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當(dāng)然最基礎(chǔ)的 虛擬環(huán)境安裝，通訊功能需要自己提前學(xué)習(xí)準(zhǔn)備，，hiburn 工具的 使用還是比較簡(jiǎn)單 ，容易上手 用RaiDrive 打通 Ubuntu 環(huán)境 和Windows ，把代碼 拖入 vscode ，更方便 編輯查看。
JupyterLab 界面是一個(gè)控制面板，可供您訪問(wèn)交互式 iPython Notebook、所用環(huán)境的文件夾結(jié)構(gòu)，以及用于進(jìn)入 Ubuntu 操作系統(tǒng)的終端窗口，只需要點(diǎn)擊菜單欄的小三角就可以運(yùn)行代碼。 嘗試執(zhí)行下方單元中的一條簡(jiǎn)單的 print（打?。┱Z(yǔ)句。
環(huán)境配置• 操作系統(tǒng)：需要一個(gè)支持高性能計(jì)算的操作系統(tǒng)，如Linux發(fā)行版（如Ubuntu Server、CentOS等），能夠穩(wěn)定運(yùn)行大規(guī)模的AI模型。
如果以后有指令需要安裝使用，可以通過(guò)百度等搜索引擎進(jìn)行查找 如果你的Linux系統(tǒng)是Ubuntu版的，輸入下面命令安裝即可 sudo apt-get install tree 如果你的Linux系統(tǒng)是cent os 版的，輸入下面命令安裝即可 yum -y install tree
環(huán)境：ubuntu18.04python3.7.5MindSpore1.3.0GPU CUDA10.1 CPU運(yùn)行正常GPU運(yùn)行報(bào)錯(cuò)，錯(cuò)誤信息如下：[ERROR] DEVICE(19755,7f0b04de2740,python3.7):2021-09-22-13:58:04.484.439
cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_picture/README_CN.md示例時(shí)2、執(zhí)行到這一步3、系統(tǒng)提示錯(cuò)誤【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）shihao@ubuntu
target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=2004&target_type=runfilelocal運(yùn)行：sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run?
內(nèi)存 512G 2400MHz 操作系統(tǒng)要求 項(xiàng)目 版本 下載地址 CentOS 7.4.1708 https://www.centos.org/download/ Kernel 4.11 含在OS鏡像包中
Windows11鏡像源獲取方式： 關(guān)注微信公眾號(hào)：Lucifer三思而后行 本次分享到此結(jié)束啦~ 如果覺(jué)得文章對(duì)你有幫助，點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評(píng)論，一鍵四連支持，你的支持就是我創(chuàng)作最大的動(dòng)力，技術(shù)交流可以關(guān)注公眾號(hào)~
需配套e-office鏡像使用。
輸入數(shù)據(jù)2模型推理調(diào)用MindX SDK的mxpi_tensorinfer對(duì)輸入張量進(jìn)行推理3結(jié)果輸出調(diào)用MindX SDK的mxpi_dataserialize和appsink以及pythonAPI的GetProtobuf()函數(shù)輸出結(jié)果3 開(kāi)發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備3.1 環(huán)境依賴說(shuō)明推薦系統(tǒng)為ubuntu
架構(gòu)的容器鏡像。
實(shí)驗(yàn)了好多次發(fā)現(xiàn)：不要用python2來(lái)安裝docker-compose，得下載python3還有一點(diǎn)，在開(kāi)始前找到對(duì)應(yīng)的ARM架構(gòu)的yum源換一個(gè)（我已經(jīng)找到標(biāo)記好了），因?yàn)樽詭У?span id="acmc4qc" class='cur'>源安裝會(huì)有問(wèn)題得通過(guò)備份換源解決1234567891011121314151617181920212223242526272829
三、安裝httpd軟件 3.1 檢查yum倉(cāng)庫(kù) 如果沒(méi)有鏡像源，可以使用阿里云的鏡像源。
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5.2 選擇代碼源 選擇代碼倉(cāng)和分支即可 5.3 選擇模板 這里不使用模板，從零開(kāi)始，配置一條流水線。 5.4 配置流水線 第一階段選擇代碼源。
在線實(shí)驗(yàn) 使用MAS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源之間數(shù)據(jù)同步 MAS通過(guò)添加數(shù)據(jù)源和創(chuàng)建數(shù)據(jù)同步鏈路，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)同步功能。 鏈接
所以也需要制作cloudeye-exporter容器鏡像，然后容器化部署在kubernetes集群中。
實(shí)際, Docker鏡像的第二層是root文件系統(tǒng)rootfs, 位于引導(dǎo)文件系統(tǒng)之上。 rootfs可以或多種操作系如Debian或者ubuntu文件系統(tǒng))。
數(shù)據(jù)源：apat63_99.txt 專利描述數(shù)據(jù)集，包含專利號(hào)、專利申請(qǐng)年份等等信息。可從美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局獲得，網(wǎng)址為http://www.nber.org/patents 大約有290萬(wàn)條記錄。 這里的腳本用的是python。
