LXD 使用 Netplan 实现在同一网络访问

为了使实验室服务器可以被多人同时使用而不互相影响,实验室每一个人都拥有一个自己的 LXD 容器,但是 LXD 默认使用自己的网桥,无法在实验室的内网直接访问。

本文使用 Ubuntu 18.04 默认的网络配置工具 Netplan 管理网络,实现 LXD 容器的 IP 与实验室的 IP 域相同。

14 年 MacBook Pro 升级 Intel 760p NVME SSD

作者一年后更新:

不再建议使用转接卡更换苹果电脑固态硬盘,因为在一年后就无法正常工作了。转接卡失效,760p 固态硬盘主控坏掉,只能识别 1 GB 的缓存。虽然数据及时导出,且硬盘有 5 年质保,但仍不推荐使用此方法扩容。可以尝试咸鱼购买拆机硬盘,现在也不贵。

本教程适用于 13/14/15 年 MacBook Pro 升级非官方硬盘

如何将 Matplotlib 图像展示在 web 页面上

我们知道 Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具,其不仅可以画条形图、饼状图等统计图,也可以画以像素构成的图像。MATLAB 能画的图像,Matplotlib 通过 Python 语言也能画。

做项目的时候遇到一个需求,就是如何将网页后端生成的 Matplotlib 图像展示在前端页面上。尝试使用了如下几种方法,在此记录一下。

我是如何在黑苹果中编译安装 TensorFlow-GPU 1.8

之前一直使用 Ubuntu Linux 系统作为 TensorFlow 机器学习的服务器,但是相对于 macOS 来说,无论是界面美化还是应用覆盖都是远远强于 Ubuntu 的,所以计划安装一个黑苹果作为 TensorFlow 的服务器

但是因为 TensorFlow 在 1.2 版本后不再支持 macOS 的 GPU 版本,只能通过编译源代码进行安装,过程较为繁杂,所以在此记录

【翻译】 Is attacking machine learning easier than defending it?

原文:Is attacking machine learning easier than defending it?

译文:攻击机器学习比防御更容易吗?

原文写作日期:2017年3月15日 译文写作日期:2017年11月29日

本文为cleverhans-blog的第二篇博客,作者为 Ian Goodfellow 和 Nicolas Papernot,主要讲解 对抗性训练防御性蒸馏 两种防御方法之间的优势与不足。

xunge 是一名初学者,论文翻译中用到了 Google,并自己逐句检查过,但还是会有显得晦涩的地方,如有语法/专业名词翻译错误,还请见谅,并欢迎及时指出。

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