1.在PyCharm里配置部署环境 打开PyCharmTools > Deployment > Configuration, 新建一个SFTP服务器,名字自己取: 输入如下图配置,注意这里的端口是你刚刚设置的映射到容器22端口的宿主机中的端口,这里的Root Path设置一个远程虚拟机服务器里的路径:  配置完点击Test SFTP connection,如果成功就恭喜你,可以进行下一步了. 最后在Mappings中配置路径,这里的路径是你本地存放代码的路径,与刚刚配置的Root Path相互

java第三次预作业--虚拟机初体验(学习记录) 学习在笔记本上安装Linux操作系统 通过老师给予的官网链接,下载了VirtualBox-5.1.14-112924-win和Ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso开始按照安装,尽管如此,还是遇到来了一些问题. -在选择虚拟机的版本时,只有32位的操作系统,我当时没在意,就选择了32位.一路安装顺利,直到安装Ubuntu时,出现错误提示. 由于选择了32位,无法安装64位的操作系统,在重新选择时才发现没有64位. 我打开电脑

title: 虚拟机上的Linux学习 date: 2018-08-08 15:48:28 updated: tags: [Linux,学习笔记] description: keywords: comments: image: --- 开始学习Linux了,还没有掌握系统完全备份的技术,所以不敢直接在物理机器上安装Linux,我选择使用虚拟机安装. 使用虚拟机安装Linux 最开始参考的网上书籍<linux就该这么学>,所以根据书籍选择的RHEL-server-7发行版作为学习环境. * 下载

(一)基本说明 学习Linux需要一个环境,我们需要创建一个虚拟机,然后在虚拟机上安装一个Centos系统来学习. 1)安装软件vm12; 2)通过vm12创建一个虚拟机空间; 3)在vm12创建好的虚拟机空间上,安装Centos系统; (二)工具下载 1)VM ware workstation12虚拟机可以直接再百度搜索下载 2)在虚拟机上按住Centos 6.8需要一个镜像 下载地址是:http://man.linuxde.net/download/CentOS_6_8 根据自己电脑选择32

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

本博客文章由我和我的同事 Sung Hsueh 共同撰写,Sung Hsueh 是 Microsoft Azure 计算部负责安全事项的项目经理. 本博客文章为"虚拟机扩展程序"系列的续集,在本文中,我将针对北美 TechEd 大会上发布的三个全新安全扩展程序进行概述.这些安全解决方案- Symantec Endpoint Protection(端点防护).TrendMicro Deep Security as a Service(深度安全即服务)和Microsoft Antimalw

参考:http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1)什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本.其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等. 1.包管理 Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

neural-style 官方地址:这个是使用torch7实现的;torch7安装比较麻烦.我这里使用的是大神使用TensorFlow实现的https://github.com/anishathalye/neural-style 1. 安装  我的操作系统是win10,装了Anaconda,TensorFlow包是通过pip安装的,中间没什么可说的.具体看TensorFlow官网就可以了. 2. 使用 python neural_style.py --content <content file>

本文记录从零开始在CentOS7.x系统上搭建Caffe深度学习平台,并配置pycaffe环境.(由于在虚拟机上搭建,所以为CPU_ONLY模式) 1.选择CentOS7 mini版镜像安装虚拟机 镜像版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso 安装好虚拟机后,配置网卡,本文采用桥接模式接入局域网,能够正常访问互联网. 2.更新yum源 安装wget.net-tools等常用工具: yum install wget net-tools -y 更换国内yum源: wge

服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术,类似于虚拟机,但比虚拟机更轻便.Docker容器内的应用程序直接运行于宿主的内核,而没有自己的内核,而且也没有硬件虚拟.更多Docker的相关知识可以看<Docker-从入门到实践>. Deepo Deepo是一个包含一系列Docker镜像的项目,这些镜像中包含了TensorFlo

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX

本篇是Linux小白最佳实践第3篇,目的就是让白菜们自己动手安装个Linux玩玩.如果你是Linux小白,请务必亲自动手来安装.不想安装多个操作系统的,虚拟机是最佳选择,一台电脑上可以用虚拟机安装7.8个操作系统,还能不用重启轻松切换,玩转所有操作系统不求人. 想每天能听到小妞的语音播报,想学更多学校里和书本上学不大的IT技术或技能,欢迎关注微信公众号:xiniubook2008.或加微博:我的图书我做主,参加活动,免费获书. 2.3在虚拟机上安装Linux 对于初学者来说在虚拟机上安装Linu

首先要清楚virtual box如何设置端口转发: 一篇文章: 如何使用VirtualBox进行端口转发 由于默认的方式是用NAT来做虚拟机网络的,因此如果从外网想访问虚拟机的应用会比较麻烦.以前一直用桥接的方式,但IP有限,自己指定的IP可能会和局域网的IP冲突,而用DHCP方式获取的IP又可能会发生变化导致不确定,怎么办?网上查了一下,简单有效的解决方法就是用VirtualBox的“端口映射”功能.下面结合实例来讲讲怎么操做: 应用场景:要将虚拟机的Web 80端口从外面能访问到. 1. 首

写这个系列写了两个月了,对paddlepaddle的使用和越来越熟悉,不过一直没找到合适的应用场景.最近百度搞了个AI大赛,据说有四个赛题,现在是第一个----综艺节目精彩片段预测 ,大家可以去检测一下最近的学习成果啊!还有丰厚的奖金10W元软妹币哦! 这是啥比赛? 我们希望参赛选手使用PaddlePaddle深度学习框架.利用BROAD数据集.利用K-Lab,着手解决行业中的真实问题,从而让AI真正应用于行业.真正服务于行业.本次大赛,我们将目光放在电视综艺行业,希望选手们利用BROAD中全球