一、前言2022年2月14号就是情人节了，情人节是一个关于爱、浪漫以及花、巧克力、贺卡的节日，男女在这一天互送礼物用以表达爱意或友好。在情人节的当天不知道有没有想要向心仪的对象表白的人，如果有的话，下面这一款神器可千万不要错过了。二、效果展示1.首页首页就是上面写着###人的名字，后面可以换成自己想要的人名。上面是一行提问，中间部分有两个按钮，左侧是同意按钮，右侧是不同意按钮。2.按钮选择鼠标是一个会移动的爱心，当你选择不同意的按钮时，按钮就会按照代码中编写的轨迹，进行移动。是不是成功率100%，因为没有拒绝的选项（哈哈）。3.成功表白点击同意之后，就会出现一个界面。那你可以把你要说的情话写下来，放在这个界面里面。三、代码讲解1.首页    <div class="container">      <div id="preloader">        <div class="spinner">          <div class="dashed-loading"></div>//载入场景        </div>      </div>      <header class="header"></header>      <div class="content">//文本        <div class="answer-question">          <button class="btn btn--yes"></button>//调用左侧按钮          <button class="btn btn--no"></button>//调用右侧按钮        </div>      </div>复制代码2.样式 .header-name {        font-size: 3.4rem;    }    .content {//文本样式    }    .music-control {音乐控制        opacity: .1;    }    .btn--yes {//同意按钮的css参数        position: absolute;//相关的位置        top: 198px;        left: 60px;    }    .btn--no {//不同意按钮的参数        position: absolute;//相关的位置        top: 198px;        right: 70px;    }复制代码3.按钮移动<div class="icon-container">//上方移动<span class="ti-arrow-up"></span><span class="icon-name"> ti-arrow-up</span></div><div class="icon-container">//右侧移动<span class="ti-arrow-right"></span><span class="icon-name"> ti-arrow-right</span></div><div class="icon-container">//左侧移动<span class="ti-arrow-left"></span><span class="icon-name"> ti-arrow-left</span></div><div class="icon-container">//下方移动<span class="ti-arrow-down"></span><span class="icon-name"> ti-arrow-down</span></div><div class="icon-container">//纵向移动<span class="ti-arrows-vertical"></span><span class="icon-name"> ti-arrows-vertical</span></div>复制代码4.JS控制  btnYes.onclick = () => {//点击同意按钮进入表白界面    popup.classList.add("show");  };  btnClose.onclick = () => {//关闭当前界面    popup.classList.remove("show");  };   overlay.onclick = () => {    popup.classList.remove("show");  };   btnNo.onclick = () => {//定义不同意按钮位置    btnNo.style.top = 100 + "px";//初始化坐标    btnYes.style.top = 280 + "px";//初始化坐标  };   btnNo.onmouseover = (e) => {    var x = Math.random() * e.relatedTarget.clientHeight * 0.9;//随机x的坐标    var y = Math.random() * e.relatedTarget.clientWidth * 0.9;//随机y的坐标    btnNo.style.top = x + "px";//对不同意按钮x轴方向的坐标进行移动    btnNo.style.right = y + "px";//对不同意按钮y轴方向的坐标进行移动  };}复制代码四、总结参考的Github源码地址：表白兄弟们，真的有没有人想在情人节表白的，如果有可以用Github Pages免费生成一个这个链接（下面部分有介绍，部署很简单），部署完成之后直接访问网站就行。可以按照自己的要求改一下姓名文字和表白的词语，祝大家早日找到对象，早生贵子哟！五、Github PagesGithub Pages为每一个账户提供了专属域名，可以把自己提交到仓库的项目生成一个可执行站点。1.前往GitHub并创建一个名为username .github.io 的新公共存储库，其中username是你自己在Github的用户名称（用户名称一定要正确，否则会出错）。2.利用Git客户端或者手动提交这个情人节项目的源文件，等待一段时间之后，就可以通过username .github.io这个网站访问页面了。获取源码，欢迎关注下方公众号，进入资源中心获取更多资源。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「知心宝贝」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_53673551/article/details/122895391

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、gitlab、ELK.K8S如何下载并安装 2、 我还想装 其他 中间的 tar.gz包 不知道能不能装到这个 系统架构上 【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

我参照着GitHub上面RandomGammaGrad源码，进行开发计算。GitHub上面的计算过程是调用了igamma和igammac两个计算，自己调用了eigen库中的igamma和igammac两个函数，但是计算结果存在较大的误差，可能计算结果是不对的，请问哪步计算过程出现问题了。如果这个方法行不通，有没有randomgammagrad相关的计算公式？

11月9日，操作系统产业峰会2021在京举办。会上，华为宣布正式将欧拉开源操作系统（openEuler, 简称“欧拉”）全量代码、品牌商标、社区基础设施等相关资产，捐赠给开放原子开源基金会。本次欧拉捐赠内容包括：代码和软件包：数百万行华为自研代码版权和知识产权许可，超过8000个经华为和社区验证的软件包。创新项目：华为创新的iSula、A-Tune、Stratovirt、secGear项目。商标：openEuler以及iSula、A-Tune、Stratovirt、secGear项目的中英文商标品牌共30个。域名：openeuler.org及其子域名，和openeuler.io及其子域名，共4个。社区基础设施：构建服务与测试体系、代码托管、社区运营平台等社区基础设施。华为副总裁、计算产品线总裁邓泰华会上承诺欧拉捐赠之后，华为仍将从技术创新、生态构建、商业推广、开源建设、人才发展五个方面持续投入和推动欧拉发展。据欧拉社区理事长江大勇透露，目前已经有300家企业、近万名社区开发者加入欧拉开源社区，使用者已经超过25万。其中，麒麟软件等十多家OSV，已经基于欧拉推出了商业版服务器操作系统，应用于政府、运营商、金融、电力等多个行业，实现规模商用60多万套。这是继2019年欧拉开源之后的阶段性成果，不久前HC大会华为还宣布了欧拉新的定位和升级，即面向数字基础设施的开源操作系统。而今，作为一款重量级开源项目，欧拉捐献给开放原子基金会同样意义重大，是一个里程碑式的节点。那么从过去欧拉的开源到如今，捐赠给开放原子基金会有哪些背后的考虑？在会后的媒体沟通中，华为副总裁、计算产品线总裁邓泰华表示：“自2019年底欧拉开源，到如今近两年的时间里开源社区的进展还是不错的。但这种模式下，包括代码、品牌等各方面都是从企业主导、伙伴参与的模式来构建开源社区。捐赠给开放原子基金会后，我们认为将更有利于发扬开源的精神，以及欧拉开源生态的构建。同时，我们也希望能够通过将欧拉这样标杆的开源项目，捐赠给基金会，进一步带动我国整个开源生态能力的建设。”生态构建方面，邓泰华指出，“欧拉主要面向两类伙伴，一类是基于欧拉做商业发行版的OSV，这是能力型伙伴，也是欧拉最核心的生态力量，包括海内外主流做操作系统商业版的企业，能够基于欧拉提升伙伴各方面的商业化竞争优势。二是基于欧拉做上层应用开发的全行业全产业链的应用软件伙伴，能够为客户带来更多的业务价值。”开放原子开源基金会理事长杨涛指出：“开放原子基金会遵从开放、平等、中立的原则，欢迎各家企业贡献力量。我们对于开源协议的选择都是相对温和、开放性更强的协议，如Apache协议、BSD协议、木兰协议等。我们会尊重捐赠方的意见，倡导让捐赠者有更大的灵活性和开放度。”关于开源的捐赠流程上大致会有四个阶段，杨涛介绍到：“第一阶段，准备工作，企业或研究机构提交相应的开源项目；第二阶段，对项目进行公开评议是否符合捐赠条件；第三阶段，对捐赠的代码等进行知识产权和技术层面的甄别，可能需要经历相当长的时间；最后项目才会完成正式签约，进入到孵化阶段。”而此次华为欧拉与开放原子基金会的签约，也标志着历时近两年，欧拉项目正式进入到了基金会的孵化阶段。据悉，开放原子开源基金会成立于2020年6月，致力于推动全球开源产业发展的非营利机构，由阿里巴巴、百度、华为、浪潮、360、腾讯、招商银行等多家龙头科技企业联合发起，是我国开源领域的首个基金会。成立之初，开放原子开源基金会接受了华为开源项目鸿蒙（OpenHarmony）基础能力相关代码。值得一提的是，上周开放原子基金会也接受了龙蜥操作系统（Anolis OS）的源代码、商标等捐赠。下一步，华为会持续开发欧拉的内核，并将成果贡献给开源社区，而基金会也将继续孵化欧拉。对华为自身来说，公司的联接、计算和云服务等所有相关业务的操作系统，将全面采用欧拉技术路线。来源“雷锋网”作者 | 杨丽原文链接 | https://www.leiphone.com/category/industrycloud/whX4TwElJQGQxmgV.html

MindSpore恭祝各位国庆快乐！不知不觉MindSpore陪各位走过第二个国庆节啦，今年论坛特别推出了国庆活动，奖品丰富，获奖名额超多，让我们一起在小长假里面快乐起来！奖品预览活动一：抽取72份（庆祝建国72周年）以下4选1（三合一去削皮器+修甲套装+蒜泥神器+安睡眼罩）活动二：合入即送以下4选1（k歌宝+冲牙器+烘鞋器+户外帐篷）活动三：合入即送200元京东自选！活动时间10月1日——10月17日参与方式活动一：1.访问MindSpore官网的资讯页面，点击订阅；输入自己的邮箱，勾选“同意”，确认订阅成功并截图（已经订阅的用户截图“重复订阅”提示即可）。2.点击链接，跳转至金雪锋的主页：https://www.zhihu.com/people/jin-xue-feng3.点击“+关注他”按钮关注金老师，如下图所示：4.如下图所示，点击个人头像（图内1）——>再点击关注（图内2）——>点击我关注的人（图内3）5.将当前页面截图，图片中包含的必须元素有：1)知乎ID； 2)关注列表中有金雪锋老师例子：6.最关键的一步来啦！将：    华为云ID（比如我是：琦玉）+知乎ID+个人邮箱+步骤1和5的截图， 直接在本帖下方盖楼回复！即可参与抽奖！活动二：翻译任务，我们在Gitee上发布了10个翻译任务，您可以参考说明，完成后提交PR到指定位置！先在issue下评论“认领”哦！完成后将PR链接+个人邮箱+完成的issue链接，发布在论坛的“活动体验”主题分类。https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C1DIhttps://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C1TChttps://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C1U9https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C1VXhttps://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C203 https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C311 https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C34Q https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C373 https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C393 https://gitee.com/mindspore/docs/issues/I4C3AF 提交PR的流程和注意事项可以参考：***gitee上提交PR和issue的流程和注意事项***本次PR审核人选择：yingchen活动三：访问官网API映射页面，参考已存在的“差异对比”，提交PyTorch(或TensorFlow)与MindSpore的差异对比说明文档，到gitee的指定位置，合入时记得添加信息到gitee下的列表文档哦！（pytorch_api_mapping.md和tensorflow_api_mapping.md）同时将PR链接+个人邮箱，发布在论坛的“活动体验”主题分类。注意事项1.请时刻关注自己的PR评论，及时做出修改。2.请勿刷帖，刷帖一律删帖并做无效参与处理。3.请勿盗取他人截图或内容，一经发现做无效参与处理。4.活动二，三参与成功与否，以正式合入为准。5.最终解释权归MindSpore团队所有。

我已经按照GitHub上的流程进行了第一项但是当我点击button进行ToIoT类的创建时，有报错报错如下： D/EGL_emulation: eglMakeCurrent: 0xbed704e0: ver 3 1 (tinfo 0xd5d31630)W/System.err: java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'android.content.Context android.content.Context.getApplicationContext()' on a null object reference        at android.content.ContextWrapper.getApplicationContext(ContextWrapper.java:118)        at androidx.localbroadcastmanager.content.LocalBroadcastManager.getInstance(LocalBroadcastManager.java:107)W/System.err:     at com.huaweicloud.sdk.iot.device.client.DeviceClient.<init>(DeviceClient.java:185)        at com.huaweicloud.sdk.iot.device.service.AbstractDevice.<init>(AbstractDevice.java:80)        at com.huaweicloud.sdk.iot.device.IoTDevice.<init>(IoTDevice.java:71)W/System.err:     at com.huaweicloud.sdk.iot.device.ToIoT.<init>(ToIoT.java:24)        at com.huaweicloud.sdk.iot.device.MainActivity$1.onClick(MainActivity.java:24)        at android.view.View.performClick(View.java:7125)W/System.err:     at com.google.android.material.button.MaterialButton.performClick(MaterialButton.java:1119)        at android.view.View.performClickInternal(View.java:7102)        at android.view.View.access$3500(View.java:801)        at android.view.View$PerformClick.run(View.java:27336)W/System.err:     at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:883)        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100)        at android.os.Looper.loop(Looper.java:214)W/System.err:     at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7356)        at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)        at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:492)        at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:930)我不清楚是什么原因，还是说我我的mContext对象初始化错误了

【功能模块】AppCube平台开发模块【操作步骤&问题现象】1、想要将代码上git备份，出现未授权，白名单现象，如何解决【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

看了一下资料，我觉得他还只是编码辅助工具，至于辅助是给码农帮忙，还是帮倒忙，只有使用了才知道。码农不必焦虑。目前也不支持JAVA语言。Copilot 的补全效果 相比于市面上一些编程辅助工具，Copilot 的上下文理解能力要强大得多。无论是在文档字符串、注释、函数名还是代码主体中，Copilot 都能根据编程者已写出的上下文生成匹配的代码。 先来看一下 Copilot 的主要功能——代码补全的效果，以 TypeScript 语言为例，给出函数名和参数，Copilot 就能自动补全代码。 除了补全函数，Copilot 还能根据注释写出代码。编程者给出一条描述代码逻辑的注释，GitHub Copilot 就能自动生成代码：在编程过程中，有些代码的格式和内容非常相似，重复编写耗时且无聊。现在 GitHub Copilot 能够帮编程者解决这个问题，将简单重复的代码编写部分自动化：在软件开发的过程中，除了编写代码，软件测试也是非常重要的，对一个代码项目起到支撑的作用。导入一个测试包，其余的测试代码 GitHub Copilot 就能够帮开发者完成。在编程中，同一个函数常有多种实现方法，编程者通常会根据代码的实现效果和运行性能选择最合适的方法。编写多种实现需要花费时间和精力，现在使用 GitHub Copilot 一键就能搞定，如下图所示，点击 Next 和 Previous 就能查看多种实现方法，点击 Accept 选中其中一种。今天 GitHub 推出的 Copilot 技术预览版本，还仅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 语言。此外，开发团队表示，在努力使其变得更好的同时，GitHub Copilot 补全的代码应该像其他任何代码一样经过仔细审查和测试。这些仍需要人类编程者的监督和优化，但 AI 自动编程的愿景已指日可待。链接地址：https://mp.weixin.qq.com/s/7V0uv7Sk5CUGFjRxpimwsQ

首先拉镜像root@ecs-385f:~/gitlab# docker pull beginor/gitlab-ce:11.0.1-ce.011.0.1-ce.0: Pulling from beginor/gitlab-ceb234f539f7a1: Pull complete 55172d420b43: Pull complete 5ba5bbeb6b91: Pull complete 43ae2841ad7a: Pull complete f6c9c6de4190: Pull complete e6597e975df6: Pull complete 73dc92c66025: Pull complete 5282194f87d6: Pull complete df88dfe59bb1: Pull complete dffab5bd4f6d: Pull complete 945907026b4f: Downloading [==================================>                ]  304.8MB/443.6MBc2fd3f9dce0a: Download complete dcd61611748b: Download complete 18b2c0be8c67: Download complete 1e1d10273471: Download complete 58c783f2b859: Download complete 2ac94cbcc08d: Download complete 6c10cd924130: Download complete 1df14ac85b55: Download complete 同时另开一个终端，准备好一会儿要用的目录和命令：Last login: Tue Jun 29 15:57:02 2021 from 61.139.x.xroot@ecs-385f:~# mkdir -p /mnt/gitlab/etcroot@ecs-385f:~# mkdir -p /mnt/gitlab/logroot@ecs-385f:~# mkdir -p /mnt/gitlab/dataroot@ecs-385f:~# docker run \>     --detach \>     --publish 8443:443 \>     --publish 8090:80 \>     --name gitlab \>     --restart unless-stopped \>     -v /mnt/gitlab/etc:/etc/gitlab \>     -v /mnt/gitlab/log:/var/log/gitlab \>     -v /mnt/gitlab/data:/var/opt/gitlab \>     beginor/gitlab-ce:11.0.1-ce.0等待镜像拉取完毕，在第二个终端敲回车。修改vim /mnt/gitlab/etc/gitlab.rb文件写入external_url 'x.x.x.x'修改vim /mnt/gitlab/data/gitlab-rails/etc/gitlab.yml ## Web server settings (note: host is the FQDN, do not include http://)    host: x.x.x.x    port: 8090    https: false浏览器访问 http://x.x.x.x:8090

Dear小孢子们：第二届MindCon极客周狂欢活动明天（6月26日）就要开启啦，本次活动由15个城市战队参与，首发城市是上一届MindCon极客周冠军武汉战队，各城市战队通过解锁5个任务赢取积分获得对应奖励！我们简单回顾下MindCon极客周的玩法报名玩起来吧！详细玩法介绍1.点亮城市Star，获取社区最新动态不迷路6月26日-7月10日，以城市为单位，在GitHub与Gitee为MindSpore和TinyMS点亮Star，每点亮一个Star积50分，还可获得城市专属徽章。每点亮MindSpore一个仓即可获得积分（50分）+城市徽章 在Gitee官网为MindSpore点Starhttps://github.com/mindspore-ai/mindspore在GitHub官网为MindSpore点Starhttps://github.com/mindspore-ai/mindspore每点亮TinyMS一个仓即可获得积分（50分）+城市徽章 在GitHub官网为TinyMS点Starhttps://github.com/tinyms-ai/tinyms2. 大家来找茬，没事提提issue6月26日-7月10日，以城市为单位，向MindSpore提issue，大到语法错误，小到标点符号，只要你能找到的都可以提！每个issue积100分，还可获得城市专属徽章。向MindSpore提issue，即可获得积分（100分）+城市徽章 在GitHub官网为MindSpore提issuehttps://github.com/mindspore-ai3.Bugfix，挑战自己贡献社区6月26日10:00小助手将在MindSpore社群发布22个Bug，以个人为单位进行抢答修复，提交pr时需标注城市。最先完成修复且能成功合入则为成功修复，成功修复可为城市积100分。截止至7月10日24:00成功修复3个Bug，即可获得MindSpore定制蓝牙小夜灯音箱。直播课：6月26日-7月6日19:00-20:30有组织者的城市组织者发起MSG直播，以及由MindSpore开源工程师直播授课，分析Bugfix修复思路，解答修复过程中的疑惑。4.WAIC黑客马拉松大赛，培养协作能力6月26日-7月10日报名世界人工智能大会黑客马拉松，以城市团队的形式报名参加（最少3人，最多5人），完成MindSpore开源社区赛道报名即可获取积200分，完成MindSpore开源社区赛道相关赛题有机会赢取5000元奖金。WAIC大赛详情：世界人工智能大会黑客松邀你来战！与MindSpore一起用代码改变世界！5.报名昇腾CANN训练营，一起做模型开发6月28日-7月10日完成昇腾CANN训练营萌新赛段，积150分。昇腾CANN训练营详情：『昇腾CANN训练营』第二期火热来袭！荣誉认证 ·超级大奖等你赢取！往期回顾MindCon | 第二届极客周狂欢活动：找茬也能赢大奖！ MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

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Dear小孢子们：今天给大家带来一个坏消息和一个好消息：坏消息是2021年过完一半了，你的flag还没完成~好消息是第二届MindCon极客周15天15城狂欢活动即将开启，你将通过简单动动手指、找找茬、动动脑，度过愉快又充实的15天~距离第一届MindCon极客周已经有小半年时间啦，2020年12月发起的首届MindCon极客周是为期12天、分别在12个城市举办的极客狂欢活动。在12天的活动期间，不同城市的开发者集思广益并且直接参与MindSpore项目的开源贡献；同期我们举办了昇腾万里·模型王者挑战赛，为开发者提供实战平台。恭喜去年武汉MSG的小伙伴们取得了首届MindCon极客周活动的冠军，6月26日第二届MindCon极客周活动将在第一届冠军城市武汉发起，一起看看即将为大家呈现的精彩吧！第二届MindCon极客周为大家准备了新玩法，最新上线『MindCon小程序』可以通过解锁MindCon对应任务来获取MindCon专属城市徽章哦！*解锁获取徽章的方法有两种：1. 点亮TinyMS的Star，获得城市专属徽章；2. 为MindSpore提issue，获得城市专属徽章。除了有趣的活动任务还有丰厚的大礼和奖金哦~城市积分排名第一且积分≥20400城市MSG组织者可获得：价值2598元的Nintendo Switch 健身环大冒险游戏组合套装；随机抽取城市群中20位成员将获得价值200元的MindSpore定制书包。城市积分排名第二且积分≥10400城市MSG组织者可获得：价值1199元的华为FreeBuds Pro蓝牙耳机；随机抽取城市群10位成员获得价值100元的MindSpore定制陶瓷杯。所有参与活动的MSG组织者均可获得：价值200元的官方定制POLO衫一件。MindCon极客周活动期间报名世界人工智能大会黑客马拉松的MindSpore 开源社区赛道，赛道奖金分别为冠军: 5000元奖金、亚军:3000元奖金、季军:2000元奖金。1. 点亮城市Star，获取社区最新动态不迷路6月26日-7月10日，以城市为单位，在GitHub与Gitee为TinyMS和MindSpore点亮Star，每点亮一个Star积50分。点亮TinyMS的Star，还可获得城市专属徽章。点亮TinyMS所有仓即可获得积分（50分）+城市徽章在GitHub官网为TinyMS点Starhttps://github.com/tinyms-ai/tinyms点亮MindSpore所有仓即可获得积分（50分）在GitHub官网为MindSpore点Starhttps://github.com/mindspore-ai/mindspore2. 大家来找茬，没事提提issue6月26日-7月10日，以城市为单位，向MindSpore提issue，大到语法错误，小到标点符号，只要你能找到的都可以提！每个issue积100分，还可获得城市专属徽章。向MindSpore提issue，即可获得积分（100分）+城市徽章在GitHub官网为MindSpore提issuehttps://github.com/mindspore-ai3. Bugfix，挑战自己贡献社区6月26日10:00小助手将在MindSpore社群发布22个Bug，以个人为单位进行抢答修复，提交pr时需标注城市。最先完成修复且能成功合入则为成功修复，成功修复可为城市积100分。截止至7月10日24:00成功修复3个Bug，即可获得MindSpore定制蓝牙小夜灯音箱。直播课：6月26日-7月6日19:00-20:30有组织者的城市组织者发起MSG直播，以及由MindSpore开源工程师直播授课，分析Bugfix修复思路，解答修复过程中的疑惑。4. WAIC黑客马拉松大赛，培养协作能力6月26日-7月10日报名世界人工智能大会黑客马拉松，以城市团队的形式报名参加（最少3人，最多5人），完成MindSpore开源社区赛道报名即可获取积200分，完成MindSpore开源社区赛道相关赛题有机会赢取5000元奖金。WAIC大赛详情：世界人工智能大会黑客松邀你来战！与MindSpore一起用代码改变世界！5. 报名昇腾CANN训练营，一起做模型开发6月28日-7月10日完成昇腾CANN训练营萌新赛段，积150分。昇腾CANN训练营详情：『昇腾CANN训练营』第二期火热来袭！荣誉认证 ·超级大奖等你赢取！ 扫码报名 6月26日-7月10日第二届MindCon极客周狂欢不停，以城市为单位进行如上所述社区活动，15天15个城市城市接龙参与活动的顺序如下图所示。赶快马上行动吧，扫上方二维码报名，参与MindCon极客周活动，点亮城市之光！往期回顾MindCon | 当『赛博朋克』遇到『AI极客』会发生什么？MindCon | 杭京宁三大战场即将启动，火速来战！MindCon极客周 · 点亮城市接力活动正式启动！期待您的加入！MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

## EMQ X Broker 4.3.2 编译安装指导 - **概述：**EMQ X(Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker) 是基于 Erlang/OTP 平台开发的开源物联网 MQTT 消息服务器，EMQ X 设计目标是实现高可靠，并支持承载海量物联网终端的MQTT连接。 - **环境：**openEuler20.03 - **Erlang/OTP版本：**23.0 1. ### 编译erlang ```bash #安装编译依赖 yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel #下载源码并解压 wget http://erlang.org/download/otp_src_23.0.tar.gz tar zxvf otp_src_23.0.tar.gz #编译erlang cd otp_src_23.0 ./configure --prefix=/usr/local/erlang --with-ssl --enable-threads --enable-smp-support --enable-kernel-poll --enable-hipe --without-java make -j8 make install #p配置环境变量 echo "export PATH=/usr/local/erlang/bin:\$PATH" >> /etc/profile source /etc/profile ```  2. ### 编译EMQX ```bash #下载EMQX源码 #4.3和之后的版本 git clone https://github.com/emqx/emqx.git #更早的版本 git clone https://github.com/emqx/emqx-rel.git #切换到想要版本的tag,默认的版本为github上最新版本 git checkout 4.3.0 -b 4.3.0 #编译 cd emqx make ``` 生成的可执行文件在**_build/emqx/rel/emqx/**路径下  将可执行文件拷贝在目标路径，并配置环境变量： ```bash #拷贝可执行文件 cp -r _build/emqx/rel/emqx /usr/local #配置环境变量 echo "export PATH=/usr/local/emqx/bin:\$PATH" >> /etc/profile source /etc/profile ```  3. ### 验证emqx  4. ### FAQ 1. ##### 编译过程报错： Erlang/OTP新版本更新了很多新特效，向下兼容性并不好，请使用EMQX要求的Erlang版本编译。 2. ##### 编译过程慢，很容易出现timeout： EMQX在编译过程中，会向github拉取相关依赖源码，由于国内访问github慢，所以经常出现connected faild和timeout的错误。可以手动拉取github代码到gitee，然后修改相关链接并编译。也可以选择香港等地的ECS或者使用代理编译。

自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择？机器学习框架。Tensorflow / Keras 和 PyTorch 是迄今为止最受欢迎的两个主要机器学习库。TensorFlow 由谷歌团队开发，于 2015 年发布。而 PyTorch 则由 Facebook 的团队开发，并于 2017 年在 GitHub 上开源。为了充分发挥不同机器学习框架的优势，许多机器学习从业者对不同框架进行了比较，通过对比优缺点，以选择最适合自己的框架。 在本文中，我们将从以下两个方面对机器学习库（PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5）进行比较：最新发行版本中的新增功能；使用哪个以及为什么。Tensorflow 2.x VS Pytorch 1.8Tensorflow 2.xTensorFlow 1 和 TensorFlow 2.x 之间有很多变化。第一个是 Tensorflow.js. 的发布。随着 Web 应用程序越来越占主导地位，在浏览器上部署模型的需求大大增加。借助 Tensorflow.js，你可以使用 Node 在浏览器中运行现有的 python 模型、重新训练现有的模型，并使用 Javascript 完全构建和训练模型（不需要 python）。Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。使用 Tensorflow Lite，你可以简单地将现有模型转换为「compressed flat buffer」，然后将 buffer 加载到移动设备或任何其他嵌入式设备中。这期间发生的主要优化过程是将 32 位浮点值转换成 8 位，这更适合于嵌入式设备（更少的内存使用）。此外还包括 Tensorflow Extended（TFX）的发布，它是用于部署生产 ML pipeline 的端到端平台。其在机器学习的 3 个最重要领域（web 应用程序、移动应用程序和生产管理）方面做得很好。机器学习生产 pipeline 仍需要大量研究和开发。TFX 可以应对经典的软件生产挑战，例如可扩展性、可维护性和模块化。此外，它还可以帮助解决机器学习的特定挑战，例如持续在线学习、数据验证，数据管理等。PyTorch 1.8与 Tensorflow Lite 相似，PyTorch 改进了其现有的 Pytorch Mobile。该框架可以量化、跟踪、优化和保存适用于 Android 和 iOS 的模型。此外还发布了 Pytorch Lite Interpreter 的原型，该原型可减小移动设备上二进制运行时的大小。此外，还通过更具体的错误处理和 pipeline 并行为分布式训练提供了更多支持。Pytorch Profiler 用于分析 APP、模型的执行时间、执行流程、内存消耗等。尽管 Pytorch lightning 不是 PyTorch 1.8 的一部分，但还是值得一提。Pytorch lightning 已发布，可以使编码神经网络更加简单。可以将其视为 Pytorch 的 Keras，使用广泛，其中的原因可归结为 Keras 显著的改进了 Tensorflow，因为它使实现模型变得更加容易和快捷。在 Pytorch 中，Pytorch lightning 起到了相同的作用。该如何选择？从本质上讲，这两个库都是相当不错的，它们在性能和功能上非常接近。总的来说，两个库之间的编码风格有所不同。PyTorch 以其 OOP（面向对象编程）风格而闻名。例如，当创建自定义模型或自定义数据集时，你很可能会创建一个新类，该类继承默认的 PyTorch 库，然后在进行代码调整。尽管 OOP 以某种方式为代码提供了一种结构，但就代码行数而言，会使代码变得很长。另一方面，当使用 Tensorflow 时，你很可能会使用 Keras。例如在进行 Kaggle 比赛时（监督学习图像分类、目标检测、图像分割、NLP 等任务），可以发现 Keras 的代码实现比 PyTorch 短。作为初学者 / 中级人员，这是非常不错的选择，因为你不必花费大量时间阅读和分解代码行。在某些情况下，需要在特定的机器学习领域中寻找特定的模型。例如，当进行目标检测比赛时，想要实现 DETR（Facebook 的 Data-Efficient transformer），结果发现大部分资源都是用 PyTorch 编写的，因此在这种情况下，使用 PyTorch 更加容易。另外，PyTorch 的代码实现更长，因为它们涵盖了许多底层细节。这既是优点也是缺点。当你是初学者时先学习低层级的细节，然后再使用更高层级的 API（例如 Keras）非常有帮助。但是，这同时也是一个缺点，因为你会发现自己迷失于许多细节和相当长的代码段中。因此，从本质上讲，如果你的工作期限很紧，最好选择 Keras 而不是 PyTorch。原文链接：https://towardsdatascience.com/pytorch-vs-tensorflow-2021-d403504d7bc3

事实证明很多神经网络复杂细致，因而难以复制，因为一些参数调整的细节问题，例如学习率衰减等等，会影响性能。所以我发现有些时候，甚至在顶尖大学学习AI或者深度学习的博士生也很难通过阅读别人的研究论文来复制他人的成果。幸运的是有很多深度学习的研究者都习惯把自己的成果作为开发资源，放在像**GitHub**之类的网站上。当你自己编写代码时，我鼓励你考虑一下将你的代码贡献给开源社区。如果你看到一篇研究论文想应用它的成果，你应该考虑做一件事，我经常做的就是在网络上寻找一个开源的实现。因为你如果能得到作者的实现，通常要比你从头开始实现要快得多，虽然从零开始实现肯定可以是一个很好的锻炼。 如果你已经熟悉如何使用**GitHub**，这段视频对你来说可能没什么必要或者没那么重要。但是如果你不习惯从**GitHub**下载开源代码，让我来演示一下。 （整理者注：**ResNets**实现的**GitHub**地址[https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks](https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks)）  假设你对残差网络感兴趣，那就让我们搜索**GitHub**上的**ResNets**，那么你可以在**GitHub**看到很多不同的ResNet的实现。我就打开这里的第一个网址，这是一个**ResNets**实现的**GitHub**资源库。在很多**GitHub**的网页上往下翻，你会看到一些描述，这个实现的文字说明。这个**GitHub**资源库，实际上是由**ResNet**论文原作者上传的。这些代码，这里有麻省理工学院的许可，你可以点击查看此许可的含义，**MIT**许可是比较开放的开源许可之一。我将下载代码，点击这里的链接，它会给你一个**URL**，通过这个你可以下载这个代码。  我点击这里的按钮（**Clone or download**），将这个**URL**复制到我的剪切板里。  （整理者注：**NG**此处使用的是**linux**系统的**bash**命令行，对于**win10**系统，可以开启**linux**子系统功能，然后在**win10**应用商店下载**ubuntu**安装，运行**CMD**，输入命令**bash**即可进入**linux**的**bash**命令行）  接着到这里，接下来你要做的就是输入**git clone**，接着粘贴**URL**，按下回车，几秒之内就将这个资源库的副本下载到我的本地硬盘里。 让我们进入目录，让我们看一下，比起**Windows**，我更习惯用**Mac**，不过没关系，让我们试一下，让我们进入**prototxt**，我认为这就是存放这些网络文件的地方。让我们看一下这个文件。因为这个文件很长，包含了**ResNet**里101层的详细配置。我记得，从这个网页上看到这个特殊实现使用了**Caffe**框架。但如果你想通过其它编程框架来实现这一代码，你也可以尝试寻找一下。     如果你在开发一个计算机视觉应用，一个常见的工作流程是，先选择一个你喜欢的架构，或许是你在这门课中学习到的，或者是你从朋友那听说的，或者是从文献中看到的，接着寻找一个开源实现，从**GitHub**下载下来，以此基础开始构建。这样做的优点在于，这些网络通常都需要很长的时间来训练，而或许有人已经使用多个**GPU**，通过庞大的数据集预先训练了这些网络，这样一来你就可以使用这些网络进行迁移学习，我们将在下一节课讨论这些内容。 当然，如果你是一名计算机视觉研究员，从零来实现这些，那么你的工作流程将会不同，如果你自己构建，那么希望你将工作成果贡献出来，放到开源社区。因为已经有如此多计算机视觉研究者为了实现这些架构做了如此之多的工作，我发现从开源项目上开始是一个更好的方法，它也确实是一个更快开展新项目的方法。