与新概念和新技术一样，“无服务器”或FaaS（功能即服务）的绝对定义是广泛且未定义的。 本质上，这是一个将云计算和“便捷即服务”发挥到极致的概念，在您的应用程序需要时提高处理能力并响应数据。 无服务器非常适合物联网设备，微服务架构或任何其他需要提高效率的应用程序。 在本文中，我将超越主要参与者（AWS，Azure，Google），重点介绍鲜为人知的竞争者，供您考虑用于下一个项目。 许多共
1.购买服务器我买了腾讯云轻量级服务器，默认系统为CentOS 7.6，我重装成ubuntu18。2. 搭建ubuntu可视化界面(没必要)参考链接：搭建 Ubuntu 可视化界面我在配置 VNC时失败了： 解决办法：Could not open lock file /var/lib/dpkg/lock - open (13: Permission denied 因为不是root登录，没有权限 总
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2024-09-18 20:16:25
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文章目录一、root登录服务器二、挂载磁盘1、挂载概念2、查看磁盘情况（已挂载的信息）3、查看当前磁盘分区状况4、分区5、格式化7、挂载8、查看挂载后的情况9、实现自动挂载10、重启验证三、创建新用户1、添加新用户，用于以后登录，避免使用root用户出现误操作情况2、修改用户登录shell3、修改用户的附加组四、安装英伟达驱动1、查看Linux系统是否已经安装了Nvidia驱动2、下载Nvidi
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2024-05-15 11:24:31
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1：因为某些原因，我们的服务器没有有线网络，我通过ssh连接服务器。 一：首先，我们可以通过ssh将我们的conda打包传上去，也就是.zip文件，在上面进行一个conda的配置，本来是打算连接无线网络的，但是无法共享给服务器，可能是没有找对方法，我们使用的是一个集成显卡，所以只好用cpu进行一个运行。
目录0.整体把握1.使用ssh远程连接服务器2.本地文件远程传输服务器3.实际运行4.最后说一句 0.整体把握 所谓远程服务器训练，即在本地显示远程服务器终端(Terminal)，并在该终端内进行网络训练的行为。但有时学校内资源紧张，很难做到随时随地进行远程服务器训练的行为，于是找了很多云GPU服务器，最终选定AutoDL远程服务器。该远程服务器的优点如下：（1）价格便宜，最低0.5/小时；（2
若租用的服务器在使用过程中网速特别慢，不止影响网站的运行，对于网站搜索引擎优化以及用户体会等也有很大的影响。从而间接影响企业的经济收益。那么要想解决这个问题，就要先来了解一下其中的原因。在服务器租用的过程中造成网速慢的原因如下：一、网络自身客观的问题，您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。超过了最大限度的带宽和承载能力，就承担不起这样的连接，那么最简单的处理办法就是请换个时间段再上或
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2024-10-22 12:24:40
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文章目录前言一、准备工作二、环境搭建1.搭建服务器平台VScode服务器搭建FileZilla配置conda2.搭建Python环境平台三.复现过程1.克隆代码2.下载使用MS-COCO预训练的DETR模型3.下载HICO-DET, V-COCO 和HOI-A的注释文件4.下载数据集5.安装相关依赖6.可以把数据移到服务器机械硬盘上，只在目录下映射一个地址（可省略）7.训练模型8.测试模型 前言
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2024-07-11 20:54:16
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在当前人工智能浪潮下，深度学习的应用范围不断扩大，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。为了实现高效的深度学习训练和推理，选择合适的服务器环境至关重要。然而，运行深度学习模型的过程中，常常会出现各种复杂的问题，这里记录下如何成功利用服务器进行深度学习的过程。
### 问题背景
为了增强系统的性能，我们计划使用一台高性能GPU服务器来进行深度学习任务。这台服务器具备多个GPU核心，能够满足我们的
手头上有一个几年前买的笔记本电脑，安装windows8.1，没开几个软件就卡卡的了，又没钱买新的，回老家没电脑上网太不舒服了，没车一族带个台式也太累人了！既然没办法用windows，那就试试Linux吧。这些年一直在关注深度操作系统Deepin，然后就直接安装了。系统的安装过程还算顺利，做一个U盘启动盘，然后按照官方教程就安装好了。既然是回家的时候用的，那常用的软件还是要安装齐全的。好在，很多软件
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2024-09-20 12:08:35
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# 连接远程服务器跑深度学习代码
在现代机器学习和深度学习的实践中，使用性能强大的远程服务器进行模型训练已成为一种趋势。这不仅能够提高训练效率，还能节省本地计算资源。本文将介绍连接远程服务器以及在上面运行深度学习代码的基本方法，帮助你更顺利地进行深度学习项目。
## 一、为什么使用远程服务器？
1. **计算资源**：许多深度学习模型对计算能力要求较高，因此通常会使用如GPU或TPU等高性能
原创
2024-10-22 06:41:55
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本文是我在安装实验室服务器后做的总结，因为主要是参考他人的攻略，就没有放图。 主要是借鉴前辈们发的流程，加上了些我安装时遇到的一些问题，大家照着来基本能成功安装。 祝大家安装顺利。首先是我找到的三个很好的安装说明，覆盖了安装的全部过程，大家照着做就好了，同时参考下面的一些注意事项。系统安装和环境配置服务器装CentOS7系统配置过程centors7服务器显卡驱动安装一．制作U盘启动器 1.找个空U
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2024-08-21 09:45:47
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还在为电脑没有很好的GPU而烦恼么，这个教程教你随时利用Colab中的Tesla K80显卡跑深度学习模型先从价格上感受下Tesla K80首先想体验Colab，必须先学会kexue上网，可以利用VPS买国外结点的服务器，利用Shadowsockes搭梯子，具体教程可以参考其他博主，在此不做赘述。关于有人问到kexue上网，就补充几点，如何kexue上网可以参照这位优秀博主的方法进行到第三步，安装
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2023-11-14 22:47:11
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在当今的IT环境中，深度学习已成为推动多个领域创新和进步的关键。随着大型数据集的出现，服务器脚本在处理深度学习任务时变得越来越重要。因此，优化和调试这些服务器脚本，确保它们顺利运行变得至关重要。
**背景定位**
在实际运用中，许多用户常常反馈，深度学习训练脚本在服务器上执行过程缓慢，性能不稳定。这种情况可能影响项目的进度和结果质量。例如：
> “我们的深度学习模型训练时间过长，导致迭代更新频
# 使用VSCode连接服务器跑深度学习代码
随着深度学习的不断发展，许多数据科学家和开发者需要高性能的计算资源来训练他们的模型。虽然在本地机器上运行深度学习代码是可行的，但性能瓶颈往往使得这一过程变得缓慢。于是，连接高性能服务器并在其上运行深度学习代码便成了一个理想的选择。本文将介绍如何使用Visual Studio Code（VSCode）连接服务器并运行深度学习代码，同时提供相关的代码示例
原创
2024-09-15 03:52:16
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# 如何在GPU服务器上运行深度学习代码
在进行深度学习模型的训练和推理时，通常需要大量的计算资源。GPU服务器能够提供强大的计算能力，能够加速深度学习任务的进行。本文将介绍如何在GPU服务器上运行深度学习代码，以及一些常用的工具和技巧。
## 准备工作
在开始之前，需要确保GPU服务器已经安装了相应的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及CUDA和cuDNN等GPU加
原创
2024-06-24 04:08:42
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如何远程连接服务器，就是把在互联网中的计算机和在局域网中的远程访问服务器相（RAS）连接，从而在RAS和RAC（远程访问客户机，就是在互联网中的某计算机）建立一个虚拟专用线路来直接接入到RAS，连接上RAS后，就可以访问处于RAS的局域网从而获取在局域网中的资源。 如何远程连接服务器？ 远程访问服务允许客户机通过拨号连接或虚拟专用连接登录网络。远程客户机一旦得到RAS服务器的确认，就可以访
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2024-03-14 17:24:25
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介绍一款ubuntu改良版系统deepin：说到linux系统，比较流行的就是Centos，Ubuntu，redhat，Suse，包括大家专机爱用的ios苹果系统，大同小异，不过ios是unix内核。linux是unix的替代品，并且达到了青出于蓝而胜于蓝，毕竟开源，人多力量大。我们常用的linux系列形式是，要有图形化界面的话就用ubuntu，要做服务器基本用centos这种不带图形化界面的。之
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2023-10-11 10:59:45
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在服务器上安装深度学习环境服务器系统介绍系统：Linux Ubuntu16.04显卡：nvidia GeForce GTX 2080 Ti 内存：16G 磁盘空间：512G CPU: Intel®Xeon® W-2135 CPU @ 3.70GHz 编译器：gcc/g+±5.4 gcc/g+±5.4 python2.7一、更换系统源1.备份原来的更新源sudo cp /etc/apt/source
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2023-11-28 12:16:01
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vscode连接SSH远程服务器vscode下载和安装插件配置电脑环境进行连接解决频繁输入密码验证问题 由于ssh远程系列工具xshell、FinaShell、MobaXterm等，都只是命令行界面，vi 打开某个目录，如.c文件，会采用软件自带的编辑器打开，代码文件打开后格式就会很凌乱，敲代码不舒服，后来发现vscode上有远程ssh工具，连接linux虚机发现很多问题连接不上，也翻了很多帖
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2024-02-03 10:15:06
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后台运行matlab脚本文件的方法：nohup实现功能：字符环境下运行matlab. 2.字符环境下运行matlab脚本文件，脚本文件无图像的屏幕输出。 3.脚本文件需长时间运行，运行结果输出到文件。matlab的标准重定向到另一个文件。 4.客户端退出登陆后，matlab保持运行 ，直到脚本程序结束或错误退出时，matlab程序才退出。实现方法：采用nohup命令。具体实现过程：使用命令： no
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2024-05-22 16:24:20
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