第一次尝试自己组建硬件到软件的服务器，经过几个月折腾，服务器框架基本完成，整体框架如下：
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1.Word，PPT，Excel等重要文件存在本地环境，如何在编辑后方便地共享给领导检查？
去年在家里安装了个小米智能摄像机云台2K版，然后一直都是选择自带的看家助手功能，开启后检测到检测区域画面变动时会自动录像，但是仅仅支持10几秒钟的视频，并且最小间隔都是3分钟，想看回放也不支持，如果选择付费的云存储套餐，一年费用也不低，琢磨了很久发现摄像机设置里面有个NAS存储选项，所以想尝试把以前的老笔记本是否可以安装一个NAS共享存储对接到摄像头中进行视频转存，于是进行了探索之路。
外接U盘或移动硬盘时，默认不会自动挂载，所以需要用 mount 命令挂载。通常我们在 /mnt 或 /media 目录下新建一个目录作为挂载点。比如：
网络文件系统（Network File System）是一种分布式文件系统，通过网络共享远程目录。使用NFS可以在系统上挂载远程目录，并像对待本地文件一样使用远程计算机上的文件。默认情况下，NFS协议未加密，并且与Samba不同，它不提供用户身份验证。客户端的IP地址或主机名限制了对服务器的访问。
在之前的文章“利用群晖的File Station+SFTP实现第三方人员快速获取服务器应用日志”的基础上
容器服务之所以如此流行，一大优势即来自于运行容器时容器镜像的组织形式。容器通过复用容器镜像的技术，实现在相同节点上多个容器共享一个镜像资源（更细一点说是共享某一个镜像层），避免了每次启动容器时都拷贝、加载镜像文件，这种方式既节省了主机的存储空间，又提高了容器启动效率。
4、VLAN划分：256个VLAN为一个段，红色字体的表示我们使用的 VLAN段。
在《树莓派自建 NAS 云盘》系列的 第一篇 文章中，我们讨论了建立 NAS 的一些基本步骤，添加了两块 1TB 的存储硬盘驱动（一个用于数据存储，一个用于数据备份），并且通过网络文件系统（NFS）将数据存储盘挂载到远程终端上。本文是此系列的第二篇文章，我们将探讨数据自动备份。数据自动备份保证了数据的安全，为硬件损坏后的数据恢复提供便利以及减少了文件误操作带来的不必要的麻烦。
OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服 务提供API以进行集成。用Python语言编写。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等。说白话，就是家用的服务器。
神经网络搜索（Neuarl Architecture Search)是近年来兴起的热门方向。在这次 ICML 的文章中，我们提出了 Few-shot NAS， 通过分割搜索空间，对分割后的子空间独立建立了一个子超网络（sub-supernet）来预测网络性能。通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系，few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点，兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。大量实验表明 few-shot NAS 是一个简单易行的方法，在不同任务上和数据集上能提升当下几乎所有的 NAS 方法，包括 ImageNet 及 CIFAR-10 的分类任务和 GAN 这样的生成任务等。该文章被 ICML-2021 接收为 long talk。
在日常的工作生活中，我们有大量的资料、文件需要存储在电脑或者其他终端设备中，但是这种方式需要电脑配备高容量的硬盘，而且需要随时随地的带着，这样是不是很麻烦？
大部分情况下大家分享nas中的文件都是通过直接生成连接的形式发给朋友，但如果有些东西我没有存在nas中，上传到nas再去生成链接再发给基友，多少有点不方便了，于是文件分享站变有了它存在的意义。我们可以将一些nas中没有存放的文件放上面供基友自行查看。
NAS（Network Attached Storage，网络附属存储）不仅以其大容量存储功能而著称，还能显著提升居家生活的便利性和幸福感。NAS如何在家中发挥作用？
作为NAS垂类的作者，玩NAS已经有四五年了，而身边的设备也越来越多。从最开始的星际蜗牛到后面的白裙918，从群晖再到绿联、极空间，在NAS的折腾之路上熊猫一直坚持着为大家输出或者有趣或许实用的内容。而就在前段时间，熊猫补齐了我“NAS宇宙”的最后一块缺陷，我入手了威联通！是的，就算是一直输出NAS的我，也从没体验过威联通系统，这就导致很多人问我：猫哥猫哥，这个容器威联通怎么部署呢？而我只能保持沉默，因为我压根没用过啊！ 于是乎为了输出更好的内容，也为了解答粉丝的问题，本次入手了威联通的TS-464C2，以下就统称为464C吧！在实际体验了接近一个月后，交出了这份威联通系统的体验报告与购买建议。
通常，我们会使用电脑上的本地硬盘和在线网盘来储存文件，然而本地硬盘有时候会出现容量太小的情况，而网盘则受限于网速，无法快速传输文件。并且，局域网内不同设备间的文件传输也成为了一大难题，这个时候，网络附加储存，也被称为NAS，显现出了它的优点。由于这类专业设备相对于移动硬盘、U盘等价格较贵，所以本文仅介绍如何以较低成本搭建简易家庭网络储存环境。
我将在接下来的这三篇文章中讲述如何搭建一个简便、实用的 NAS 云盘系统。我在这个中心化的存储系统中存储数据，并且让它每晚都会自动的备份增量数据。本系列文章将利用 NFS 文件系统将磁盘挂载到同一网络下的不同设备上，使用 Nextcloud 来离线访问数据、分享数据。
There is one NAS device in CPF1 site office connected with the Backup Desktop to expand the storage space and save the big size file such as software, VM etc..
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 当我们的电脑硬盘或者手机内存被占满之后，可能很多人第一时间想到的就是用网盘或者U盘来进行扩充，但现如今相对于网盘和U盘更多的人愿意选择和使用外接式硬盘来进行资料备份和存储。是的，虽然外接式硬盘比网盘和U盘更安全，其实那只是你不知道有一种叫NAS存储服务器的情况才会想到外接式硬盘，NAS存储服务器在今年来不断被人们所接受！网盘充当着公有云的角色，NAS存储服务器充当着私有云的角色！
近年来Siamese网络在单目标跟踪中发展迅速，在近两年的VOT比赛和顶会中Siamese大放异彩。讲者张志鹏将分享经典的siamese跟踪论以及近期的进展。
春节假期整理历史物件时发现一些书籍的光盘，虽然买了多年但一直没有看过，因为自己在用的电脑都没有光驱。正好老爸的电脑是带光驱的，想着趁过节把这些光盘的内容读取出来存在NAS上方便后续使用。 使用UltraISO软件直接“制作光盘映像文件”就可以将光盘的内容制作成iso文件，便于保存在磁盘等介质上。基本最长的也就是10分钟左右搞定。
我犹豫了一段时间，主要是没想到私有存储和阿里云盘的区别，感觉阿里云盘够用了。后来突然想到之前家人分享照片，直接发微信群里，无法持久化。另外发朋友圈也不利于家庭内部集中分享的目的。私有存储能解决这些问题，可以分配多个用户，且提供公共空间。
神经结构搜索NAS在图像识别任务中已经取得了巨大的成功，Hit-Detector则是将NAS应用在更为复杂的目标检测任务中。目前已经有研究人员尝试将NAS应用在目标检测任务，但是大部分的目标检测中应用NAS只关注搜索检测网络的Backbone或者特征融合方式，而检测网络的其他component仍然由人工设计，在本文中认为这种NAS与人工设计结合的方式会限制检测网络的性能。为了解决这个问题，本文提出一个层次化的三位一体搜索框架Hit-Detector，它不但可以同时搜索检测网络的backbone、neck和head，而且还可以知道backbone、neck和head分别喜欢用哪些操作来组成自己。Hit-Detector的实验结果非常优秀，在没有bells and whistles的情况下，COCO数据集仅用27M的参数量，便可以得到41.4 mAP。
NAS（Network Attached Storage）用户通常需要安装一些软件来扩展其功能，以下软件支持各种系统，无论是群晖、威联通还是其他NAS设备，新手或者技术牛人都值得尝试。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
描述：最近又开始折腾购买的威联通的NAS（TS464C2）了，今天给各位看友分享一款Github上开源的NAS导航栏，我们可以在NAS中快速安装sun-panel项目，然后便可以很方便的管理我们经常访问的网页书签站点，与此同时又能够被外部公开访问，所以非常适合做一个导航站点，先来看看项目效果图：
经过俺几个月的观察和尝试，最终锁定了目标：J3455处理器。将之前的蜗牛星际都换成了J3455，可以说是性能，功耗，都非常适合的一台NAS。
岳排槐 发自 LZYY 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 去年，谷歌大脑团队发布神经网络自动架构搜索（NAS）。这个方法理论上能够更好地、自动化地设计神经网络的架构。 尽管NAS表现出色，但却要
腾讯安全近期将复盘2022年典型的攻击事件，帮助企业深入了解攻击手法和应对措施，完善自身安全防御体系。
nas存储一直提示可以升级7.0.于是在一个月黑风高的夜晚，手一抖，点了个升级。升级完之后就发现抑郁了，smb协议的共享在Windows下慢的1b。之前千兆网络基本是秒开，结果升级之后打开共享需要等将近10s钟。管理后台更卡，从开始加载到完全显示需要半分钟。这tm就抑郁了，于是开始搜索降级教程。
9 月 20 日，群晖科技 Synology 2020 年度大会在上海举办，对于群晖来说，Synology 2020意味着一个新的里程碑，意味着群晖一个新时代的开始。
我们以“PNAS”和“Contributed by”作为关键词在谷歌上检索，就能直接跳转PNAS Submissions Contributed by NAS Members[1]的官方介绍。
威联通NAS利用Container Station容器管理器中的Docker搭建KMS激活服务器实现激活windows系统和office
AI 科技评论按：Google AI 近日终于发布了 AutoML 的测试版，有人说这项服务将彻底改变我们进行深度学习的方式。
技术供应商Zyxel解决了几个网络连接存储(NAS)设备的一个关键漏洞，这些设备已经在野外被利用。
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习相关文献的不断涌现，涌现出大量的方法和技术，手工设计出针对不同图相关任务的最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一问题，自动图机器学习(automated graph machine learning)正受到越来越多的研究领域的关注，它旨在为不同的图任务/数据在没有人工设计的情况下发现最佳的超参数和神经结构配置。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图机器方法，包括超参数优化(HPO)和神经结构搜索(NAS)的图机器学习。我们将分别简要介绍现有的用于图机器学习和自动机器学习的库，并进一步深入介绍AutoGL，这是我们专门的、也是世界上第一个用于自动图机器学习的开源库。最后，我们分享了对自动图机器学习未来研究方向的见解。这篇论文是第一个系统和全面的讨论的方法，库以及自动化图机器学习的方向。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同
开篇当然还是最喜欢的小姐姐啊。其实ups的安装还是非常简单的，不过后面的插孔都是3插，机柜上就安装了一排机柜插座，导致出现一个问题就是机柜内很多双口插头没地方插，本来想把边上的插排撤掉的，但是明显不行啊，两个光纤转换器插头+路由器+交换机的插头都没地方插，于是就把插排又给按上了。安装之后的效果就是下面这个样子啦。
Google AI 终于发布了 AutoML 的 beta 版，有人说这项服务将彻底改变深度学习的方式。
说起来有趣，NAS 除了“不同设备共享存储”这个功能之外，最重要的功能就是为设备扩容，但是 NAS 自己的存储容量不够了，又该如何。
深度神经网络在许多计算机视觉任务中取得了显著的性能。目前性能表现SOTA的语义分割和目标检测方法都重复使用了用于图像分类的神经网络结构作为主干，一般在ImageNet上进行预先训练。由最近用于检测和分割的神经架构搜索(NAS)的研究表明，性能收益提升通过设计专门用于检测和分割的网络架构来实现。不过，其中的难点是通过ImageNet对搜索空间表示(又称超级网络)或搜索网络的预训练会带来巨大的计算成本。在本文中,我们提出一个快速神经网络的适应(FNA)方法,能适应种子网络的体系结构和参数成为一个具有不同深度、宽度的网络，或者内核程序通过参数重映射技术实现，这使得人们可以利用NAS进行检测/分割任务效率更高。我们在MobileNetV2上进行FNA实验，从而获得新的网络来进行分割和检测，该网络的性能明显优于手工和NAS设计的现有网络。FNA的总计算成本明显低于现有用于分割/检测的表现SOTA的NAS方法：1737×less than DPC, 6.8× less than Auto-DeepLab 和 7.4× lessthan DetNAS。
Windows系统中能够通过KMS进行激活的一般称为VL版,即VOLUME授权版。我们可以自行搭建KMS激活服务器，实现每180天一次的自动激活，使得系统一直保持激活状态。这次就跟大家分享一下如何利用群晖NAS的Docker容器套件搭建KMS服务器，并演示如何利用我们自己的KMS服务器激活Windows操作系统与Microsoft Office。
方杰民，华中科技大学电子信息与通信学院媒体与通信实验室研究生在读，师从王兴刚副教授，地平线平台与技术部算法实习生，主要研究方向为网络结构搜索、模型结构优化。
介绍一下我在商汤科技&悉尼大学AutoML组ICLR2020最新文章，文章也会分享一些我对NAS的一些浅显的个人看法，希望能够对大家有所启发。
你还在为手机的存储空间而捉急吗？你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗？甚至你还在为没有视频会员，到处借会员而焦虑吗？
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