 RISC-V 架构,不算是新鲜事。去年,英伟达宣布要以 400 亿美元收购 ARM 的消息,而 ARM 架构的授权使用者中包括英伟达的一系列竞争对手,这让很多半导体行业内的公司感到「危机四伏」,RISC-V
腾讯云运营着国内云厂商中最大规模的容器集群,支撑游戏、微信、广告等业务的数十亿计用户。腾讯云企业级容器云平台TKE,弹性容器EKS,以及服务网格Tencent Cloud Mesh,基于成熟的Kubernetes技术和生态,帮助企业实现容器的混合云部署,并为用户提供了开箱即用的云原生服务网络管控平台。
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