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  • 人工智能革命:从ANI到AGI的道路

    摘要:截至目前,人类大脑是已知宇宙中最复杂的物体。但是天河二号也是一个庞大的家伙,它占地平方米,使用兆瓦的电力大脑只需瓦,耗资亿美元建造。建议,通过查看可以以,美元购买多少来考虑计算机的状态。 showImg(http://upload-images.jianshu.io/upload_images/13825820-c158f685feaf8ae6.jpg?imageMogr2/auto-...

    pkwenda 发布于人工智能
  • URLOS应用开发基础课——Docker基础镜像Alpine入门教程

    摘要:我们在进行应用开发时,经常会用到一些基础系统镜像,如等,我们可以通过命令直接拉取官方镜像。目前官方已开始推荐使用替代之前的做为基础镜像环境。适合容器使用由于小巧功能完备,非常适合作为容器的基础镜像。 我们在进行URLOS应用开发时,经常会用到一些基础系统镜像,如:ubuntu、CentOS、Debian等,我们可以通过docker pull命令直接拉取官方镜像。 root@ubuntu...

    pkwenda 发布于运维
  • GIL 已经被杀死了么?

    摘要:酷睿代在年取代了奔腾,主频远低于此。该词被敏捷开发团队使用较多,含义与形式会略有不同,更改已经开始将垃圾收集器的状态转到解释器,因此每个子解释器将拥有它自己的本该如此。结论死亡了吗对于单线程的应用程序,仍然存活。showImg(https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/5/19/16ad09f554fdf443); 本文原创并首发于公众号【Python猫】,未经授...

    pkwenda 发布于Python
  • 深度解码超实用的OpenStack Heat

    摘要:模板中的顶级,定义实例化后将返回的数据。通过如此的解析和协作,最终完成请求的处理。服务接受请求,读入模板信息,处理后利用请求发送给。首先,调用拿到对应的。Heat 是由AWS的EC2 Cloud Formation 演化而来,是openstack中负责Orchestration的service, 用于openstack 中资源的编排,它通过将OpenStack中的资源(resource)以模...

    pkwenda 发布于新闻资讯
  • 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700美元深度学习机器构建指南

    摘要:受到其他同行在上讨论更好经验的激励,我决定买一个专用的深度学习盒子放在家里。下面是我的选择从选择配件到基准测试。即便是深度学习的较佳选择,同样也很重要。安装大多数深度学习框架是首先基于系统开发,然后逐渐扩展到支持其他操作系统。 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后,我现在要搭建一个(笔记本)桌面了几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端(thin c...

    pkwenda 发布于人工智能
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