在网上找了好久都没有找到如何批量下载，只是找到有位通过角本执行来进行下载的。 试了一下在我机器上运行有问题，所以索性自己搞了一个出来。 首先根据官方的说法要下载git，这个无论如何是要下载的。 点击安装，安装完成后， 在盘符上建立文件夹，我建在E:\android src下 右键选择Git bash 弹出如下界面 下面就是整理下载的过程了，如果只需要下载其中的一个包，那么就不需要做下面的操作了，如果想下载全部源码就需要做一下处理，因为windows下是没有rep
可见，除了linear，预处理后的得分远远高于处理前。scaler = StandardScaler()我们以前介绍过。
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为了 Docker、Kubernetes 运行稳定，升级 Centos 7 内核版本为 5.12.11。
需求：由于客户容器化的需要，需要将当前的操作系统升级为5.10.7的版本。 内核升级操作步骤如下： 步骤一：载入公钥、安装elrepo rpm -import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm 步骤二、载入elrepo-kernel元数据 yum --disablerepo=\* --enablerepo
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。
OpenHarmony OS 2.0 发布时，标准系统只支持 Hi3516DV300 一种硬件平台，而 Android、IOS 均提供了模拟器供开发人员使用。这也可以理解，毕竟华为长期以来都是设备供应商，专长是硬件，在软件开发方面缺少底蕴。鸿蒙应用开发提供了模拟器，但那是真机模拟器，需要接入到华为的开发平台才能使用。
CentOS 8操作附带一个定制内核，以确保其完整性和与支持的硬件的兼容性。CentOS 8 Linux中附带的内核版本为4.18。Linux内核包括基本内核本身和许多内核模块。
因为一些调试及测试需要，我们的centos需要安装高版本内核以便进行BCC和BPF的实时调试功能。
GPU需要大的kernel吞吐量来体现GPU的运算优势，但是以前的研究都是针对单个kernel的运行优化，但是单个kernel一般都无法充分利用GPU的资源。而现在的GPU调度都是一个kernel占据GPU然后运行完之后再进行下一个kernel的执行。因此论文提出了一些优化策略，主要思想就是kernel slicing。也就是将大的kernel通过分成较少的block的方式，让多个kernel能够并行执行，以提高GPU的利用率。
USB 有主机功能和从设备功能。做主机时，能连接 U 盘、USB 鼠标等 USB 设备；做从设备时，具有 ADB 调试等从设备功能。
命令：yum --disablerepo=“*” --enablerepo=“elrepo-kernel” list available
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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1，查看当前linux内核版本命令 [root@ ~]uname -a Linux critical-drum-1.localdomain 4.12.10-1.el7.elrepo.x86_64 #1 SMP Wed Aug 30 13:00:07 EDT 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@ ~]uname -r 4.12.10-1.el7.elrepo.x86_64 [root@ ~]cat /etc/re
前言 本文翻译于Chiral Software的《Compiling Modules For The Jetson TX2》，点击阅读原文了解更多信息。 英伟达的Jetson TX2是在小型和低功耗设备上做机器学习方面应用开发的好东西。它的主机操作系统是标准的Ubuntu 16.04。这意味着我们可以启用任何我们需要的Linux内核模块，比如我们需要启用某些默认TX2不支持的网络设备。在我们的例子中，需要接入一个串行USB调制解调器，需要串行usb模块和其它一些模块。通过交叉编译模块，我们能够使用这些网络设
class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', *, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)
keras.layers.Dense()是定义网络层的基本方法，执行的操作是：output = activation（dot（input，kernel）+ bias。
The purpose of this post is to explain how to configure kernel parameters on Red Hat (RHEL/CentOS) and Oracle Linux (OL) systems using the sysctl utility. The sysctl utility (/sbin/sysctl) allows (privileged) users to query and modify kernel parameters during runtime. The utility is common to most Linux distributions, however, subtle differences may exist between distributions e.g. RHEL/OL and SuSE. Parameters that can be viewed/modified are those exposed via procfs filesystem /proc/sys. The dot(“.”) notation is used when setting in a configuration file.
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第73天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的27天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] Convolution Kernel: [2, 4, 6, 8] Convolution: [ 2 10 28 60 100 140 180 190 166 104] Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] Convolution Kernel: [8, 6, 4, 2] Convolution: [ 8 30 62 100 140 180 220 140 74 26]
Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎，为手机、IoT端提供高效推理能力，且广泛整合跨平台硬件，满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态Kernel选择的策略以及一些思考。
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https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
Kernel (内核)是操作系统的核心，掌握所有硬件设备的控制权，也就是说，你所希望计算机帮你完成的各项工作，都需要通过内核的帮助才能完成，当然，如果我们想完成的某个功能是内核没有的，则内核不会操控计算机来帮你完成这项工作，如果我们想让内核去完成这个功能，那么我们就必须将该功能的模块添加到内核当中，这就类似于驱动程序，有了这样一个“驱动程序”的支持后，我们的硬件才能完成之前所不能完成的功能。
Pytorch会給我们提供现有网络模型的实现，包含在torchvision.models中，今天来探究Pytorch中现有网络模型的使用及修改，以经典的VGG网络模型为例。春恋慕
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第63天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的37天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
为了让新安装的内核成为默认启动项，需要修改GRUB配置：打开并编辑/etc/default/grub，设置GRUB_DEFAULT =0。
代码：GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark
我们使用 Linux 来表示整个操作系统，但严格地来说，Linux 只是个内核。各种发行版（RedHat、ubuntu、CentOS等）是一个完整功能的系统，它建立在内核之上，具有各种各样的应用程序工具和库。
前面介绍了Im2Col+GEMM来实现卷积以在某些条件下获得更好的访存和计算效率，详见：详解Im2Col+Pack+Sgemm策略更好的优化卷积运算 。然后，最近偶然发现了Im2Col+GEMM的一个改进版本即MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network ,这是发表在ICML 2017的文章，它主要优化了Im2Col+GEMM计算策略中的内存消耗，并且也能提升一点速度，是一个不错的卷积加速算法。所以我在这里结合论文然后复现了一下代码实现来为分享一下。
我的Django电子商务代码已经可以支持Django 4.X版本了，由于github很慢，现在放到百度网盘上了。
1.对于 CentOS/RHEL 系统，尽量使用 yum 方式或 RPM 包安装 / 升级内核，需要注意的是红帽的 Red Hat Linux 服务需要订阅。
在实验环境下，已安装了最新的CentOS 7.4操作系统，现在需要升级内核版本。
通过本文你可以获取如下信息： CentOS/RHEL 内核源码包下载地址。 CentOS/RHEL 内核版本和系统版本对应关系。 CentOS/RHEL 各个系统版本发布时间。 CenOS 各个版本源码包及RPM包下载地址。 以下信息全部来自官方：http://vault.centos.org/ Name Last modified Size Description 对应内核源码包 5.0/ 11-Apr-2007 18:53 - kernel-2.6.18-8.el5.src.rpm 5.1/ 2
众所周知，C 语言相比于汇编语言拥有更为强大的灵活性和抽象能力，但相较于汇编语言，C 语言又缺乏了直接寻址、读写内存的强大能力。 同时，C 语言由于具备更强大的抽象能力，往往会造成生成的机器指令过多，因此，对于嵌入式编程等领域的 C 语言程序设计来说，有一个非常常用的优化方式，就是将 C 语言编译后反汇编为汇编语言，然后通过阅读并精简汇编语言，来实现代码优化的目的。 那么，既然 C 语言、C++ 可以被编译器反汇编为汇编语言，我们是否可以直接通过汇编语言调用 C 语言或者让 C 语言去调用汇编语言呢？答案当然是可以的。 本文，我们就来详细介绍，如何在 linux 环境下实现 C 语言与汇编语言的相互调用。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第69天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的31天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
转自：http://www.itenter.com/html/old/operatingsystems/linux/2010/0811/5516.html
摘要 旷视研究院提出一种新颖的卷积方式，名为动态区域感知卷积(DRConv)，它能为特征具有相似表示的相应空间区域自动地分配定制卷积核，相较标准卷积，这种卷积方式大大地增强了对图像语义多样性的建模能力。DRConv通过可学习的指示器(learnable instructor)将逐步增加的通道维卷积核变换至空间维，这一方面增强了卷积的表征能力，另一方面控制计算成本并使平移不变性保持与标准卷积一致。（由于每个卷积层可以视为一次滤波操作，所以我把文中的filter理解为网络指定卷积层中的等效卷积核）。
文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ，它使用的示例代码是Python ，他却发了这么一个疑问： 支持的语言对比（因为 Semantic Kernel 是用
一个操作系统，最重要的部分无疑是内核。鸿蒙系统声称自研了内核，从之前开源的 OpenHarmony OS 代码中可以看到，是一款名为 LiteOS 的面向 IoT 领域构建的轻量级物联网操作系统。LiteOS 又有两个版本：LiteOS-A 和 LiteOS-M。而 OpenHarmony OS 2.0 针对手机、平板等富资源设备，则使用的是 Linux 操作系统。
这篇文章基于Russell King所写的《the ARM booting document》，并与AArch64 Linux kernel的所有公开版本相关。
在基于CentOS平台的工作过程中，难免有时需要升级或者降级内核以验证功能、调试性能或者更新整个系统。
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来源：机器之心本文约4000字，建议阅读9分钟你有多久没调过 kernel size 了？虽然常常被人忽略，但只要将其简单加大，就能给人惊喜。 当你在卷积网络（CNN）的深度、宽度、groups、输入分辨率上调参调得不可开交的时候，是否会在不经意间想起，有一个设计维度 kernel size，一直如此显而易见却又总是被忽视，总是被默认设为 3x3 或 5x5？ 当你在 Transformer 上调参调得乐不思蜀的时候，是否希望有一种简单、高效、部署容易、下游任务性能又不弱于 Transformer 的模型，
Kernel启动时会解析cmdline，然后根据这些参数如console root来进行配置运行。
GoogLeNet Inception V3在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中提出（注意，在这篇论文中作者把该网络结构叫做v2版，我们以最终的v4版论文的划分为标准），该论文的亮点在于：
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