作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.

使用 谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习的模型.而且最赞的是以notebook的形式提供,完全可以做到开箱即用.你可以从Google driver处打开.或者这里 默认创建的是没有GPU的,我们需要修改,点击"代码执行程序" 然后就会有GPU使用了 挂在Google云盘 执行如下代码 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools

DINK安装视频教程:  http://fp-ai.com/video_details.html?id=072b030ba126b2f4b2374f342be9ed44 DINK一键启动视频教程:  http://fp-ai.com/video_details.html?id=7f39f8317fbdb1988ef4c628eba02591&type=0 Github:https://github.com/FPAI/DINK 建议采用 * Ubuntu16.04 LTS * 8GB以上内存 *

ireport报表在本地Windows环境运行正常,一旦部署到Linux环境上出现了如下问题: 1.打开报表,后台直接报net.sf.jasperreports.engine.util.JRFontNotFoundException: Font '仿宋' is not available to the JVM. See the Javadoc for more details...错误. 这个问题是之前以为是Linux环境未安装相应字体导致,但在Linux上安装相应字体后,仍然报错. 最初的解决

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新

首先你要有一个完整的web应用的小Demo,一个简单的demo就可以了,但是要涉及到数据库,笔者这里简单的模拟一个登陆的过程. 在本地测试,访问项目: 键入账号密码,点击登陆: 就是这么个简单的动作,下面把它部署到linux服务器上,在linux服务器上需要安装jdk(1.8).tomcat8.mysql.这里先用本机的虚拟机里的linux做模拟,后边再部署到真正的服务器上,这里使用的linux是CentOS6.使用Xshell连接安装好的linux系统,点击Xftp工具,将所需的安装包上传到服

在阿里云服务器上部署项目的时候,想使用阿里云提供的负载均衡服务并创建两个监听(如图), 但需要一台服务器提供两个端口,于是就请教前辈并查询资料,得知: 一台服务器提供两个端口,有两种方式: 1.一个tomcat,开放两个端口: 2.两个tomcat,各运行一个项目,提供两个端口. 后者性能更好一些.于是,就查询实现linux服务器上同时运行两个或多个tomcat的方式,下面以同时运行两个tomcat为例介绍,具体实现如下: 第一步:搭建JDK环境 首先搭建JDK环境,下载JDK,然后解压,如:t

成功远程到你要部署软件的Linux服务器上.这是第一步. 查看JDK版本:java -version 查看java执行路径:which java 查看JAVA_HOME路径:echo $JAVA_HOME 插卡PATH内容:echo $PATH 想要查看是否本系统上已经安装了Java.直接用键盘输如Linux命令: java -version     如果系统已经安装过JDK,系统会提示你安装的版本是多少,比如我安装的就是java 1.7版本.     如果没有安装JDK,则需要安装.已经安装的

因为公司用的是svn版本管理工具并且部署在了windows服务器上,所以测试环使用jenkins需要部署两套环境, 一套是在本地windows服务器,jenkins从svn下载代码完成打包并上传到linux跳板机上 一套是在linux环境上,把跳板机上的包上传到对应服务器上并备份以前版本,重启新jar包 今天先讲如何在windows环境上完成打包并上传到linux服务器上 步骤: 1.jenkins安装好,配置好jdk.maven 环境,本身就有的可以自定义路径的,没有的可以再jenkins自行

1.首先确定你的linux已经关闭防火墙 详细操作点这里: 如果是公司服务器防火墙比较重要不能关闭,那就麻烦点了,需要在防火墙的配置文件下配置属性. 如果还不能解决,请继续往下看. 2.如果是云服务器,请确认3306端口是否已经设置对外开放 此处以阿里云服务器为例,阿里云的服务器默认端口是不对外开放的,如果想要供外部访问,需要在安全组中手动添加规则,详情操作可以参考官方文档 :https://helpcdn.aliyun.com/document_detail/25471.html?spm=51

由于需要对网络设备做备份,备份文件是放到windows机器上的.现在需要将备份数据同步到linux备份机器上,想到的方案有三种: 1)将windows的备份目录共享出来,然后在linux服务器上进行挂载,最后对挂载目录进行定时同步.这种方式不太安全. 2)使用tftp.sftp方式,也不太安全. 3)推荐通过rsync方式(cwRsyncServer_4.1.0_Installer),windows机器到windows机器之间的定期同步也使用这种方式. 下面简单介绍下使用rsync方式的同步过程

关于如何在linux服务器上使用hanlp也有分享过一篇,但分享的内容与湘笑的这篇还是不同的.此处分享一下湘笑的这篇hanlp在linux服务器上使用的文章,供新手朋友学习之用. 本文主要工作是在linux服务器上使用hanlp, 测试源码主要是hanlp源码中的 HanLP-1.3.1\src\test\java\com\hankcs\demo\DemoKeyword.java (hanlp-1.3.1版本比较老了,建议可以去下载一下1.7的新版本~) 1. 文件内容结构介绍 本人的工作目录命

CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3,亲测~~ 因为可以创建不同的环境版本或虚拟环境 CentOS7服务器安装anaconda3后,CentOS7服务器开启后自动将anaconda3自身的root(或base)环境开启.用Xshell打开CentOS7服务器后,可以看见 (base) WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.Last login: Tue Mar 12 22:1

一.Linux服务器上11种网络连接状态: 图:TCP的状态机 通常情况下:一个正常的TCP连接,都会有三个阶段:1.TCP三次握手;2.数据传送;3.TCP四次挥手. 注:以下说明最好能结合”图:TCP的状态机”来理解. SYN: (同步序列编号,Synchronize Sequence Numbers)该标志仅在三次握手建立TCP连接时有效.表示一个新的TCP连接请求. ACK: (确认编号,Acknowledgement Number)是对TCP请求的确认标志,同时提示对端系统已经成功接收

1.下载安装redis 在Linux服务器上,命令行执行以下命令(cd ./usr local/src 一般源码放在这里(推荐源码安装)) wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.7.tar.gz tar xzf redis-3.0.7.tar.gz cd redis-3.0.7 makemake allmake install 说明: wget:下载远程文件到本地当前文件夹中. tar xzf :解压文件到当前文件夹目录 cd:进入文件

向linux服务器上传下载文件方式收集 1. scp [优点]简单方便,安全可靠:支持限速参数[缺点]不支持排除目录[用法] scp就是secure copy,是用来进行远程文件拷贝的.数据传输使用 ssh,并且和ssh 使用相同的认证方式,提供相同的安全保证 . 命令格式: scp [参数] <源地址(用户名@IP地址或主机名)>:<文件路径> <目的地址(用户名 @IP 地址或主机名)>:<文件路径> 举例: scp /home/work/source.