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NVIDIA令深度学习训练性能翻一番

NVIDIA发布了其 GPU 加速深度学习软件的更新版本,这些软件将令深度学习训练的性能翻一番。 新软件将让数据科学家和研究人员能够通过更快的模型训练和更复杂的模型设计来创造更准确的神经网络,从而加速其深度学习项目和产品的开发工作。 NVIDIA DIGITS 深度学习 GPU 训练系统第 2 版 (DIGITS 2) 和 NVIDIA CUDA® 深度神经网络库第 3 版 (cuDNN 3) 可提供大幅提升的性能和全新的功能。 对数据科学家来说,DIGITS 2 现在能够在多颗高性能 GPU 上实现神经网络训练的自动扩展。与单一 GPU 相比,这种扩展在图像分类方面能够令深度神经网络训练的速度翻一番。 对深度学习的研究人员来说,cuDNN 3 可优化 GPU 内存中的数据存储,从而能够训练更大、更复杂的神经网络。cuDNN 3 还能够提供高于 cuDNN 2 的性能,让研究人员在单一 GPU 上最高可令神经网络训练速度达到两倍。 全新的 cuDNN 3 库预计将集成到 Caffe、Minerva、Theano 以及 Torch 等深度学习框架的未来版本中,这些框架被广泛用于训练深度神...

云应急响应和取证:企业须知

随着业界持续向云端迁移,安全实践者不仅仅需要保护云实现的安全,还需要在上线后能够做出应急响应和取证。很多企业已经在以一种或者另外的格式使用云,这取决于服务模型——基础架构即服务,软件即服务或者平台即服务——需要按需采用对应的应急响应和取证调查流程来支持云计算服务。本文调研了实现云应急响应和取证的注意点和好处。 云应急响应:让我们开始吧 迁移到某个云服务供应商的时候,需要做的第一件事情是评估企业当前拥有的东西,以及迁移到云端将如何改变自己的应急响应和取证流程。在云上执行这些流程是一个全新的领域,需要在转变开始之前就完整地理解所有东西。这样过程中的核心因素是决定实现云的所有系统的服务模型,以及数据会存储在哪里。这有助于指导决策,如果企业已经知道数据存储在哪里,那么在事件发生时就能够更快地处理整个流程。 另外,企业通常会减慢向云端迁移的速度,并且仍然在本地数据中心保留一个实例。使用这样的混合架构时,企业需要更加小心,因为当前的应急响应和取证工具并非为云而设计或者实现的。这会在网络上留下安全盲区,使得发现不了攻击,并且没有能力执行云取证。比如,登录进云系统是否就能够获得登入本地日志管理存储的能...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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