Fast.io可以自动将云盘文件同步到Fast.io的云中，并使用CloudFlare 和 Akamai进行CDN加速，同时提供直链下载，和Oneindex这类程序相似，不过Fast.io支持多种云盘，无需自行搭建，直接注册后即可使用。
很多需要用到的脚本及软件会先发布在GitHub上，所以经常需要访问GitHub，但是每次都会卡在跳转到GitHub的步骤，就是还没开始就可以结束了。
在2023世界人工智能大会上，我们宣布首次用AI，帮助世界最大的射电天文望远镜“中国天眼FAST”，找到了2颗快速射电暴！
李昂，腾讯高级开发工程师，主要关注容器存储和镜像存储相关领域，目前主要负责腾讯容器镜像服务和镜像存储加速系统的研发和设计工作。 李志宇，腾讯云后台开发工程师。负责腾讯云 TKE 集群节点和运行时相关的工作，包括 containerd、docker 等容器运行时组件的定制开发和问题排查。 洪志国，腾讯云架构师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，容器网络，mesh 数据面等基础组件研发。 背景 在业务普遍已经完成容器化的大环境下，不同的业务场景对于容器启动需求也是不同的，在离线计算和一些需要快速增加计算资
GitHub，或许是全球最大的代码托管与开源社区了。虽然现在代码托管，可以使用Coding，并且可以和腾讯云服务器很好的有机结合（比如：Coding作为仓库，腾讯云轻量应用服务器作为K8s发布平台，实现自动化部署），但是如果是需要代码开源和社区反馈，往往还是选择GitHub。
注意：云服务的话要根据自己购买的服务器获取自己服务器对应的镜像加速地址，这样可以比公开的镜像地址速度更快。
作者 | 刘燕 9 月 3 日，在 2022 世界人工智能大会（WAIC）上，腾讯宣布，与国家天文台共同开启对 M31 仙女座星系的射电信号处理，这也是天文界对该星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测。 这场“AI+ 天文”的跨界合作始于 2021 年。时年 7 月，马化腾在去年的 WAIC 上透露，腾讯与国家天文台启动“探星计划”，用 AI+ 云寻找脉冲星，提高探星效率。 双方合作主要包括三个层面：（1）AI 辅助脉冲星搜索效率提升；（2）AI 辅助快速射电暴搜索；（3）AI 辅助近密双星系统中脉冲星搜
选自NVIDIA 作者：Loyd Case 机器之心编译 参与：Panda 大规模深度学习应用的开发对性能有很高的需求，作为深度学习加速器 GPU 硬件的核心供应商，英伟达一直在不断创新以满足 AI 社区对计算性能的需求。近日，英伟达开发者博客发文介绍了 Volta Tensor Core GPU 在 AI 性能提升上的里程碑进展。机器之心对该博客文章进行了编译介绍。更多有关 Volta Tensor Core GPU 的情况可参阅机器之心文章《英伟达 Volta 架构深度解读：专为深度学习而生的 Tens
AI 研习社按，2017 年 5 月，在 GTC 2017 上，英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100，它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月，同样也是在 GTC 上，黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2，搭载 16 块 V100 GPU，速度达到 2 petaflops。
【ToB周报】是【ToB行业头条】推出的ToB领域事件回顾栏目。主要盘点一周内ToB行业发生投融资、人员变动及相关大事件。
因为我们是直接访问的 docker hub而该服务器又是在国外，所以访问会很慢，所以我们需要配置对应的镜像加速。我们在此处选择 阿里云的镜像加速
“天文学，是像数学一样的基础学科，而越是基础学科，就越难直接应用。” “我们没有想过盈利，这些技术目前来看也不太可能直接应用到其他领域。” “不管是优图还是腾讯公司层面，不是做的每件事情都要考虑它的经济价值或者收入，它代表了一个社会向善的进展或者路径。” 如果说人工智能的发展是人类对于未来的一次探索，那么这场探索之中必然会出现大量的分歧。比如说，人工智能对于人类就业而言是利是弊？人工智能究竟是先抓产业还是先抓科研？从实验室走出来的技术究竟如何落地？应用科学与基础科学哪一边才是AI真正的乐园？当这些问题逐一
英伟达 Volta Tensor Core GPU 在深度学习社群取得了哪些巨大突破？这些突破背后有什么核心技术？
9月3日，2022世界人工智能大会·腾讯论坛在上海举办，聚焦“人工智能技术助力数字经济高质量发展”，腾讯展示了AI平台建设、产业应用、行业研究的最新成果。与此同时，腾讯联合国家天文台公布以“AI+云”开启M31仙女座星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测，AI+天文跨界组合取得重大突破，成为大会关注焦点。 大会期间，腾讯也公布了一系列AI创新的进展。在技术创新层面，腾讯云TI平台持续升级，通过“最佳实践”不断优化升级平台性能。全新的AI加速功能TI-ACC，训练加速性能较原生框架提升30%以上，作为腾讯首
说明：安装yum-utils，它提供一个yum-config-manager单元，同时安装的device-mapper-persistent-data和lvm2用于储存设备映射（devicemapper）必须的两个软件包。
从 wiki 上了解到的信息，大致意思是：Oracle 将 Java EE 提交到 Eclipse 基金会，然后就改名成这个 Jakarta EE 了。（雅加达）
首先确认你是CentOs7版本： 命令：cat /etc/redhat-release
随着人工智能大规模应用，技术早已从实验室的“象牙塔”走进越来越多的生产、生活场景，带来全新想象力。 作为人工智能领域的顶级峰会，2022世界人工智能大会（WAIC）即将在上海举行。今年是腾讯连续第五年参加世界人工智能大会。本届腾讯论坛将以“瞰·见”为主题，在9月3日召开。论坛分为产业篇、趋势篇、向善篇三大篇章，邀请到来自不同领域的数十位重量级专家和学者共襄盛会，分享行业见解。 今年7月，国家六部委联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。意见指出，场景创新成为人工智能技
ROS1从kinetic之后，生态非常成熟，但是由于ROS1内核设计比较早，不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用，存在缺陷，从melodic和noetic之后，一直是ROS1和ROS2并存地状态。
9月3日，2022年世界人工智能大会“腾讯论坛”在上海举办。腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声发表了“加快AI技术与场景创新，助力数字经济高质量发展”主题演讲。吴运声表示：“随着数字技术与实体经济加速融合，人工智能的发展不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破，而是从行业应用、社会需求的角度逐渐深入，展开一场‘双向奔赴’的范式变革。” 腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声 吴运声指出，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以提升场景创新能力为方向，腾讯一直通过向各行业提供AI技术助力，推动人
世间最远的距离，不是我站在你面前，你不知道我爱你，而是你在137亿光年之外的宇宙边缘，我从未收到过你的消息。
前面的章节中我们讲了几种方法将用户数据导入腾讯云ES集群。在现今云计算环境下，为了更好的利用资源跟有效的管理服务，有必要在这里跟大家讲一下，如何通过自建Docker去实现数据接入腾讯云ES呢？今天，我们讲一下这个：
镜像是由多层存储所构成，下载也是一层层的去下载，并非单一文件。 镜像的基础是底层AUFS的支持.
主要架构为：镜像（images）、容器(container)、仓库(repository)
机器之心报道 编辑：杜伟 Hugging Face NLP 课程开课了，所有课程完全免费。 NLP 领域的小伙伴应该都非常熟悉大名鼎鼎的 Hugging Face，这家专注于解决各种 NLP 问题的初创公司为社区带来了很多有益的技术成果。去年，该团队的 Transformers 代码库论文获得了 EMNLP 2020 最佳 demo 奖。今年 4 月，该团队发布了适用于多 GPU、TPU 和混合精度训练的 PyTorch 新库「Accelerate」。 近日，Hugging Face 在其官方推特上宣布推出
摘要：对于瞬息万变的证券交易市场，即时的行情信息是行情系统的基础。快速获取行情信息可以给市场参与者提供更宽裕的交易决策时间窗口，交易者获取的行情信息延时越低，往往意味着越多的交易机会和越大的决策空间。传统的基于软件的行情信息系统，信息的解析一般经过网络层数据获取、协议层数据解析、应用层数据处理等过程，在操作系统和协议层面，存在毫秒级别的上下文切换和软件处理延时，由于操作系统的进程调度和CPU主频的动态调整机制，这种延时还具备一定的不确定性。为实现纳秒级超低延时行情解析处理，本文针对上海证券交易所的行情发布系统，采用Verilog硬件描述语言，在FPGA加速卡上开发了对行情信息流的以太网，IP和UDP以及FAST协议的硬件解码，设计了支持指令集编程的微指令加速引擎。与传统的基于软件的方法相比，本文提出的专用硬件处理方案延时可降低10倍以上。
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
1. Docker部署 1.1 方式一： 下载软件源 wget -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo sed -i 's#download.docker.com#mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce#g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo 安装 yum install docker-ce -y
自动驾驶系统分为三个层级：感知层，决策层，执行层，快速且准确的感知系统，是自动驾驶技术的关键。
AWS re:Invent2019显示AWS市场占用率达到45%，相比2018年营收增长29%。使用专用芯片构建用于加速特定场景的战略更加清晰，除去Intel和AMD的X86和Nvidia GPU，还有通过其Annapurna Labs部门推出的基于Arm的Graviton的定制芯片，并承诺基于Graviton2（7纳米）的新型EC2实例的性能是第一代Graviton的7倍。
在今天的F8（Facebook开发者大会）上，深度学习框架PyTorch 1.0 rc1版如期发布。然而在海外的论坛上，另一个开源库的关注度不遑多让。
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
我是一个程序员，因此比较需要一台自己的服务器，配置呢不需要太高，平时跑一些小项目，和数据库的测试。一次偶然的机会，接触到腾讯云，当时是一百元一年，一口气就买了三年。为了的学习提供了帮助。
接上篇《权威指南：Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实验室分享（上）》 编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲，是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国，并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann
快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？
微软加速器·北京系统展示了微软加速器创新生态体系的最新成果，并提出以科技创新构建同理心平台，以实现生态参与者的协同共享、横向学习、跨界创新和超级合作。
一年一度的世界人工智能大会（WAIC）如期而至，每年我们都在这场AI的盛会中讨论技术对社会、对生活的深刻影响。去年WAIC腾讯论坛以“你即为光”为主题，致敬每一次为科技进步所提供的创新和改变。 这些科技之光照亮的不仅仅是当下，而是去往更为深远的地方，在许多我们不曾关注的领域引发趋势与变革。因而今年腾讯论坛希望与各界一同开启“瞰见”模式，从更高的角度思考下一阶段AI与世界协同发展之道，共同探讨人类文明在技术的影响下将走向何方，又将迎来何种突破。 今年我们很荣幸的邀请到来自不同领域的专家和学者，与我们一同探讨思
官方提供的安装教程地址：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#os-requirements 官方脚本https://get.docker.com/ 其中关于镜像的选择是阿里云和亚马逊云，中国地区推荐了使用阿里云镜像 最快捷的方式脚本一键安装,国内设置镜像为Aliyun。
标题：Point-LIO: Robust High-Bandwidth LiDAR-Inertial Odometry
python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
上一篇已经讲解了为什么需要Docker？，相信大家已经对Docker有一个简单的认识了。
MegEngine「训练推理一体化」的独特范式，通过静态图优化保证模型精度与训练时一致，无缝导入推理侧，再借助工业验证的高效卷积优化技术，打造深度学习推理侧极致加速方案，实现当前业界最快运行速度。
2021年9月25日，由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB承办的“2021中国智能网卡研讨会”中，多家机构谈到了SmartNIC和DPU，SDNLAB对此进行了整理，以飨读者。
行存，可以看做 NSM (N-ary Storage Model) 组织形式，一直伴随着关系型数据库，对于 OLTP 场景友好，例如 innodb[1] 的 B+ 树聚簇索引，每个 Page 中包含若干排序好的行，可以很好的支持 tuple-at-a-time 式的点查以及更新等；而列存 (Column-oriented Storage)，经历了早期的 DSM (Decomposition Storage Model) [2]，以及后来提出的 PAX (Partition Attributes Cross) 尝试混合 NSM 和 DSM，在 C-Store 论文 [3] 后逐渐被人熟知，用于 OLAP，分析型不同于交易场景，存储 IO 往往是瓶颈，而列存可以只读取需要的列，跳过无用数据，避免 IO 放大，同质数据存储更紧凑，编码压缩友好，这些优势可以减少 IO，进而提高性能。
编译 ｜ 核子可乐、Tina “Mojo 可能是近几十年来最大的编程语言进步。” 近日，由 LLVM 和 Swift 编程语言的联合创始人 Chris Lattner 创办的新公司 Modular AI 发布了一种名为 Mojo 的新编程语言。 Mojo 将大家喜爱的 Python 特性，同 C、C++ 和 CUDA 的系统编程功能结合了起来，并通过其所谓“极限加速”与其他 Python 速度增强方案区分了开来。凭借着硬件加速，它在运行 Mandelbrot 等数字算法时比原始 Python 快上 3
这一次，由国家天文台庆道冲、李菂领导的国际合作团队，利用FAST测量了450光年外星云内部的磁场。
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