上一篇写了一下rpc调用过程的实现方式,简单来说就是服务端把实现了接口的结构体对象进行反射,抽取方法,签名,保存,客户端调用的时候go-micro封请求数据,服务端接收到请求时,找到需要调用调用的对象和对应的方法,利用反射进行调用,返回数据. 但是没有说stream的实现方式,感觉单独写一篇帖子来说这个更好一些.上一篇帖子是基础,理解了上一篇,stream实现原理一点即破.先说一下使用方式,再说原理. 当前go-micro对 rpc 调用的方式大概如下: 普通的rpc调用 是这样: 1.

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

从零开始在ubuntu上配置深度学习开发环境 昨天一不小心把原来配置好的台式机的开发环境破坏了,调了半天没有调回来,索性就重装一次ubuntu系统.这篇文章主要记录一个简单的.‘傻瓜式’教程. 一.Ubuntu系统重装 可以参照以下链接的教程来准备启动盘,然后安装系统,地址为在这里. 二.安装Firefox浏览器 在国内的官网上面下载安装火狐浏览器.首先下载tar文件,如下图: 将压缩包内的文件解压到某一路径之内,博主选择的是解压到:/usr/share/路径下,因为这是ubuntu安装软件的默

在Ubuntu18.04下配置深度学习/机器学习开发环境 1.下载并安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#linux 安装步骤: 1)在下载的anaconda路径下打开终端执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2)记录下安装过程中的配置路径 Prefix=/home/your name/anaconda2/ 其中“your name”是你的用户名 3)安

事后补充比较全面的(找对资料真的省一半功夫):https://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8?from=groupmessage Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程 ———————————————————————————————————————————— 以下是自己搭建环境时,所参考的有用资料: Anaconda完全入门指南 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 ubuntu16.04安装Anacon

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

目录 1. 安装显卡驱动 2. 安装CUDA\CUDNN 3. 安装TensorFlow-gpu 测试 1. 安装显卡驱动 检测显卡驱动及型号 $ sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 添加ELPepo源 $ sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm 安装NVIDIA驱动检测 $ sudo y

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/ca2e003bf77e   5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置.本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试. 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究.开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户. 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapter

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文