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- 问题现象描述问题现象:一台Atlas800 3010服务器,能ping通,但是无法ssh进去,BMC也进不去(能看到界面,无法登陆),如下图,服务器显示界面:BMC相关错误日志:关键过程、根本原因分析关键过程:1、Atlas 800 3010部署ISV业务软件,一台2288H V5服务器配置5张Atlas 300 3010加速卡。2、加载128路1080P 视频流运行视频结构化业务。3、突然... 问题现象描述问题现象:一台Atlas800 3010服务器,能ping通,但是无法ssh进去,BMC也进不去(能看到界面,无法登陆),如下图,服务器显示界面:BMC相关错误日志:关键过程、根本原因分析关键过程:1、Atlas 800 3010部署ISV业务软件,一台2288H V5服务器配置5张Atlas 300 3010加速卡。2、加载128路1080P 视频流运行视频结构化业务。3、突然...
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- 数据分析一直是近几年非常热的一个话题,但如何进行数据分析目前业界还没有一个统一答案,从抽象的角度来说,先要有数据,然后有目标,最后给个工具从数据中提取目标这个就是数据分析过程。但目前数据和目标都相对比较容易获取,但工具一直没有比较理想的工具。公司根据这种情况开发了一系列产品来缓解数据分析的过程,其中免费的命令行工具为secsoso。它们在搜索的时候都用了SPL (Search Process... 数据分析一直是近几年非常热的一个话题,但如何进行数据分析目前业界还没有一个统一答案,从抽象的角度来说,先要有数据,然后有目标,最后给个工具从数据中提取目标这个就是数据分析过程。但目前数据和目标都相对比较容易获取,但工具一直没有比较理想的工具。公司根据这种情况开发了一系列产品来缓解数据分析的过程,其中免费的命令行工具为secsoso。它们在搜索的时候都用了SPL (Search Process...
- 科技快速发展的年代,我们越来越不能轻易地“预测未来”,因为总有那么多意料之外在等着我们。几年前,我们还认为无人车仅是作为科幻电影里的炫酷桥段,然而现在,公园、封闭园区、大学校园等场景下,都会看到无人车的身影,由于其高科技的便捷应用与可爱的外形设计,迅速受到网友围观,成为名副其实的“网红”。网红无人车的出现,之所以一度成为社会热议的话题,是因为过去我们没想到无人驾驶时代这么快就要到来,并让我们... 科技快速发展的年代,我们越来越不能轻易地“预测未来”,因为总有那么多意料之外在等着我们。几年前,我们还认为无人车仅是作为科幻电影里的炫酷桥段,然而现在,公园、封闭园区、大学校园等场景下,都会看到无人车的身影,由于其高科技的便捷应用与可爱的外形设计,迅速受到网友围观,成为名副其实的“网红”。网红无人车的出现,之所以一度成为社会热议的话题,是因为过去我们没想到无人驾驶时代这么快就要到来,并让我们...
- 预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed、广告、工作推荐、邮件营销、用户搜索等。这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用。为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Photon-ML 大规模机器学习库。Photon-ML 基于 Apache Spark,能快速处理海量数据并具有强大的模型训练和诊断功能。 预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed、广告、工作推荐、邮件营销、用户搜索等。这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用。为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Photon-ML 大规模机器学习库。Photon-ML 基于 Apache Spark,能快速处理海量数据并具有强大的模型训练和诊断功能。
- 这篇文章旨在阐述训练大规模深度学习模型时的分布式计算思想。 这篇文章旨在阐述训练大规模深度学习模型时的分布式计算思想。
- Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器,它非常适合做数据分析与代码展示,很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外,因为用这种编辑器看代码比较轻松,文档描述和输出效果也能进一步帮助理解,很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。 Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器,它非常适合做数据分析与代码展示,很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外,因为用这种编辑器看代码比较轻松,文档描述和输出效果也能进一步帮助理解,很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。
- 本文介绍图像文本识别(OCR)领域的最新技术进展。首先介绍应用背景,包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。接着介绍搭建图文识别模型过程中经常被引用到的多种特征提取基础网络、物体检测网络框架,以及它们被应用到图文识别任务中所面临的场景适配问题。然后介绍最近三年来出现的各种文本边框检测模型、文字内容识别模型、端到端图文识别模型。最后介绍图文识别领域的大型公开数据集。 本文介绍图像文本识别(OCR)领域的最新技术进展。首先介绍应用背景,包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。接着介绍搭建图文识别模型过程中经常被引用到的多种特征提取基础网络、物体检测网络框架,以及它们被应用到图文识别任务中所面临的场景适配问题。然后介绍最近三年来出现的各种文本边框检测模型、文字内容识别模型、端到端图文识别模型。最后介绍图文识别领域的大型公开数据集。
- 当前,深度学习之于自然语言处理,有其局限性。那么它所能起作用的边界在哪里呢?对此问题,我们应当深思。 近日,在北京语言大学举办的第四届语言与智能高峰论坛上,华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群教授高屋建瓴,细致分析了深度学习时代NLP的已知与未知。 当前,深度学习之于自然语言处理,有其局限性。那么它所能起作用的边界在哪里呢?对此问题,我们应当深思。 近日,在北京语言大学举办的第四届语言与智能高峰论坛上,华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群教授高屋建瓴,细致分析了深度学习时代NLP的已知与未知。
- Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间,两次在谷歌实习,研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习,2015 年在 DeepMind 实习,研究深度强化学习。毕业后,Karpathy 成为 OpenAI 的研究科学家,后于 2017 年 6 月加入特斯拉担任人工智能与自动驾驶视觉总监。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间,两次在谷歌实习,研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习,2015 年在 DeepMind 实习,研究深度强化学习。毕业后,Karpathy 成为 OpenAI 的研究科学家,后于 2017 年 6 月加入特斯拉担任人工智能与自动驾驶视觉总监。
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