在构建自然语言理解深度学习模型过程中，研究人员或者工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力，而不是专注于模型架构设计与参数调整。
目前，AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
Tina Linux诞生于2015年，彼时以智能音箱为首的AIoT产品刚刚兴起，AIoT产品所用芯片一般为原用于平板电脑的主控，所用系统也多为基于Android系统进行裁剪。全志基于市场需要和对产品趋势的理解，在Linux内核的基础上深度开发了Tina Linux系统。
AMD宣布推出支持TensorFlow v1.8的ROCm GPU，其中包括Radeon Instinct MI25。这是AMD加速深度学习的一项重要里程碑。
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种，在几台、几十台服务器时尚可人肉维护，面对云计算时代动辄上百上千的服务器，单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器，如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种，没有之一。 在Devops备受推崇的时代，即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源，希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师，这些只是可能是你的必备，作为一名非运维技术人员，不妨记录下来，有需求之后再行
NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包，可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道。该工具包的主要目标是将NLP深度神经网络模型构建的开发成本降到最低，包括训练阶段和推理阶段。有关详细信息，请查看我们的论文：NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
《深度探索linux操作系统：系统构建和原理解析》是探索linux操作系统原理的里程碑之作，在众多的同类书中独树一帜。它颠覆和摒弃了传统的从阅读linux内核源代码着手学习linux操作系统原理的方式，而是基于实践，以从零开始构建一个完整的linux操作系统的过程为依托，指引读者在实践中去探索操作系统的本质。这种方式的妙处在于，让读者先从宏观上全面认清一个完整的操作系统中都包含哪些组件，各个组件的作用，以及各个组件间的关系，从微观上深入理解系统各个组件的原理，帮助读者达到事半功倍的学习效果，这是作者潜心研究linux操作系统10几年的心得和经验，能避免后来者在学习中再走弯路。此外，本书还对编译链接技术（尤其是动态加载和链接技术）和图形系统进行了原理性的探讨，这部分内容非常珍贵。
机器之心编译 编辑：shanshan 加入 Linux 基金会后，PyTorch 不会有大的改变。 PyTorch 有了新家！ 当地时间 9 月 12 日，PyTorch 和 Linux 基金会双双在自家的官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会的消息。 PyTorch 最初由 Meta 的 AI 团队孵化，在以社区为中心的管理之下，PyTorch 现已发展成为一个由贡献者和用户组成的庞大社区。截至 2022 年 8 月，PyTorch 是世界上与 Linux 内核和 Kubernetes
大家都知道，CentOS 8 Linux 已于 2021 年底停止更新服务了(CentOS 8 将于年底终止！)。取而代之的是滚动版本 CentOS Stream 作为 RHEL 的下游分支于 2019 年推出，将持续排查漏洞，让上游版本更加稳定和安全。
AiTechYun 编辑：nanan Linux基金会启动了LF深度学习基金会，这是一个专注于AI、机器学习和深度学习提供开源创新的综合性组织。LF深度学习基金会的目标是让这些新技术可供开发人员和数据
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目：有将手机变成个人监控系统的 Haven，有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot，有深度学习的人脸识别系统 DFace，还有中文处理工具包等等。 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代，这个时代最明显的特征就是：人人都有一部智能手机，衣食住行都离不开它。不仅如此，我们的个人隐私，或者重要的资料，还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
让神经网络学习了如何解决偏微分方程是令人兴奋的，但还有很大的不足。一旦在一定的网格尺寸上进行训练，神经网络就变得非常特定于该分辨率。深度网络已经学会了预估将数据从一个有限维空间映射到另一个空间的函数。但以不同的分辨率求解偏微分方程时，如果想对流场有一个更细致的了解，或更改初始和边界条件，则需要重新开始训练，学习预估新的函数。
作者 | 李冬梅 当地时间 9 月 12 日，Linux 基金会在其官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会。 1 PyTorch 正式加入 Linux 基金会 Linux 基金会表示，其实很难用一篇文章来描述清楚 PyTorch 的加入对基金会的意义有多么重大，但还是希望尽可能将其表达出来。 以下为基金会全文： PyTorch 是当今世界上最重要和最成功的机器学习软件项目之一。我们很高兴与项目维护者、贡献者和社区合作，将 PyTorch 带入到一个中立的“家园”，在那里它可以继续强
随着大数据和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域最具前景的一个分支。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为了深度学习领域最流行的语言之一。Python拥有众多的深度学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些库和框架提供了快速构建和训练深度神经网络的工具和算法。
深度学习（Deep Learning,DL）或阶层学习（hierarchical learning）是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络（Artifitial Neural Networks,ANNs），在计算系统中实现人工智能。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选，因此深度学习具有表征学习（representation learning）能力，可以实现端到端的监督学习和非监督学习。此外，深度学习也可参与构建强化学习（reinforcement learning）系统，形成深度强化学习。 ——百度
最近听说2022年8月2日，深度操作系统将在 正式发布 2022 年跨越上游、跨短协同的全新版本 —deepin 23 Preview，官方介绍了该版本的重磅改进 —“玲珑”包格式。
在此期间，我们将项目与新的或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，以衡量专业人员的质量。
导读 本周开源云业内倒是出现一些比较有趣的消息。首先是Deepo项目在GitHub上的爆红。小编简单了解了一下该项目，用“强大”来形容并不为过，其不但能实现快速配置深度学习环境，还支持几乎所有常见的深度学习框架。另一则消息是 OpenContrail 项目将被 Linux 基金会接管。2013年，Juniper 发布 OpenContrail，OpenContrail被设计为能够在OpenStack云管理平台上工作。另外一则消息是一件“好人好事”，近日腾讯发现谷歌人工智能学习系统TensorFlow存在严重
本文介绍了深度操作系统15版本，该版本在用户界面、系统底层、功能应用等方面进行了全面升级。在用户界面方面，深度操作系统15采用了全新的扁平化设计，带来了更加简洁美观的视觉效果；在系统底层方面，新版本对系统架构进行了优化，提升了系统的性能和稳定性；在功能应用方面，新版本增加了Crosswalk、深度商店、深度截图等全新功能，为用户提供了更加便捷、丰富的使用体验。
“火速出击，绒装上阵”，3月29日，火绒安全旗下企业产品“火绒终端安全管理系统V2.0”推出Linux终端与macOS终端两个重要版本（下称Linux版、macOS版），并正式开启全网公测，欢迎广大新老企业用户前往火绒安全官网参与免费试用活动。
深度操作系统是由英特尔开源技术中心创建的一个基于Blink/Chromium内核的开源HTML 5引擎，通过全方位的创新和优化提升HTML 5的体验，可帮助开发者迅速构建跨平台的Web应用，致力于为全球用户提供美观易用、安全可靠的Linux发行版。
【GiantPandaCV导语】现在深度学习项目代码量越来越大，并且单个文件的量也非常的大。笔者总结了一些专家的经验并结合自己看的一些项目，打算总结一下如何探索和深入一个深度学习项目库。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
UOS 是统信软件发行的国产操作系统，由深度操作系统为基础，经过定制而来的产品。UOS 之家的内容显示，UOS 是由包括中国电子集团、深度科技公司等发起的项目，全称为 Unity Operating System，是一款中文国产操作系统。
2021年11月8号午夜，.NET6 + C#10 + VS2022正式发布，.NET进入新时代！
在本文[1]中，我们将根据 Distrowatch 的使用统计数据和市场份额，按降序排列截至 2023 年 5 月 18 日的前 10 个最受欢迎的 Linux 发行版。
操作系统堪称是IT皇冠上的明珠，Linux阅码场专注Linux操作系统内核研究, 它的文章云集了国内众多知名企业一线工程师的心得，畅销著作有《linux设备驱动开发详解 》等。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学：微积分，统计学，线性代数 周边学科：信息论基础 推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价 实现系统检验想法的技能： 操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 近日，PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在PyTorch官网宣布称，PyTorch 作为一个顶级项目，将正式转移到 Linux 基金会（LF），名称为 PyTorch 基金会。 PyTorch 诞生于 2017 年 1 月，由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）推出，是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，可用于自然语言处理等应用程序。作为最受欢迎的机器学习框架之一，PyTorch 目前已拥有超过 2400 名贡献者，以
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 近日，PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在PyTorch官网宣布称，PyTorch 作为一个顶级项目，将正式转移到 Linux 基金会（LF），名称为 PyTorch 基金会。 PyTorch 诞生于 2017 年 1 月，由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）推出，是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，可用于自然语言处理等应用程序。作为最受欢迎的机器学习框架之一，PyTorch 目前已
CLion是一款专为开发C及C++所设计的跨平台IDE。它是以IntelliJ为基础设计的，包含了许多智能功能来提高开发人员的生产力。
2018年6月25日，Linux 基金会，集结世界顶级开发者的非营利开源组织，宣布腾讯成为基金会的最新白金会员。 在开源领域，腾讯的贡献正逐步增长，日益成为社区活跃一员。在与社区机构互动上，腾讯广
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
本文对 Tauri 和 Electron 做了简单对比, 并且, 使用 Tauri 来开发一个桌面托盘应用.
最近一段时间比较忙，很长时间没写博客了，思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累，日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案，平时多关注时下比较热门的项目，在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题，直接拿来使用，今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
JetPack（Jetson SDK）是一个按需的一体化软件包，捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件。JetPack 3.0包括对Jetson TX2 ， Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持。 使用最新的BSP（ 用于Jetson TX1的L4T 27.1，用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 ）自动刷新您的Jetson开发套件，并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所需的最新软件
最近需要支持国产的 UOS 系统，这个系统我采用了 Xamarin 加上 GTK 开发，而我的日志系统有一个功能是记录日志的时候传入当前的文件路径，此时 NuGet 包是在 Windows 下构建的，因此传入的路径是 Window 构建服务器路径。此时在 Linux 上尝试获取文件名就炸了
（2019年4月11日，深圳）在腾讯内部，工程师文化依然是主流，鼓励用代码、用技术说话——“talk is cheap, show me the code。”而其中优质的技术，也正在越来越多地开源给外部开发者，推进国内开源社区的蓬勃发展的同时，腾讯也从开放、互助、创新的开源生态中获取养分，以更低的成本提升重点战略技术。
AI科技评论按：Pete Warden是TensorFlow移动团队的技术负责人。曾在Jetpac担任首次技术官。Jetpac的深度学习技术经过优化，可在移动和嵌入式设备上运行。该公司已于2014年被谷歌收购。Pete还曾在苹果公司从事GPU优化领域的图像处理工作，并为O'Reilly撰写多本数据处理方面的书籍。本文为Pete Warden为一般大众撰写的“如何用TensorFlow构建图片分类器”（TensorFlow for poets，How to build your own image class
操作算是在软件开发里面功能非常齐全难度非常大的一个超级工程，目前国内掌握操纵系统技术的科技公司也是少的可怜，而且不完全是技术层面的东西了，还需要构建生态链，国内的阿里公司在这方面已经做过尝试了，只能讲不是很成功，主要开发出来了需要真的有人去使用，现在无论桌面的操作系统还是移动端的操作系统都有巨无霸存在，而且还是垄断性质般的存在，现在华为手机因为安卓禁止使用服务导致国外的销量下滑，现在华山一条路只能启动一个自主的操作系统的研发，还在华为公司已经做了大量的准备，不至于这么被动，但任重而道远。
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境，包括Nvidia驱动，cuda，cuDNN的安装，Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。
2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆，基于我掌握的情况，可以先了解，最好复习下高中数学知识（矩阵，多维数据，多元N次方程式）。不然很难看懂学习模型，学习公式。 从关系上讲： 人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过一些算法来达到，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，而深度学习（Deep Learning）是人工智能和机器学习的内在，即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。所以三者关系应该式从外到内：AI→ML→DL→神经网络
本篇文章，我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境，以及快速运行 SDXL 1.0 正式版，可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
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