今天入住51CTO技术博客~学技术，交朋友！
原创
2012-02-02 17:27:56
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docker compose、docker machine、docker swarm 这三个项目都是docker的原生支持，号称docker三剑客docker machine介绍:Docker Machine 是 Docker 官方提供的一个工具，它可以帮助我们在远程的机器上安装 Docker，或者在虚拟机 host 上直接安装虚拟机并在虚拟机中安装 Docker。我们还可以通过 docker-m
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2023-09-20 11:22:45
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# Docker 与飞桨：深度学习容器化实践
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的企业和研究者开始使用深度学习框架进行模型训练和部署。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习平台，提供了丰富的API和工具，支持多种深度学习任务。然而，在实际应用中，我们经常会遇到环境配置不一致、依赖冲突等问题。为了解决这些问题，Docker技术应运而生。本文将介绍如何使用Docker技术与飞桨结合
首先声明，不详细讲解代码部分，主要是针对课程的理解及对作业的分析。 今天学习的内容比较简单，开始介绍了飞浆开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架（个人认为这个是必然要出现的，所有开发者都会想到的这个问题，大大节省了编写底层代码的时间，我之前用的是tensorflow框架，就特别好用，然后百度的Paddle Paddle也支持相互转换，这就完美了。）使用飞浆作为深度学习框架的优势（这里怎么说，
每一次前行，都有创新的力量 每一次创新，都是极致突破 我们积极探索，不断尝试，力求改变 一次又一次，一次又一次 终于，又迎来了我们的新产品 5G工业网关 FCU2301 震撼上市！5G工业网关简介FCU2301嵌入式控制单元是一款具有高性能、多接口、高带宽、大链接、低时延的5G工业网关，从芯片到模组全部采用工业级设计，支持4G/5G全网通、6路千兆网、RS485、DI、DO等多种接口；内部集成高性
笔记 | 百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。1.回归任务从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？人脸关键点检测68点的人脸关键点检测： 1-17：人脸的下轮廓18-27：眉毛
2023年3月20日，中国领先的开源软件公司FIT2CLOUD飞致云正式发布1Panel开源项目。1Panel（https://github.com/1Panel-dev）是一款现代化、开源的Linux服务器运维管理面板。1Panel的核心功能与优势包括：■ 快速建站：深度集成WordPress和Halo，域名绑定、SSL证书配置等操作一键搞定；■ 高效管理：用户可以通过Web浏览器轻松管理Lin
2012 年，一款用来制作、分享 GIF 图片的手机应用“GIF 快手”，转型为短视频社区，2014 年，这款软件正式更名为“快手”，并正式迎来高速发展期。截至 2018 年 12 月，快手日活达到 1.6 亿。2018 年 10 月 31 日快手正式发布了快手营销平台，启动了全面商业化战略。\n
\n 在极客邦科技主办的 AICon 2018 全球人工智能与机器学习技术大会上，我们采访到了快手
目录执行和调试多文件代码编辑上传NotebookNotebook快捷键Notebook中使用Shell命令查看文件夹目录使用pip来安装自己需要的package (但不支持apt-get)查看当前环境中安装的package持久化安装文件下载Python代码执行与调试变量监控Magic命令%env：设置环境变量%run: 运行python代码%%writefile and %pycat:
文章目录写在前面模型构建基本流程飞桨重写房价预测模型1. 数据处理2. 模型设计3. 训练配置4. 训练过程5. 保存模型测试模型预测效果源代码 写在前面本文源于百度AI平台飞桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。模型构建基本流程飞桨的模型覆盖
PP-TTS：流式语音合成原理及服务部署1 流式语音合成服务的场景与产业应用语音合成（Speech Sysnthesis），又称文本转语音（Text-to-Speech, TTS），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频的技术。非流式合成适合语音输出，流式合成适合语音交互语音合成分为非流式合成和流式合成，两者在实时性上有所不同。非流式语音合成，一次性输入文字，一次性输出语音，注重语音合成系统
新版本框架在深度定制开发能力、全流程的自动化水平等方面有大幅升级，涉及开发、训练、推理部署和云上飞桨各环节。API体系更加丰富，更便捷支持包括AI科学计算在内各领域模型开发；针对高阶开发者深度定制开发需求，飞桨框架2.3版本推出高复用性算子库、高扩展性参数服务器架构，进一步降低框架深度定制开发的成本；推出业内首个全流程自动调优方案，大幅提升性能调优的自动化水平；降低模型压缩技术的应用门槛，推出业内
yum install epel-release
yum install axel vim git curl wget lrzsz gcc python-devel yum* python-pip设置docker官方repo，安装docker CE版本yum
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2017-12-07 10:07:02
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首先来说一下 docker 版本的选择问题，可以看一下下面这段引言，就能知道一个大概的选择了。docker-io, docker-engin 是以前早期的版本，版本号是 1.*，默认centos7 安装的是docker-io，最新版是 1.13;Ubuntu默认安装的是docker-ce ,docker-ce 是社区版本，适用于刚刚开始docker 和开发基于docker研发的应用开发者或者小型团
定制化语音识别1. 背景在一些特定场景下，要求ASR系统对某些固定句式的关键词准确识别。打车报销单场景，要求日期，时间，地点，金额精准识别。定制化的唤醒词以及命令词，如在车机放音乐场景，那么只需要高精度的识别下一首，上一首，音量调大，音量调小等命令词。还有语音助手打电话的场景，需要根据用户通讯录，完成联系人的识别等等。为满足此种需求，本文展示一种定制化识别的方案。 第二节介绍相关的基础知识。 第三
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：numpy实现神经网络构建和梯度下降算法深度学习基础知识计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践上节课程中我们开启了第四章《自然语言处理领域》主要方向的原理、实践的学习。在本文中百度深度学习
代表性论文:[1]Fast, Flexible and Comprehensive Bug Detection for Persistent Memory Programs. Proc. of the 26th International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating
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2023-09-07 09:59:42
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2021年1月13日，FIT2CLOUD飞致云宣布正式启用多云管理平台软件新品牌——CloudExplorer，并且同步发布多云管理平台v3.0版本。自v3.0版本起，FIT2CLOUD创始产品“FIT2CLOUD多云管理平台”将正式更名为“CloudExplorer多云管理平台”。图1 CloudExplorer多云管理平台v3.0运营分析界面**CloudExplorer品牌涵盖了FIT2CL
在6月30日最新发布的MLPerf Training v2.0榜单里，百度使用飞桨框架（PaddlePaddle）和百度智能云百舸计算平台提交的BERT Large模型GPU训练性能结果，在同等GPU配置下的所有提交结果里排名第一，超越了高度定制优化且长期处于榜单领先位置的NGC PyTorch框架，向全世界展现了飞桨框架的性能优势。图1 MLPerf Training v2.0 BERT模型效能
计算机视觉：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1515319计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是
