背景为一台服务器上已有一数据库实例，现需要新建一个新的实例 1. copy 密码文件 cp orapworcl orapwjf3x 2. copy 参数文件 cp initorcl.ora initjf3x.ora 3. 修改参数文件 修改数据库名，控制文件位置，SGA PGA参数,audit目录等 4. 建立不存在的目录 5.启动至nomount export ORACLE_SID=jf3x sqlplus / as sysdbastartup nomount 6. 创建数据库 CREATE
因为使用了端口自动映射，你在局域网中访问安装在 Nas 上面的数据库的端口就不是 3306。
如果您想要使用分布式文件系统，并在多台虚机实例上共享存储，您可以使用NAS服务。本文以Windows Server 2012 R2系统为例，描述了如何在一台Windows 虚机实例上挂载一个NAS文件系统。 一、首先连接Windows实例。
OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服 务提供API以进行集成。用Python语言编写。
介绍一下我在商汤科技&悉尼大学AutoML组ICLR2020最新文章，文章也会分享一些我对NAS的一些浅显的个人看法，希望能够对大家有所启发。
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷，GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了55.8的测试困惑度；在CIFAR-10数据集上，其测试误差达到了2.89%，与NASNet不相上下（2.65%的测试误差）。 1. 简介 神经架构搜索（NAS）已成功用来设计图像分类
AI 科技评论按：在计算机视觉领域中，多维度目标检测一直被用作输入以生成反映不同维度信息的特征组合，这种办法能够有效表达图片上的各种维度特征，然而却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。Facebook 于 2016 年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出的 FPN，通过利用常规 CNN 模型内部从底至上各个层对同一 scale 图片不同维度的特征表达结构，提出了一种可有效在单一图片视图下生成对其的多维度特征表达的方法。近期，Facebook 和谷歌接连发布了基于 FPN 的改进工作，我们将之整理如下。
LDAP 数据库通常由企业使用，但某些 ISP 也使用它们。常见的实现是 Active Directory 和 OpenLDAP。
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别信息，是计算机视觉领域的核心问题之一。随着2012年ImageNet兴起的CNN，目标测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。在网络结构的设计上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，各路大仙在backbone和特征提取、损失函数、NMS[1]、Anchor生成（free or no free）、IoU设计等各个环节分析短板，不断提高目标检测的性能。
自从生成对抗网络（GAN）在 NIPS 2014 大会上首次发表以来，它就一直是深度学习领域的热门话题。
Kubernetes（简称K8S） 是Google开源的分布式的容器管理平台，方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
AI 科技评论按：本文作者陈泰红，邮箱 ahong007@yeah.net，他为 AI 科技评论撰写了 Google 利用神经网络搜索实现语义分割的独家解读。
近期值得关注的论文很多，可以看作顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅，放大重点，Amusi做了论文精选。本文要速递介绍的这两篇论文，我觉得都是相当具有影响力的paper。
FileStream:文件流,为了解决大对象BLOB(Binary Large Objects)的存储问题.对于大对象存储,并且不受2GB的限制. 以往有两种方式: (1)存储在数据库里面,这种方式一般使用image字段,或者varbinary(max)来做,好处是可以统一备份,但实际效率较低; (2)存储在文件系
作者：Saining Xie、Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He
随着深度学习的发展，设计高效的神经网络架构变得越来越重要。神经架构搜索（NAS）和自动机器学习（AutoML）是两种自动化设计和优化神经网络的方法。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。
前段时间为了能让运行的 CONQUEST 任务在后台运行、并尽可能地进行资源调控，特别采用了 Slurm 作业管理系统。Slurm 单节点的部署配置还是比较简单的，直接运行本人构建好的镜像就可以了。随着对 Slurm 的深入了解，笔者发现 Slurm 在集群部署上比其他作业管理系统更加简单方便，因此有了在多机集群上部署一个 Slurm 集群的想法。经过调查发现以下两种通用的部署 Slurm 集群的方案：
在群晖NAS上使用Docker来安装和管理MySQL数据库是一种高效且方便的方式。通过Docker，您可以轻松地创建和管理多个独立的数据库实例，并且可以根据需要进行自定义配置。本文将指导您逐步完成在群晖NAS上安装MySQL的过程。
作者的两阶段神经网络架构搜索（NAS）方法，将粗略搜索与细粒度搜索分开，显著提升了搜索效率，并促进了比先前最先进模型显著更大的模型的创建。此外，结合离线蒸馏数据集，减少了NAS奖励测量中的噪声，从而提升了模型质量。
神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search)俨然成为目前最热门的AI研究方向之一，它的目的是让算法去找到最优的模型结构，将人们从繁琐的调参和试错中解救出来。如果你对NAS技术还不太熟悉，建议你参考阅读一下我之前的文章AutoML综述。
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档，可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。
论文 1：Deep Learning: Computational Aspects
今天，计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布，一共有1470篇论文被接收，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。
自几年前推出以来，Google的Transformer架构已经应用于从制作奇幻小说到编写音乐和声的各种挑战。重要的是，Transformer的高性能已经证明，当应用于序列任务（例如语言建模和翻译）时，前馈神经网络可以与递归神经网络一样有效。虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。
最近几年AutoML炙手可热，一时风头无两。各大公司都推出了自己的AutoML服务。 谷歌云的Cloud AutoML
Cloudera Navigator也是CDH企业版的工具之一，定位为一个数据管理工具。Hadoop大数据平台拥有存储与分析任何种类和规模数据的能力，并且将其开放给更多用户和分析工具。 但是，这同时也带来数据管理上的挑战：大量的业务用户想自助访问可发掘数据；管理员需要知道数据是怎么被用来优化分析性能的；安全团队需要看见数据的访问方式以及它们是怎么满足合规性的。一个大数据平台必须有能力在整个企业内解决数据管理以及合规性需求，但同时不能牺牲大数据本身的灵活性和优势。所以我们需要数据管理工具Navigator。
上一期我们提到，存储系统从内置磁盘-外置DAS-FC SAN主存储的演进，有如从原始社会、奴隶制社会到封建社会的进步，生产力(IO能力和容量扩展能力)得到了极大的解放，同时，生产关系(可靠性和容错性)也取得了很大的进步：
Harbor 是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。
长期以来，神经网络的进展已经与实际部署脱离。深度学习的研究人员致力于发明新的构建块，而DL工程师在现实任务中部署这些构建块，煞费苦心地重新组合它们，以找到满足设计要求的架构。
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
各位FreeBufer周末好~以下是本周的「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、优质文章和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm
最近，隔壁部门的工程师小刘正在探索如何搞一套支持多地域容灾、且能共享访问的文件服务解决方案。在之前他尝试过本地的NAS存储，无奈扩容艰难、远程访问性能和吞吐量都很受限，管理复杂且成本高昂，多地备份服务更是代价巨大。其实这些功能，利用腾讯云的公有云基础服务，简单几步就可以实现。这篇小教程中，将和大家一起轻松探索，在腾讯云上搭建高可用的共享存储解决方案。
QCSuper是一种基于高通（Qualcomm）手机和调制解调器（俗称“猫”）通信的工具，可以捕获原始的2G/3G/4G无线电帧等数据内容。它允许你使用已root的安卓手机，usbdongle加密狗或其他格式的现有捕获数据包生成PCAP文件。
本文对悉尼科技大学博士生董宣毅发表于 ICLR 2020 的录用Spotlight论文《NAS-BENCH-201: Extending the Scope of Reproducible Neural Architecture Search》进行解读。这篇论文提出的NAS-Bench-201，可在很大程度上提高NAS算法的可复现性，并降低了NAS算法的计算需求（例如仅用0.1秒便可以完成搜索）。
NAS存储从诞生以来就备受大家的喜欢, 得益于多系统互访、即插即用、小开销、多协议等优点，很多企业都会采用他来存储和共享资源,也有很多个人玩家自建NAS服务,玩起来也是很HIGH。
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很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
网络储存设备 (Network Attached Storage，NAS)，是一种专门的资料储存技术的名称，它可以直接连接在电脑网络上面，对不同操作系统的使用者提供了集中式资料存取服务。
在计算机领域，SAN（Storage Area Network）和NAS（Network Attached Storage）都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
经历过几次硬盘损坏完全丢失数据后，痛定思痛，在 2019 年的时候上了个 NAS。
神经网络搜索（Neuarl Architecture Search)是近年来兴起的热门方向。在这次 ICML 的文章中，我们提出了 Few-shot NAS， 通过分割搜索空间，对分割后的子空间独立建立了一个子超网络（sub-supernet）来预测网络性能。通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系，few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点，兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。大量实验表明 few-shot NAS 是一个简单易行的方法，在不同任务上和数据集上能提升当下几乎所有的 NAS 方法，包括 ImageNet 及 CIFAR-10 的分类任务和 GAN 这样的生成任务等。该文章被 ICML-2021 接收为 long talk。
指通过远程访问和控制技术，实现对NAS设备的远程操作和管理。具体而言，用户可以通过电脑、手机等设备，在异地实现对NAS设备的控制，如获取NAS设备上的文件、图片和音频等材料，以及使用NAS设备的键盘、鼠标进行输入操作等。
方杰民，华中科技大学电子信息与通信学院媒体与通信实验室研究生在读，师从王兴刚副教授，地平线平台与技术部算法实习生，主要研究方向为网络结构搜索、模型结构优化。
你还在为手机的存储空间而捉急吗？你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗？甚至你还在为没有视频会员，到处借会员而焦虑吗？
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