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「阅读光影」是在2021年新推出的栏目,涉及到阅读与光影,主要用于记录阅读和观影中的感悟与笔记,作为内容输入的输出管道。在今年的后续时间里,将按照2021的 阅读计划观影计划,对所读所看的内容进行记录与总结。

这里是2021年「阅读光影」第一期:从「纸牌屋」看美国政治生态,将以纸牌屋为起点,介绍美国政治的宏观图景。在拜登总统即将就职的当下,在特朗普总统遭到历史上首次的第二次弹劾的当下,在美国国会遭遇两百年来的首次占领的当下,美国的政治图景开始在眼前越发的生动立体。

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问题背景

在使用GPU进行深度学习相关的训练与推理时,需要查看当前集群中GPU的使用情况:

  • 需要通过当前GPU设备资源使用情况判断是否可以再部署新的应用,判断集群是否需要扩容,为GPU服务提供对齐CPU的容量保障服务,补齐容量保障中的GPU短板
  • 需要通过当前GPU设备资源使用情况分析使用中存在的瓶颈和短板,推进优化,提高资源利用率和服务性能
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当写下 2019 未来へ 的时候,我没有意识到2020年将会发生什么。那时的我是轻松惬意的,文字里透露着面向未来的自信,期冀着能够做出自己的改变。一年过去了,咻的一下,很快,生活中的种种已经发生了改变。2020 年发生的种种让我更加意识到到自身的渺小与浅陋,绝大多数时候你改变不了什么,你能确定改变的只能是自己,尽管这并不简单。

这里是 「岁末围炉」系列的第二篇 2020 渺小,主题曲选择的是田馥甄的渺小,封面图来自冬日的雍和宫。 2020 年结束了,渺小的我依然在构建自己的框架,向着生命,向着未来。

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近年来,深度神经网络技术被大规模地使用在搜索、推荐、广告、翻译、语音、图像和视频等领域。与此同时,深度学习也在推动一些人类最重大的工程挑战,比如自动驾驶技术、医疗诊断和预测、个性化学习、加速科学发展(比如天文发现)、跨语言的自由交流(比如实时翻译),更通用的人工智能系统(比如 AlphaGo)等。

TensorFlow 是开源的端到端的机器学习平台,提供了丰富的工具链,推动了机器学习的前沿研究,支撑了大规模生产使用,支持多平台灵活部署。2019年10月,谷歌正式发布TensorFlow 2.0,相比于TensorFlow 1.0,TensorFlow 2 重点关注易用性,默认推荐使用 Keras 作为高阶 API,同时兼具可扩展性和高性能,默认为动态图方式执行。本文作为 Tensorflow2 学习笔记,主要参考eat_tensorflow2_in_30_days,对照着原教程在Docker环境下对于TensorFlow2进行学习,感谢原作者的贡献。

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除了SVM、决策树等算法,人工神经网络是机器学习的另一个重要分支,它是深度学习的基础。人工神经网络是通过模仿生物神经网络系统结构和功能,提出了一种 非线性统计性模型 ,用于对函数的近似和估计。人工神经网络以其独特的网络结构和处理信息的方法,在自动控制领域、组合优化问题、模式识别、图形处理、自然语言处理等诸多领域,已经取得了辉煌的成绩,本文将介绍其基本模型和核心算法实现。

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改变的路总是很难走,尽管有挫折,但是仍要努力向前。这里是2020年「朝花夕拾」第二十八期 十字路口,这应该是 2020 年 「朝花夕拾」倒数第二期了。就在今天,北京又迎来了小雪,虽然只有不到两个小时,仍然给人带来些许欣喜。十字路口,尽管前面存在着各种不确定,唯一确定的是你希望找到一个更加自洽的自我。

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像燃烧的火球在天边下坠,这是今天旁晚的晚霞,从没拍到过这样的烟云。这里是「朝花夕拾」第二十七期 远离他们,原谅我的起名无能,我只是觉得这首歌很好听。最近开始捡起了阅读,不再是刷着手机睡觉,而是看着Kindle入眠。相比之前,感觉自己的状态好了很多,也越来越觉得以前从信息流中漫无目的滑过的浅薄。远离他们,远离浮躁、远离喧嚣、远离无用的信息流,沉淀下来,做些有意义的事情(强行点题,手工狗头)

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遵守上周的约定,这周总算是定期发布了2020年「朝花夕拾」的第二十六期 晚安,在上期的记录中,我告诉自己要搭建起自己的睡眠数据监控系统,这周我来介绍下我是如何折腾的。封面来自今天在家拍摄的晚霞,晚安,希望大家都能够睡个好觉。

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Envoy 是一款由 Lyft 开源的高性能数据和服务代理软件,使用现代 C++ 开发,提供四层和七层网络代理能力。尽管在设计之初 Envoy没有将性能作为最终的目标,而是更加强调模块化、易测试、易开发等特性,可它仍旧拥有足可媲美 Nginx 等经典代理软件的超高性能。在保证性能的同时,Envoy也提供了强大的流量治理能力和可观察性。其独创的 xDS 协议则成为了构建 Service Mesh 通用数据面 API(UPDA)的基石。

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