对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
01_Linux基础-部署-VMware-Xshell-Xftp-内核-安迪比尔定理博客🔗---CentOS开源 免费 --- CentOS是Linux里的开源免费版本一. 配置虚拟机1. 新建虚拟机图片图片图片图片图片图片图片2. 放 镜像文件镜像文件其实就是 系统盘iso结尾，iso其实就是压缩格式的文件 --- 里面很多文件从虚拟机里出来：按 Ctrl + Alt图片图片图片图片图片图片总结注①：root用户不需要创建，默认有，用户名就叫rootLinux里的超级用户 root 123456注②：用虚
并行AI云预装AlphaFold2软件，即开即用，可实现分钟级获取计算实例。此外针对特定计算环境部署需求自主、灵活构建，并提供详细运行手册及参数介绍，助你轻松使用。
作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
整理 ｜核子可乐、褚杏娟 “Stadia 不仅要革新游戏平台，更要彻底改变游戏开发的基本方式。”2019 年 3 月，谷歌宣布将为云游戏服务 Stadia 开发第一方游戏时，当时 Stadia 游戏与娱乐部门总负责人的 Jade Raymon 雄心勃勃地说道。 但这场“变革”在三年后迎来了终结。“它并没有像我们预期的那样吸引用户，因此我们做出了开始关闭 Stadia 流媒体服务的艰难决定。” 2022 年 9 月 29 日，谷歌宣布将于 2023 年 1 月 18 日关闭 Stadia 服务器，所有通过谷
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。
杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么？ 排第一的肯定是组里算力不够，而且是永远不够，即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽： 找导师吵了架终于在春节前回了老家，但过年时间也得炼丹！ 实验室的显卡还不够用，现在家里只有个笔记本，根本跑不动！ 我去问了一圈，发现AI学子春节也要炼模型这种事，还挺普遍。 比如投国际会议的，ECCV今年截止日期是3月7日，时间很紧张。 CVPR更要命，Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点，大年三十晚上写论文，真·难
Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
云游戏具有极大的想象空间，从20年前，就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟，而纷纷成为了前浪。
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
美国游戏开发者大会（以下简称GDC）由美国游戏设计师克里斯克劳福德(Chris Crawford)创办以来，至今已历经了29年风雨，如今其已经成为全球最受关注的游戏盛会。而每年讨论的议题，更是被看做为
ChatGPT、StableDiffusion的火爆，让很多同学都想在自己的电脑上部署本地大模型，进而学习AI、微调模型、二次开发等等。
Amber是一套分子动力学模拟程序，我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
https://cloud.tencent.com/document/product/560/36207
Xshell7下载： 目前，Xshell7已对个人开发者免费开放下载，可以访问https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/ 在此处输入自己的邮箱，就可以在邮箱里获得下载链接。
最近发现在局域网中用Windows远程桌面看视频画面有肉眼可见的延迟，测试帧率发现只有33帧，于是在网上找优化方法。网上的优化方案就几种，但都基本只讲如何设置，没说明原因。经过测试发现，有些设置不仅没有效果，还会产生“负优化”。所以还是有必要分享一下。
NVIDIA相关的nvidia-smi.exe位置变化不定的问题，想必很多人都有遇到过，我自己电脑是NVIDIA显卡，也遇到过，我网上搜了下，很多人有遇到。我自己遇到过系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe，混乱不堪。在阿里云、腾讯云等云厂商都有nvidia显卡的GPU云服务器，也会有这些问题。了解此知识点，云上云下通用。请一定要详细阅读我这篇文档：https://cloud.tencent.com/developer/article/2076819
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
导读：成就3471和战99，均为品牌成套机，价格4千元左右，是否值得入手？请往下看：
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地 AI 大模型地基，PVE 制作 Ubuntu 24.04 LTS 模板。
先介绍一下一个骨灰级VR开发者——燃冰飞雪之魂，10年软件开发经验，曾任软件工程师及CTO，在国内知名软件企业工作，有日本东京知名软件及游戏公司多年工作经验，擅长Java、C#、Unity、oracle等。开发：软件、app、游戏、虚拟现实等。同时也是日本硬件游戏骨灰级爱好者。关于VR智能硬件平台，他有更专业的看法。 一、关于开发平台 目前在VR智能硬件上，Oculus rift、HTC Vive和Sony Morpheuse形成三足鼎力，代表了VR业界的三个主要趋势：静态体验，移动体验，主机体验。 1、以
从2019年开始，IT行业普遍焦虑，大家都讲不出4G的新故事，只能寄希望于5G应用。更多人对云游戏的“火爆”，是对所有和5G沾边的新闻一样盲目的狂热，至少不能显得自己落伍了。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是星期二。 日报君祝各位在工作日也元气满满，饮食规律~ 下面一起来看看今日份更多科技资讯吧！ 今日大新闻 马斯克：以较低价格与Twitter达成交易并非“不可能” 据彭博社消息，马斯克可能会与Twitter重新谈判收购相关事宜。 在上周马斯克的一句“暂缓交易”惊吓市场后，本周一他表示，以较低价格达成交易并非 “不可能”。 截至5月16日纽约收盘，Twitter股价已下跌8.2%。 而该股持续下跌，其中一个重要的原因是：人们猜测马斯克可能
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地大模型地基，PVE 配置显卡直通。
云游戏，也叫订制游戏，是在线游戏的一种不只是网页游戏或者是微端游戏，是一种游戏输入，运算，和画面显示分离的技术。目前有2种主要的云游戏形式：基于视频串流的云游戏和基于文件串流的云游戏。云游戏主要目的是让用户能跨平台玩到各种游戏。
之前几期，我们介绍了挖矿木马威胁被许多人低估，参考疫情防控措施可以对挖矿木马威胁层层防御。这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
GPU 在HPC领域，GPU比CPU运算速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下，如何挑选GPU。 [Tesla K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品，无视频输出，仅能做计算。
请注意，这些只是一般的建议要求，实际的设备要求可能会根据所选的Linux发行版、用途和应用程序的不同而有所变化。一些特殊用途的应用可能需要更高的性能和配置要求。
这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
本文作者：zhenyiguo、jaryzhou、youzuzhang 2018年，区块链项目在这一年上演着冰与火之歌，年初火爆的比特币在一年时间内跌去八成。除了巨大的市场波动之外，区块链领域本身的安全问题也逐渐凸显，与之相关的社会化问题不断显现。 “勒索”、“盗窃”、“非法挖矿”是区块链项目数字加密货币的三大安全威胁，其中云主机用户面临的首要安全问题是非法挖矿。 非法挖矿一般分为基于文件的挖矿和基于浏览器的挖矿。由于云主机用户一般不使用浏览器访问网页，故基于浏览器的挖矿在公有云上并非较大的威胁。 反之，云
GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
不是刚需不要开启！！！如何开启往下看。（出了安全问题本人不负责，下面的文档不论哪里的都是介绍如何安装，安全风险需要自担）
日历哗啦啦的往前翻，很快就要翻过2018，迎来2019年。今天预报了好久的大雪终于降临到了武汉，外面白雪皑皑，家中温暖如春，这个时候感觉最惬意。古人有诗云：绿蚁新醅酒，红泥小火炉。晚来天欲雪，能饮一杯无？，而现代人则在朋友圈中欢呼着下雪，各有各的庆祝方式，并无高下之分。
《我的世界》登陆OculusRift 本周，风靡世界的电子游戏《我的世界》测试版本正式登陆了虚拟现实平台Oculus Rift。该版本的最大特点是其新增的跨平台支持，无论是Oculus Rift，Ge
我上大学时的第一台电脑是微星的一款游戏本，当时买它的原因很简单，性能足够强大，无论是编程等日常任务还是游戏它都可以胜任。现在回想起来，依稀记得它炫酷的灯光、强悍的性能以及用它驰骋虚拟世界的快感。后来年纪渐长，打游戏的热情逐渐减少，虽然那台电脑仍在家中，但已经落后的性能让我鲜有机会“宠幸”它。再后来，读研之后换了 Mac 后更是没怎么碰过游戏了。
对幼儿教育来说，电脑是必需品，云课堂的活跃气氛是不可少的。而作为人们日常工作生活所必不可少的工具，电脑就有着一些让人诟病的问题。比如那硕大的机箱无时无刻所带来的噪音，同时还伴随着大量热量和辐射，这些都在无时无刻的侵害人们的健康。
还记得 CVPR 2015 开完会回来，感觉大家都在讨论 deep learning，convolutional neural network，当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集，结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板，让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑，我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑，结果没过多长时间，大家都不用了，只用自己的笔记本，所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又到周五了，明天就可以睡个懒觉啦！ 在本周工作日的最后一天，科技圈还有哪些值得关注的新鲜事? 日报君在此呈上~ 今日大新闻 “AI四小龙”云从科
根据上级开展挖矿专项整治工作，针对当地网吧、酒店等地区开展挖矿排查，此事件便是挖矿专项整治工作中的一例典型。
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
据统计，家用计算机中九成的用户平时只做网页浏览、文档处理、简单的图像处理、游戏等操作，很少使用专业的设计和分析软件。所以家用计算机并不需要太高的配置，如果打游戏，一块好点的显卡就够了。
MacOS 一直以来都是一款非常美观、高效的操作系统，尤其对于开发者来说。然而正常情况下只有在购买一款Mac电脑的情况下，才可以有机会体验这一优秀的操作系统。事实上，如果只是体验而非真实开发、工作使用，我们可以尝试购买兼容的硬件进行组装一台电脑，并自行安装 MacOS。以下仅为笔者在动手实践过程的一个记录，大家可以尝试但最好还是买一台 Macbook Pro ，毕竟硬件 Retina 屏、超大触摸板、TouchBar 这些也是增强 MacOS 使用体验的必备条件。
输入（Input）/输出（Output）设备，即I/O设备。 显示器这所谓的输出设备。 鼠标和键盘所谓的输入设备。 硬盘，数据持久化。
随着深度学习和计算机视觉的进步，AI绘画逐渐成为了可能。通过大量的数据训练和复杂的算法模型，AI可以学习艺术家的绘画风格，并生成以假乱真的艺术作品。这种技术的突破，使得AI能够模仿各种绘画风格，从古典到现代，从印象派到抽象艺术，尽显无限创造力。
想必每个学习深度学习的小伙伴，特别是新手小白，总要为找到以及调试一个适合的gpu云主机煞费苦心。不知道大家有没有经历过，用自己的显卡计算时，每出一个结果，就能听到显卡”兹”的一声，仿佛在向我哀嚎。就在这时候，floydhub闯进了我的世界，是他，是他，就是他！ 为什么我如此兴奋？因为这正是我这种懒人喜欢的东西。没错！不用配置环境，不用选区域，不用选系统，不用选套餐，不用申请优惠码，不用绑信用卡，通通不用！ 其实深度学习最好，最经济的训练方式就是在云端，找个GPU的机器，安装搭建环境进行训练，这也是我
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
因为我自己的电脑配置并不高，所以很多时候我都会去借助云电脑解决问题（比如玩大型网络游戏、训练AI模型、使用pspr等），云电脑高配置的硬件和环境支持为我的工作和学习提供了很大的便利。作为一个云电脑的资深薅羊毛用户，每次购买和使用云电脑我都会货比三家，找到性能和性价比最适合自己的品牌，所以国内外大多数云电脑平台我都接触和了解过。很多朋友会觉得云电脑是个很高级和神秘的东西，不知道怎么去使用，又或者因为云电脑品牌太多，不知道该选择哪一家，接下来Dream将结合自己的亲身使用经历和心得体会，教会大家如何使用和选择云电脑。
新智元编译 来源：Hackernoon 作者：Nick Bourdakos 编译：刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
云厂商提供的按需按量付费的云主机，对中小企业、个人用户来说，其低成本、高可靠以及易管理性，是非常有吸引力的，但是，千万别忽视云主机面临的安全威胁 -- 公有云上庞大的云主机群，也是黑产持续关注的热点区域，今天我们来聊聊，从普通用户角度，有哪些办法可以快速提升云主机的安全性。
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