中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
当我们使用天河机进行并行程序实验的时候，都会使用到yhrun/srun命令。在超算环境下，yhrun 命令用来进行提交交互式作业，有屏幕输出。但是容易受到网络波动影响导致断网或者关闭窗口最终导致作业中断。
拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3） 可以使用学习框架 建议使用 y = w * x + b 网络模型
这份文件包含了Slurm管理员的信息，专门针对包含1024个节点以上的集群。目前由Slurm管理的大型系统包括天河二号（位于中国国防科技大学，拥有16000个计算节点和310万个内核）和Sequoia（位于劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的IBM Bluegene/Q，拥有98304个计算节点和160万个内核）。Slurm在更大数量级的系统上的运行已经通过仿真验证。在这种规模下获得最佳性能确实需要一些调整，本文件应该有助于让你有一个好的开始。对Slurm的工作知识应该被认为是本资料的先决条件。
在Slurm集群中，有很多组件需要能够相互通信。有些站点有安全要求，不能打开机器之间的所有通信，需要有选择地打开必要的端口。本文件将介绍不同的组件需要怎样才能相互交流。
[深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在上篇博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。 生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ten
不太清楚的可以回顾我们之前的博文。 使用了全连接,卷积神经网络与循环神经网络分别实现了. 代码部分： 1.全连接实现
[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类 问题描述 数据集 鸢尾花数据集下载地址 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签。这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征： 1、花萼长度 2、花萼宽度 3、花瓣长度 4、花瓣宽度 该标签确定了鸢尾花品种，品种必须是下列任意一种： 山鸢尾 (0) 变色鸢尾 (1) 维吉尼亚鸢尾 (2) 代码 使用均方根误差 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py
因项目需要，需要做php框架的后端技术选型，于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。 刚开始打算是在cygwin中使用laravel-s这个laravel扩展包，然而报出了一个cli_set_process_title() failed异常。 找了半天原因，从swoole的官方文档中看到，在macOS与低版本的linux系统中，是无法使用cli_set_process_title这个函数的。搜索了半天，也没有找到有效的解决方案，于是最后选择了替代方案：laravel-swoole。
因项目需要，需要做php框架的后端技术选型，于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。
装jdk之前要弄好你的程序是用什么开发的,这个jdk不知道是不是不像.net那些高级兼容低级的.反正我之前装了jdk 1.6 网站就是出错.换了人家开放时用的jdk 1.5就好了
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合） %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # hyperparameters lr = 0.002 # learning rate
TensorFlow模型训练的好网络参数如果想重复高效利用，模型参数保存与加载是必须掌握的模块。本文提供一种简单容易理解的方式来实现上述功能。参考博客地址 备注： 本文采用的是ckpt保存方式，在下篇博文中介绍更加常用的pb保存方式，包括ckpt文件如何转换的pb文件，和如何直接保存问pb文件，感兴趣可以去看看。
[TensorFlow深度学习入门]实战十二·使用DNN网络实现自动编码器 测试代码 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fashion_mnist = keras.datasets.fashi
参考博客地址 本博客采用Lenet5实现，也包含TensorFlow模型参数保存与加载参考我的博文，实用性比较好。在训练集准确率99.85%，测试训练集准确率99%+。
Slurm是一个开源，容错，高度可扩展的集群管理和作业调度系统，适用于大型和小型Linux集群。主要有三个功能：
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
程序是代码和数据的集合，进程是运行着的程序；操作系统需要为进程分配内存；进程运行完毕需要释放内存；内存管理就是内存的分配和释放；
参考博客地址，修复了一个小Bug，收敛速度和准确率都略微提升。使用此模型在Kaggle比赛准确率98%+
在上篇博文中，我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式。这篇博文我们会使用保存为pd格式文件来实现。 首先，我会在上篇博文基础上，实现由ckpt文件如何转换为pb文件，再去探索如何在训练时直接保存pb文件，最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。
我们在博文，使用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+，在此基础之上，我们进行对科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集训练，来验证网络的正确性。
此博文是我们在完成实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别的基础上使用BiRNN(LSTM)结构，进一步提升模型的准确率，1000steps准确率达到99%。
在实际的生产环境中，使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多，通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间，又能申请到更大规模的计算资源，对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心，地方超算中心，学校超算中心一般都对外提供这样的服务，不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时，这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群，必不可缺的就是集群作业管理系统，它可以根据用户的需求，统一管理和调度集群的软硬件资源，保证用户作业公平合理地共享集群资源，提高系统利用率和吞吐率。
参考博客。 在此基础上做了小修改。 其中CNN网络部分仿照我们入门实战六的内容，如果不太清楚CNN可以再去回顾一下。 本博文数据集。
微语：这是一个朋友弄的东西，征求对方同意的情况下排版了下，发了出来，有些许BUG，大牛可以的话，来完善完善。 这是一款线上工具箱，收集整理了一些渗透测试过程中常见的需求。 现在已经包含的功能有： 在线cms识别|旁站|c段|信息泄露|工控|系统|物联网安全|cms漏洞扫描|端口扫描 依赖安装
Slurm集群一般是由一个主节点（master）和各个带有GPU资源的子节点组成的，每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢？
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律，如请求的读写比例，大小，频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
选自Upflow.co 作者：Killian 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中，研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求，每个人都会配置不同的开发环境，也遇到过各种各样的难题。因此，我们在文后附上了一份调查问卷，希望能了解众多不同开发者的深度学习环境，最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
1、MySQL中varchar最大长度问题 问题：为啥大字段可以建，小字段却失败? 单个varchar(20000)用utf8没有超过64K，不会转成text类型，2个呢又超了64K最大单行长度
本文主要是简述一下本人为了完成极市平台赛事过程中，使用 MMSegmentation 语义分割开源库的心得。
Slurm为cgroup v2的系统提供支持。这个cgroup版本的文档可以在kernel.org Control Cgroup v2文档中找到。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
今天在给测试k8s各类发行版本的时候发现了名为k0s的发行版，听过k3s，却没听过k0s。轻量级的kubernetes早已存在。那么k0s存在的意义是什么，说到这里我痛恨国内互联网恶臭现象，除了主题，文章一字不换的复制，复制也好，起码标个原作者链接吧。说着轻量级可是文章里并没有轻量级这个词，也没说明优化了哪些地方，删了什么功能。据我亲身实践，k0s不是轻量级kubernetes发行版，简化了kubernetes部署步骤。（个人意见）
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：
问题 使用 pip3 install matplotlib 报错： Running setup.py bdist_wheel for pillow ... error Complete output from command /usr/bin/python3.6 -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-build-prbp5o66/pillow/setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__
以前为ARM64编译软件包，直接在Makefile里指定交叉编译器、sysroot的路径，就能成功编译。
Linux API 头文件（在 linux-3.19.tar.xz 里）会将内核 API 导出给 Glibc 使用。
下载 [root@h101 keepalived]# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.19.tar.gz --2016-03-02 15:26:58-- http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.19.tar.gz Resolving www.keepalived.org... 37.59.63.157, 2001:41d0:8:7a9d::1 Connecting t
https://gcc.gnu.org/onlinedocs/ 对照相应的版本去下手册，不然，有些option在低一点的版本找不到.
在Makefile里，定义CC为"aarch64-linux-gnu-g++ --sysroot=$(MPSOC_ROOTFS)"，编译test.cpp，没有错误。如果使用environment-setup-aarch64-xilinx-linux里的设置，在Makefile里不定义CC，编译test.cpp出现下列错误。
从 arm-linux-gnu-gcc -v 中看到 sysroot目录 /usr/arm-linux-gnu/sys-root/ 为空。 从 yum search 中，也没找到对应的包。看来只能手工去下载编译用的head文件和库文件。
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
Oracle 11g RAC中，发现oc4j以及gsd服务都处于offline状态，这是Oracle 11g RAC默认情形。即便如此，并不影响数据库的使用，因为 oc4j 是用于WLM 的一个资源, WLM在 11.2.0.2 才可用。GSD则是用于支持dbca,srvctl,oem等的交互工具。本文描述将这两个服务切换到online。
valgrind输出结果会报告5种内存泄露，"definitely lost", "indirectly lost", "possibly lost", "still reachable", and "suppressed"。这五种内存泄露分析如下：
我们已经学过了LAMP和LNMP架构；针对的开发语言是PHP；可以说PHP是一门开发Web程序非常流行的语言；早期的比较流行的是asp，是在windows平台上运行的一种编程语言；但是因为安全性不高；所以越来越多做网站的人用Php去开发网站，相对来说也是比较安全的。 除了PHP外，还有一门语言叫java；java是一门非常庞大的开发语言；不仅仅是可以开发开网站；也可以开发大型的软件、工具、甚至是游戏都可以；tomcat实际上是一个中间件，用来运行Java语言写的网站；那我们Php写的代码，要用php去解析；java就要用tomcat加上JDK一起去解析。
话说刚才生成一个私钥的时候， Python3绑定libssl1.1 又崩了；正在痛苦思考中~~~
这步，最好是拷贝一个前面运行的.config文件，在这个文件上进行修改，否则，可能重启起不来。
arm-none-linux-gnueabi-gcc是 Codesourcery 公司（目前已经被Mentor收购）基于GCC推出的的ARM交叉编译工具。可用于交叉编译ARM系统中所有环节的代码，包括裸机程序、u-boot、Linux kernel、filesystem和App应用程序。使用时，按照主机平台，可以下载以下任一版本中的一个，结果是一样的：
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引言：由于我是在新的虚拟机上测试学习，正好听到同事讲一个朋友在gcc升级安装导致系统出问题，所以在安装gcc的时候一定要小心。
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