在rcS增加了代码，并且新建了脚本，但是重启OS之后，rcS还原，脚本也被删除

 为了保持在云计算市场的竞争力并不断提升用户体验，华为云（HUAWEI CLOUD）未来可以考虑以下几点优化建议。这些建议覆盖了技术创新、用户体验、安全性、合规性、以及生态系统建设等方面。 以及部分小反馈问题。 ### 技术创新  1. **多云和混合云支持**：     - 提供更加完善的多云和混合云管理工具，帮助企业无缝管理来自不同供应商的云资源。     - 增强跨云的互操作性和数据迁移能力，使用户能够轻松地在不同云环境之间迁移工作负载和数据。  2. **AI/ML能力深化**：     - 加大对人工智能和机器学习平台的研发投入，增强模型训练和部署的自动化程度。     - 提供更多领域的预训练模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉等热门应用场景。  3. **边缘计算扩展**：     - 扩展边缘计算节点的覆盖范围，提高边缘计算服务的性能和可靠性，满足越来越多物联网和实时数据处理的需求。     - 推出针对特定行业的边缘计算解决方案，例如智能制造、智慧城市等。  4. **区块链技术应用**：     - 深入探索区块链技术在供应链管理、金融等领域的应用，推出基于区块链的服务平台，提供可信的多方协作机制。  ### 用户体验  1. **统一的用户界面**：     - 开发统一的控制台界面，实现所有云产品和服务的集中管理，提供一致的用户体验。     - 增加更多自定义视图和仪表板功能，使用户能够根据自身需求定制界面布局。  2. **API易用性**：     - 优化API文档和开发者工具，提供更详细的使用示例和最佳实践，降低开发者的入门门槛。  3. **智能助手和推荐系统**：     - 引入智能助手功能，实时分析用户行为，提供个性化的操作建议和优化方案。     - 通过机器学习算法，根据用户的使用模式和历史数据，推荐最适合的云资源配置。  ### 安全性和合规性  1. **零信任架构**：     - 推广零信任安全架构，通过严格的身份验证和权限控制，确保每一次访问都经过认证和授权。     - 提供全面的安全评估工具，帮助企业识别和修补安全漏洞。  2. **隐私保护和数据主权**：     - 确保云服务符合各国的数据隐私法规，推出数据主权保护方案，允许用户选择数据存储位置。     - 提供先进的数据加密和匿名化技术，保护用户敏感信息。  ### 成本管理  1. **智能成本优化**：     - 开发智能成本优化工具，实时监测用户资源使用情况，提供节省开支的具体建议。     - 提供可视化的成本分析和预测工具，帮助用户更好地规划预算和资源分配。  2. **灵活的计费模式**：     - 推出更多灵活的计费选项，如按需计费、预留实例折扣、包年包月等，满足不同业务场景下的需求。     - 提供细粒度的费用拆分和追踪，帮助企业精确分摊云成本到各业务部门或项目团队。  ### 生态系统建设  1. **合作伙伴计划**：     - 拓展与ISV（独立软件供应商）、SI（系统集成商）和MSP（托管服务提供商）的合作，建立强大的合作伙伴生态系统。     - 提供丰富的合作伙伴激励政策，鼓励合作伙伴开发和推广基于华为云的平台和应用。  2. **开发者社区**：     - 建设和维护一个活跃的开发者社区，举办定期的技术交流活动、黑客马拉松和开发者大赛，吸引全球开发者参与。     - 提供开放的API和SDK，支持更多第三方开发者基于华为云构建创新应用。  ### 全球化布局  1. **全球数据中心布局**：     - 加快全球数据中心布局，特别是在新兴市场和关键区域，提高全球用户的服务可达性和性能。     - 提供多区域高可用性的解决方案，确保业务连续性和数据灾备能力。  2. **本地化服务和支持**：     - 提供符合各国法规和市场需求的本地化服务和解决方案。     - 在主要市场设立本地化客户支持团队，提供7x24小时的技术支持和服务。  上周体验的一个一键部署AI生图应用，非常影响体验，说是体验，还给人计费（尴尬），很多报错，回帖汇报之后，没人给出反馈？不过，对于云服务主机，使用redis 数据库之类的项目部署，还是很顺利，IDE 使用方面还是有待跟国际上通用的IDE接轨，使得设计更加全面，更加友好！希望这些建议能为华为云未来的发展提供一些有价值的参考。 

HPCRunner : 贾维斯智能助手源码获取地址：https://gitee.com/openeuler/hpcrunner    今天浅谈使用贾维斯工具安装应用的心得感受，总得来说，非常便于二次部署调优，自动式安装可以大大提升效率。下文以WRF的一个数据处理工具WPS部署来展开演示，因为WPS需要基于安装WRF成功下部署，首先得安装WRF，我这里是利用bisheng编译器+hmpi通信库基于openblas、scalapack以及fftw安装WRF，如果手动编译来说，可能就相当于需要编译7次，其中hmpi编译还挺久，那么利用贾维斯工具非常方便快捷，写成一个template直接一键式安装，如果中间有错误，会立马停下来告知哪个环节错误。话不多说，下面开始演示下安装过程。    首先，去gitee把贾维斯工具下载到服务器上，多种方式下载，git clone或者wget等都可以下载，你会发现贾维斯下有很多目录，当然这些目录名称都不难理解，在gitee上也有相应说明，这些目录是做什么的，用于存放些什么东西。下载后首次使用需要初始化贾维斯工具环境变量，直接source ./init.sh就行。那么安装一款应用，依我个人理解，重心是写好这个templates，其次在用贾维斯命令去调用安装。那么，怎么写这个template，对于初次使用，无非就是照葫芦画瓢，我这里编译是wrf4.2+wps4.1，wrf4.2是参考现有的编译方式cid:link_0，从它的依赖编起​前面的[SERVER]，指的是节点，我是在单节点上部署，所以就无关紧要，[DOWNLOAD]指的是该应用的软件包下载地址，写进去就是一键式下载，如果链接失效，部署时还是提示，如果包存在了也会提示，非常nice的一点。[DEPENDENCY]这里罗列了WRF和WPS的依赖，可能你会对./jarvis -install XXX/XXX xxx这里表示疑问，这里就是单单安装某个软件（包括但不限于编译器、通信库、基础库、依赖、简单软件等等）然后一连串的./jarvis -install就可以一键式的把wrf和wps的依赖都部署好，关于./jarvis -install如何使用，gitee也有文档说明，也是非常容易理解。​然后[ENV]指的是当安装好相关的依赖后，我们需要给安装WRF和WPS注入环境变量，加载到系统中，贾维斯工具都是采用module的管理方式，非常便捷。接下来是安装主应用，重头戏来了，​[APP]这里是规划了安装的目录，[BUILD]里面写的如何编译WRF和WPS的，其中有一些细节，${JARVIS_某某某}这些变量都是贾维斯的初始化后设定好的，我们直接引用，不需要自己敲一大串路径。关于编译过程中需要修改源码，我们可以采用sed命令直接更改，这里可能需要大家对sed命令熟悉，简单修改的可能比较好使，如果对于大批量的修改，建议大家还是写好后，直接复制进去。整体来说，你从这个[BUILD]中可以看到你的编译全过程，把所有编译的命令都一层接一层的执行下来，对比手动编译，省去了各组件中间编译的空隙时间。尤其对于有些同学需要在别的环境二次部署，非常的快捷。那么整个template已经写好了，同学们有个疑问就是怎么去调用这里面一系列的安装呢？首先需要./jarvis -use 这个template ​会提示现在已经成功加载该template，然后./jarvis -d一键式下载软件包​因为我这里已经提前下载了包，它会检测到已经存在，就提示already DOWNLOAD然后就是安装依赖./jarvis -dp​这里如果是系统中没有安装的话，它会按照你template上写的依赖逐个安装，中途要是有错误，会停止，此时你需要去检查是哪个依赖编译有问题也很快定位出来，最后所有的安装好后，会提示successfully，然后最后一步就是./jarvis -b去调用[BUILD]里面的所有命令，至此整个应用已经安装完成了。不得不说，贾维斯工具的举世真的大大提升了部署应用的效率，尤其在HPC行业，很多应用光是手动部署都不简单，甚至有些应用光依赖都上十个。同时也方便了使用不同编译器等部署。以上就是我使用贾维斯工具的心得感受，最后还是推荐大家体验体验！

为什么了解硬件架构对于编写高性能程序至关重要？ 如何选择适合特定任务的硬件配置？

HPC系统的硬件架构包括哪些关键组件，如何理解它们的作用？ 

如何识别和解决HPC应用中的性能问题，包括瓶颈和通信开销？  

统？  什么是并行编程，为什么它对HPC至关重要？ 有哪些主要的并行编程模型，如MPI和OpenMP，它们是如何工作的？ 初学者应该从哪里开始学习并行编程？

什么是HPC，它的主要特点是什么？

       未来，手机消失；笔记本消失；台式机消失；相关显示器消失；都全部简约成腕式，不能称作腕式手表，太狭窄了，不如叫“腕宇宙”，或叫“万宇宙”。显示方法像投影仪，只要不泄露秘密，可以在任何介质上投影并操作影像，比如水、光束等任何介质。可以想象，未来，人的行为，其科技感、神秘感更强，每一个人的举动都不可思议，外星人来到地球，会看到地球人类都在科幻电影里。

yolov8导出onnx，通过 onnx-tf转pb，然后pb转om失败。日志在附件中。

由于项目实际部署需求，需要开发自定义算子，当前模型转换成了ONNX格式，也可以转换成caffe格式（原格式pytorch的pt格式），但根据官方文档及论坛参考信息，无法有效开发对应的算子(算子编译，安装后无法找到)，请问该问题如何解决呢？

本文主要介绍说明XQ6657Z35-EVM评估板Cameralink回环例程的功能、使用步骤以及各个例程的运行效果。（基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6657双核C66x 定点/浮点DSP以及Xilinx Zynq-7000系列SoC处理器XC7Z035-2FFG676I设计的异构多核评估板，由核心板与评估底板组成。评估板CameraLink功能支持2路Base输入、或者2路Base输出、或者1路Full 输入或输出）ZYNQ7035 PL Cameralink回环例程1.1.1 例程位置ZYNQ例程保存在资料盘中的Demo\ZYNQ\PL\base_cameralink_loop\prj文件夹下。1.1.2 功能简介Cameralink回环例程将J3、J4当作两个独立的Base Cameralink接口使用，一个接收，另一个发送。Cameralink接收端，利用Xilinx ISERDESE2原语进行串/并转换，将LVDS串行数据转换成28bit的cameralink并行数据。解串后的并行数据通过ila进行在线分析和查看，并实时检测并行数据是否有误码。Cameralink发送端，利用Xilinx OSERDESE2原语进行并/串转换，将本地28bit cameralink并行数据串行化为LVDS数据发送出去。1.1.3 Cameralink接口时序说明1.1.3.1 Cameralink三种配置模式Base模式：只需一根Cameralink线缆；4对差分数据、1对差分时钟；Medium模式：需要两根Cameralink线缆；8对差分数据、2对差分时钟；Full模式：需要两根Cameralink线缆；12对差分数据、3对差分时钟。各种模式下，统一都包含一组控制口和一组串口。控制口有4根信号，用于图像采集端对相机的IO控制；串口用于图像采集端对相机参数的配置。1.1.3.2 单路差分数据与时钟之间时序关系单路Cameralink差分数据与随路的差分像素时钟之间的时序关系如下图所示：一个时钟周期内传输7bits串行数据，首先传输串行数据的最高位，最后传输串行数据的最低位。7bits数据起始于像素时钟高电平的中间位置，即数据的最高位在Clock高电平的中间时刻开始传输。Clock高电平时间比Clock低电平时间多一个bit位。1.1.3.3 通道传输数据与图像数据映射关系1路差分数据通道上，一个Clock像素时钟周期传输7bits串行数据，那么4路差分数据通道总共就是4*7bits=28bits，我们称这28bits数据为并行数据，为了方便描述，这28bits数据记为TX/RX27~0。Cameralink Base模式下，这28bits数据与图像行/场同步/数据有效标记、图像数据的映射关系如下图所示：TX/RX24映射为行同步标记LVAL，TX/RX25映射为场同步标记FVAL，TX/RX26映射为图像数据有效标记DVAL，TX/RX23未使用，其余位对应图像数据。1.1.3.4 28位并行数据与4路差分数据传输通道之间的映射关系上述28位并行数据是如何通过4路差分数据传输通道进行传输的呢？28位并行数据映射到4路差分数据传输通道各个时刻点的位置关系如下图所示：1.1.4 管脚约束ZYNQ PL工程管脚约束如下图所示：1.1.5 例程使用1.1.5.1 连接Cameralink线缆使用Cameralink线缆将J3、J4两个接口连接在一起：1.1.5.2 加载运行ZYNQ程序1.1.5.2.1 打开Vivado工程打开Vivado示例工程：工程打开后界面如下图所示：1.1.5.2.2 下载ZYNQ PL程序下载bit流文件base_cameralink_loop.bit，并且配套base_cameralink_loop.ltx调试文件，如下图下载界面所示：1.1.5.3 运行结果说明ZYNQ PL端提供的ILA调试窗口，可以实时抓取采集Cameralink并行信号以及错误检测信号的时序波形。hw_ila_1调试界面抓取Cameralink并行发送数据，是一个28bits的累加数：hw_ila_2调试界面抓取Cameralink并行接收数据、接收误码统计以及接收误码实时标识信号，如下图所示：cameralink_rx_err_num显示有数值，则说明Cameralink接收过程中存在误码。可能在开始通信初始化期间存在误码现象，导致cameralink_rx_err_num误码统计累加。待程序下载完毕后，如果Cameralink通信正常的话，cameralink_rx_err_num误码统计应该不会再累加。如果cameralink_rx_err_num误码统计继续不断累加，则通过触发camera_rx_error信号可以捕捉到误码具体发生时刻。1.1.5.4  退出实验Vivado调试界面Hardware Manager窗口，右键单击localhost(1)，在弹出的菜单中点击Close Server，断开ZYNQ JTAG仿真器与板卡的连接：最后，关闭板卡电源，结束。

基于【NPU+AI ISP】方案开发边缘计算数据盒，对标Hi3559A平台边缘计算数据盒性能全面提升，引用达芬奇新DaVinci架构，双NPU组合，算力提升一倍，支持MindSpore AI开发环境，平滑升级无压力，避免因不同选型导致移植周期过长，可以无缝切换快速落地应用，减少运维成本，且供货保持稳定，是升级Hi3559A平台边缘计算方案的最佳选型。最新发布的SDK版本把双核NPU（4T+6T）都开放出来，但两个NPU核底层的模型和配套工具有区别，如果做边缘计算数据盒开发，总算力可以到10T。开发AI摄像机如需使用6T的NPU核，可使用最新的SDK版本升级成在程序运行时通过软开关来控制启动，实现白天用6T NPU核来跑其它算法，夜间启动AI ISP的最优状态。视频编解码均支持行业领先的H.264、H.265标准，解码最大可支持10路1080p@30fps，编码最大可支持4K@70fps，SoC具备PCIE的桥接功能，可以通过2颗芯片桥接支持4路4k的接入。编解码整体性能优异且稳定，降低网络波动带来的影响，带AI ISP优化视频画质，输出超高清且细腻画质的同时保持画面高度流畅性。 

↵大家好！我在跑MindScience中的MindElec时，遇到了一些安装上的问题。我基于ubuntu 22.04系统，使用anaoncda成功安装了mindspore-gpu，使用指令检测：python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"得到：mindspore version 1.9.0The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!其中，为了安装MindElec库，安装的python=3.7，cuda=11.6。由于没有ascend硬件，使用的GPU，则在cid:link_0中，将代码train.py的device_target手动改为“GPU”：context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, save_graphs=False, device_target="GPU", save_graphs_path="./graph")然而，运行时报错如下，报错一：[ERROR] ME(9704:139975885083712,MainProcess):2023-01-02-19:17:19.449.580 [mindspore/run_check/_check_version.py:194] Cuda ['10.1', '11.1', '11.6'] version(libcu*.so need by mindspore-gpu) is not found, please confirm that the path of cuda is set to the env LD_LIBRARY_PATH, or check whether the CUDA version in wheel package and the CUDA runtime in current device matches, please refer to the installation guidelines: https://www.mindspore.cn/install[ERROR] ME(9704:139975885083712,MainProcess):2023-01-02-19:17:19.449.691 [mindspore/run_check/_check_version.py:194] Cuda ['10.1', '11.1', '11.6'] version(libcu*.so need by mindspore-gpu) is not found, please confirm that the path of cuda is set to the env LD_LIBRARY_PATH, or check whether the CUDA version in wheel package and the CUDA runtime in current device matches, please refer to the installation guidelines: https://www.mindspore.cn/install[ERROR] ME(9704:139975885083712,MainProcess):2023-01-02-19:17:19.455.499 [mindspore/run_check/_check_version.py:194] Cuda ['10.1', '11.1', '11.6'] version(libcudnn*.so need by mindspore-gpu) is not found, please confirm that the path of cuda is set to the env LD_LIBRARY_PATH, or check whether the CUDA version in wheel package and the CUDA runtime in current device matches, please refer to the installation guidelines: https://www.mindspore.cn/install[ERROR] ME(9704:139975885083712,MainProcess):2023-01-02-19:17:19.455.585 [mindspore/run_check/_check_version.py:194] Cuda ['10.1', '11.1', '11.6'] version(libcudnn*.so need by mindspore-gpu) is not found, please confirm that the path of cuda is set to the env LD_LIBRARY_PATH, or check whether the CUDA version in wheel package and the CUDA runtime in current device matches, please refer to the installation guidelines: https://www.mindspore.cn/install[ERROR] ME(9704,7f4eace85440,python):2023-01-02-19:17:19.504.811 [mindspore/ccsrc/runtime/hardware/device_context_manager.cc:46] LoadDynamicLib] Load dynamic library libmindspore_gpu failed, returns [libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory].报错二：RuntimeError: Create device context failed, please make sure target device:GPU is available.----------------------------------------------------- C++ Call Stack: (For framework developers)----------------------------------------------------mindspore/ccsrc/runtime/hardware/device_context_manager.cc:208 GetOrCreateDeviceContext这里表示未检测出cuda11.6和GPU，但我的python解释器里有cuda11.6，且python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"测试都通过了。请问大家如何解决？非常感谢！

【开源资料】XQTyer评估板例程使用手册.pdf链接：https://share.weiyun.com/8csewUvh 密码：8r9by7CSDN搜索【DSP+ZYNQ多核例程使用手册-XQTyer】XQ6657Z35/45-EVM 高速数据处理评估板（XQTyer 评估板）由广州星嵌电子科技有限公司自主研发，包含一片TI DSP TMS320C6657和一片Xilinx ZYNQ-7000 SoC 处理器XC7Z035-2FFG676I。适用于无人机蜂群、软件无线电系统，基带信号处理，无线仿真平台，高速图像采集、处理等领域。