参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
夏乙 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2016年1月初，英伟达股价不到30美元。 2017年1月初，英伟达股价刚过100美元。 今年还剩两个月没过完，英伟达的股价已经超过2
目前，没有GPU的支持，就不会有完整的云平台。毕竟，没有其他方法可以支持没有它们的高性能和机器学习工作负载。
今天，pk哥用 Python 爬虫给大家分析下上海的房租。我们用数据来看看上海的房租究竟有多高。
IDC，全称Internet Data Center，是提供互联网服务的数据中心，也是我们最常提起的，最为熟悉的。无论你要用互联网做什么，都离不开IDC，这是互联网的基础设施。
AI 科技评论按：Buy more GPU，save more money！（买越多GPU，就越省钱！）这句话，英伟达 CEO 黄仁勋在整场 GTC 中足足重复了9次（可能还有数漏的）。 作为英伟达每年最重要的大会，一年一度在美国旧金山举办的 GTC 一直都是英伟达技术实力最集中的展示。而且英伟达的新产品也深深牵动着深度学习领域研究人员的心，更快的 GPU 、更大的显存、新的深度计算 API、更强大的计算集群等等都让更大规模、更高表现的模型变得更为平易近人。 看似槽点、其实亮点： 「世界最大的 GPU」、「
在整部人类发展史里，过去两年应该是产生数据资料量的最高潮，而为了以视觉化的方式来呈现，以及更深入理解这些数据背后所代表的意义，MapD 提出一项由 NVIDIA GPUs 加速运算的新方法。 在无需加上索引或进行优化的情况下，MapD 的数据库会聪明地在各 GPU 上分割、压缩和快取资料，将使用者查询数据库的速度提高100倍；搭配 MapD Immerse 分析前端工具时，系统可立即对拥有数十亿笔纪录的资料组，以视觉化的图形方式呈现深入的分析见解内容。 来自英国，拥有顾问、部落客和数据库迷多重身分的 Mar
小枣君注：前几天介绍“东数西算”的时候，很多同学问到了关于数据中心的问题。今天专门写一篇，与大家交流探讨。
近日，据国家企业信用信息公示系统显示，北京光年之外科技有限公司完成工商变更，创始人王惠文退出，美团旗下天津三快科技有限公司成唯一股东。北京光年之外科技有限公司成立于2018年7月，目前，王慧文仍任光年之外公司法定代表人、执行董事、经理等职务。
git仓库地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Tracking
互联网青年：打车需求发出后，滴滴平台通过调度系统把最合适的师傅匹配给用户，完成了一次交易。
【新智元导读】设计计算机系统来执行深度学习算法，以及构建数据中心基础设施来为这些系统供电和冷却，是一个日益凸显的难题。功率密度和互联可能是数据中心系统中深度学习的两大设计挑战。为了应对这一挑战，迎合相应的市场需求，一些企业涌现了出来。优秀的高密度数据中心空间供应商不愁没有客户。 这个星球上很少有人比Rob Ober 更了解如何制造服务于人工智能的计算机。作为Nvidia 加速计算团队的顶尖技术执行官，他是Tesla 的首席平台架构师，Tesla 是机器学习市场上功能最强大的GPU。 GPU ，即Graphi
DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol）：动态主机配置协议。
Uber 一开始是单体架构，后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务，他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性，组件的耦合非常严重，持续集成变成了沉重的负担，每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难，这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因，这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。
两个月前，YOLO 之父 Joseph Redmon 表示，由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响，决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议，当我们都以为再也没有希望的时候，YOLO v4 却悄无声息地来了。这一目标检测神器出现了新的接棒者！
第二种使用分布式计算：虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来了管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如在30-50GB范围内。这有点过分了。
大数据文摘作品 作者：Aileen, 魏子敏，龙牧雪，崔云柯 “Saving money（省钱）！” 这两个字可能是今天上午英伟达GTC 2017北京场，黄仁勋在两小时的keynote演讲中提到最多的一句话。 这两个字也道出了本次大会英伟达想要展示给中国听众的精华：NVIDIA的愿景是为所有AI研究人员打造一个功能强大，又经济高效的AI计算平台。 9月26日，英伟达GPU科技大会GTC 2017世界巡回北京场开幕。今天上午，大会的主题演讲依旧由英伟达创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋带来，探讨了在AI时代下，英
6月11日消息，据Hpcwire援引半导体研究机构TechInsights最新公布的数据显示，2023年全球数据中心GPU总出货量达到了385万颗，相比2022年的267万颗增长了44.2%。其中，英伟达以98%的市场份额稳居第一。
现在，一些行业内的企业家已经找到了它能够解决的问题，那就是训练 AI 模型所面临的计算能力短缺。
作为电子计算机系统中一个非常重要的协处理器，GPU从1990年代第一次出现以来，就一直在专职负责图形渲染和处理的相关工作。然而随着时间的推移，技术和需求的不断变化，GPU已经逐渐走出了这种定位。特别是近几年，凭借突出的并行运算能力和高性能的内存使用效率，GPU已经被广泛应用于高级实验室仿真和深度学习编程等诸多的需要高强度运算的非图形处理领域。 MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的前任研究员Todd Mostak就将GPU应用在了数据库领域。他将传统数据库管理系统中的运算核心——CPU替换为GPU
很多人将元宇宙想象为电影《头号玩家》的绿洲，但现实是人们才刚刚迈出构建元宇宙的第一步，从打造虚拟场景开始。
今年，「GPU大哥」英伟达居然「不讲武德」，发布一个基于Arm架构的新数据中心CPU Nvidia Grace，它将直接挑战英特尔在服务器和数据中心计算领域的主导地位。
中国的自动驾驶产业已开始全面成型，据专业数据公司分析预计，到 2025 年，L4 及 L3 的自动驾驶新车占比将超过 20%，覆盖包括 Robotaxi ( 自动驾驶出租车 ) 、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送。 有望解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。
中国的自动驾驶产业已开始全面成型，据专业数据公司分析预计，到 2025 年，L4 及 L3 的自动驾驶新车占比将超过 20%，覆盖包括 Robotaxi ( 自动驾驶出租车 ) 、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送。有望解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。 下一代自动驾驶平台将提高处理传感器数据的性能，进一步提高安全性，并扩展全自动驾驶的操作领域。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“未来的汽车将是完全可编程的，从许多嵌入式控制器演变为功能强大的集中式计算机——通过软件更新提供 AI 和 AV
本文介绍了云计算的基本概念、分类、架构、部署模型和云计算的优势。首先介绍了IaaS、PaaS和SaaS三种云计算模型，然后讨论了私有云、联合云和公共云三种云计算类型。最后，本文阐述了云计算相较于传统计算的优势和发展趋势。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
哈佛大学研究人员开发的新算法通过减少所需的步骤数，以比以前的算法更快的速度解决优化问题。新算法可以大大缩短计算机推荐电影或计算出租车路线的时间。
AI科技评论按：今年是英伟达 GTC（GPU 技术大会）在中国举办的第二年。在 AI 革命势头正劲之际，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋亮相北京。据了解，为期三天的 GTC 盛会将吸引超过 3500 名科学家、工程师和媒体参加。 首日的英伟达GPU技术峰会上，由英伟达创始人兼CEO黄仁勋宣布了一系列重要消息，包括新版神经网络推理加速器TensorRT 3，与国内OEM厂商联合推出基于 Tesla V100 的 HGX-1 加速器，此外还有更多关于自动驾驶的新动态。本文将围绕英伟达 TensorRT 3 与自动
汽车租赁系统总共分为两个大的模块，分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
陈桦 编译自 Voyage官方博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 打造一辆无人车，究竟需要哪些软件和硬件？ 无人车创业公司Voyage今天在官方博客上发文，展示了自家无人驾驶出租车Homer
一分钟AI 英伟达发布第四季度财报：多项数据创新高，加密货币的需求将推动英伟达GPU业绩增长 2018年微软Build开发者大会与谷歌I/O大会时间撞车，参与者将不能同时参与两个科技盛会 前百度自动驾驶负责人倪凯创立的无人车公司禾多科技推出可量产的无人车方案 智能音箱HomePod预定火爆，上市前就已经售完，暂不确定是需求强劲还是供应有限所致 腾讯安全发布首部AI反病毒引擎白皮书，指出面对Android病毒传播AI技术是解决问题的关键 滴滴出行走出国门进军日本，牵手软银公司用AI技术搭建网约车平台，
driver翻译过来是驱动，司机的意思。如果将webdriver比做成司机，竟然非常恰当。
除了我们常见的家庭、社区、园区等智能监控，出租房作为很多人的暂住所也极易发生盗窃等事件，为保障大众租户的财产安全，旭帆科技特地针对出租屋制定了智能监控系统方案。
这个算法由哈佛大学的研究人员开发，通过减少已有算法的迭代次数来快速解决优化问题。更出人意料的是，哈佛大学高级研究员Yaron Singer指出，这个方法并不以减少最终结果的精确度为代价。
NVIDIA 执行长黄仁勋在首届 GPU GTC Europe 大会上，介绍 NVIDIA 为自动驾驶车所设计的全新人工智能超级计算机“Xavier”。 “这是我所知道在系统芯片方面最了不起的努力和作为，我们长期以来一直在开发这些芯片。”黄仁勋对在场的1,600名嘉宾如此说道。 Xavier 是一款完整的系统芯片（SoC），采用称为“Volta”的全新 GPU 架构、客制化八核心 CPU 架构及全新的计算机视觉加速器。这具处理器提供 20 TOPS（每秒兆次运算）的运算效能，耗电量仅20瓦。担任自动驾驶车核
未来10年的城市出行会是怎样？1月7日-10日，在CES 2020(国际消费电子展)上，各大车企及科技公司已经迫不及待展示了他们眼中充满未来感的自动驾驶新产品。
陈桦 夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 英伟达的“GTC全球巡演”，昨天到了欧洲站。当然，除了和当地开发者沟通感情、和粉丝亲切握手之外，也少不了要搞个大新闻。 CEO黄仁勋在德国
新智元编辑部 【新智元导读】英伟达CES发布会，黄仁勋全力投入自动驾驶市场，发布了四大关键产品和平台，从各个方面提升驾驶体验。英伟达的自动驾驶平台合作伙伴，也已经增长到320+家。 老黄说，每年新年初始开启CES都让他很激动万分。 或许是太过激动，以及时间上的原因（晚上8点的主旨演讲），虽然经过了2次演习，但还是在现场一度说不出话来。上气不接下气，“CEO的工作不应该如此rigid。”黄在台上说。 但是，凭借强大的控场能力，黄仁勋在说笑中继续，并发布了围绕自动驾驶相关的4大关键产品和平台。 瞄准千亿美元自动
9 月 7 日，腾讯在数字生态大会上正式推出混元大模型。据介绍，腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
终于到周末啦！小易走在市区的街道上准备找朋友聚会，突然服务器发来警报,小易需要立即回公司修复这个紧急bug。假设市区是一个无限大的区域，每条街道假设坐标是(X，Y)，小易当前在(0，0)街道，办公室在(gx,gy)街道上。小易周围有多个出租车打车点，小易赶去办公室有两种选择，一种就是走路去公司，另外一种就是走到一个出租车打车点，然后从打车点的位置坐出租车去公司。每次移动到相邻的街道(横向或者纵向)走路将会花费walkTime时间，打车将花费taxiTime时间。小易需要尽快赶到公司去，现在小易想知道他最快需要花费多少时间去公司。 输入描述: 输入数据包括五行:
【新智元导读】共享单车有了，共享GPU还会远吗？最近有人发起了一个项目，从挖掘加密货币的矿工那里租借GPU，借给AI研究人训练神经网络。矿工能够得到双倍乃至三倍于挖矿所挣的钱，而AI研究人员则有了更便宜、更快速的GPU——比亚马逊AWS虚拟机快5倍，价格仅仅是1/5。 不知道你有没有遇到类似的问题。 作为一个穷困潦倒、在学习深度学习和人工智能的学生，你的项目需要大量GPU来训练神经网络。但很不幸，亚马逊AWS和谷歌云平台的GPU虚拟机太贵（即使有学生优惠，Credit也基本3天就用完了），用以前新智元介绍过
在诸多项目中，共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似，英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。，吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力，支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home（FAH）项目，以弥补病毒研究算力的不足。
第一个问题：什么是云计算？第二个问题：为什么要上云？第三个问题：公有云和私有云有什么区别，应该怎么选？
上海强生出租车公司的出租车每隔10秒钟会自动向总部的服务器发送一条数据，记录自己所在的经纬度、车速、车内是否有人、行驶方向等信息。2015年上海政府公开了4月一整月的出租车数据，足足有300多亿条，占空间300多G。这些数据被导入了我们的Hadoop平台，以便后续研究。以下是我们初步探究发现的秘密。
【IT168 资讯】在今年拉斯维加斯CES展上，英伟达透露了许多关于Xavier自动机器智能处理器的新闻。Xavier于去年发布，其第一批产品现正向客户发货。Nvidia还宣布了其DRIVE AI平台
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
根据相关统计，2017年全球公有云市场达到1170亿美元，国内公有云也达到了577亿元人民币，虽然国内公有云市场规模还比较小，但增长是翻倍的增长。
2006年8月9日，当时的谷歌首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上，首次提出了“云计算”（Cloud Computing）的概念。
高增长原因是，美国云厂商形成了“云-企业软件-AI计算”三条轮动增长的曲线；高利润原因是，美国云厂商一直在通过“降低算力成本-提高计算效率”优化商业模型
最近公司要做一款跟滴滴打车功能很类似的APP，就自己研究了一下滴滴打车的实现原理，纪录于笔。
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