华为LAB实验室：0-Ubuntu搭建实验环境

最新推荐文章于 2025-12-03 01:35:33 发布
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#华为云 #机器学习

本文介绍了如何在Ubuntu上搭建实验环境，重点包括使用Anconda创建虚拟环境，安装tensorflow、mindspore、plt和sklearn等机器学习库。

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  1. 下载Anconda3

  1. 新建虚拟环境(tf&ms)

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【香橙派 AIpro】OrangePi AIpro ：教育、机器人、无人机领域的超级AI大脑，华为昇腾处理器驱动的AI开发板新标杆
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ubuntu学习(一):实验室服务器集群管理
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机房最近又新入一批新服务器,但是没有分配网址,便从以前的服务器上ssh过来了,如下是详细操作: 1 在第一台机器上建立每个人的用户名和密码 useradd -m XXX -g student -d /home/XXX -s /bin/bash passwd XXX 2 修改一下组别权限 chmod u=rwx /home/* 这里注意一下ugo和rwx是可以自由加减组合的,可以批量...
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华为HCIE Cloud 认证环境搭建指南 私有云部署，学习备考，必备
VMware workstation搭建华为FusionCompute实验环境（三）保姆级安装教程，可运行虚拟机
weixin_45288887的博客
09-02 7640
29. 安装完成，点击重启，等待重启后进行初始化配置(更新软件源，安装必要软件包，不要手动安装VMware Tools，更新软件源后会自动安装)38. 输入【sudo -i】切换root用户，输入第27步创建的密码（输入密码不会显示*号，输入后回车即可）50. 安装VMware toosl，点击菜单栏上的虚拟机，选择【安装VMware tools】44. 再按一下键盘上的【esc】键，输入【:wq】回车，将文件保存并退出。21. 虚拟机开启后等待一会，进入安装向导，选择安装语言，点击安装。
HCIE LAB战报（附实验环境）
s85225的博客
10-07 2910
考试时间：2020.9.28 考 点：北京华为培训中心 考题： TS:Option-A ，链路聚合，MSTP，MUX-VLAN，BGP控制，OSPFV3，VRRP，VRRPV3，sham-link，telnet. TAC:AR32无法访问AR28的loopback0。 LAB:LAB2 总体的考试和平时练习的差不多，平时练习两个不同机构的TS版本，加起来涵盖了所有错点。但是考试时TS里留了一些坑，比如平时练习的是Option-B,考试的时候是Option-A。错点在AR2邻居指定错误和...
VMware workstation搭建华为FusionCompute实验环境（四）保姆级安装教程，可运行虚拟机
weixin_45288887的博客
09-03 3793
26. 配置该网卡的IP地址，配置完成后，将光标移动至OK，回车(图片上IP配置错误，应为192.168.80.111，登录CNA后，输入hostconfig可修改网络配置)22. 上下键选择【Hard Drive】回车，按【TOP】键，将光标移动至【OK】选项，回车。24. 将光标移动至【Network】回车，配置网络，将光标移动至IPv4回车。18. 给虚拟机起个名，网络选择【桥接br0】，勾选【在安装前自定义配置】28. 网络配置完成后，将光标移动至【ok】，回车。
利用eve-ng模拟openstack实验环境
tornadoami的博客
04-25 1426
我写了一篇文档，详细说明了如何部署EVE-NG，如何导入各种镜像，如何创建自定义镜像，以及如何创建一个项目来模拟生产环境，方便大家学习测试，而不会影响生产环境
【笔记ing】AI大模型-02开发环境搭建
m0_46141283的博客
04-12 1157
Notebook实例需要指定使用的镜像。开发环境和训练环境可以同时挂载一块SFS存储，省去了每次训练作业下载数据的要求，一般来说中IO读写模型，超过32卡的大规模训练不适合。优点：实现为NFS，可以在多个开发环境、开发环境和训练之间共享，如果不需要重型分布式训练作业，特别是启动训练作业时，不需要额外再对数据进行下载，这种存储遍历性可以作为首选。RunPod无需作为主力使用的AI开发平台，当需要跑些较大的神经网络模型的训练或推理时，ModelArts无法满足，可以考虑将项目迁移到RunPod完成训练或推理。
普元云计算-一起来DIY一个人工智能实验室吧
weixin_30914981的博客
07-09 150
转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。 目录： 一、DIY一个AI实验室：原材料的选择 二、搭建“单机版”的AI实验室 三、搭建“高阶版”的AI实验室 一、DIY一个AI实验室：原材料的选择 我们的AI入门课程已经讲过两篇了，前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容，第三篇我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说，工欲善其事，必先利其器，本文我们将告...
【仿真】【具身智能仿真】Isaac Sim&lab云端部署（入门学习性价比最高的方式）
xiezhiliang22的博客
05-11 4363
本人翻阅了大量的官方和各类博主文档，部署的方式参差不齐，每一种部署都有相应的缺点，对于个人而言及其不友好，想有入门环境进行学习，但是下面每种方式，对小白玩家都有不可避免的缺点无法绕过。本文将稍微修改下github一键式阿里云部署工具，使其能够部署抢占式实例。
AI人工智能推动自动驾驶迈向智能化
AI天才研究院
05-11 946
随着汽车工业与人工智能的深度融合，自动驾驶已从实验室原型迈向商业化落地阶段。本文聚焦AI技术在自动驾驶中的核心应用，涵盖感知层的环境建模、决策层的智能规划、执行层的精准控制，剖析技术原理、实现路径及工程挑战，为技术研发者和行业从业者提供系统性参考。本文从技术架构切入，依次解析AI在感知、决策、控制中的核心算法，结合数学模型与代码实现，通过实战案例演示技术落地过程，最终探讨行业趋势与挑战。自动驾驶分级（SAE分级）：L0（无自动化）至L5（完全自动化）的六级分类体系，L4/L5级需实现全场景自主驾驶。
实验室Ubuntu服务器Anaconda多用户使用配置
qq_37212703的博客
06-01 1020
实验室Ubuntu服务器Anaconda多用户使用配置 前提：ubuntu服务器配置好xrdp、vnc、xfce，同时安装好显卡驱动、CUDA、cudnn。 链接：https://blog.youkuaiyun.com/ytusdc/article/details/99478418 https://blog.youkuaiyun.com/LeeWanzhi/article/details/83478266 https://blog.youkuaiyun.com/qqqzmy/article/...
【真】华为云计算HCIE实验-FCD环境搭建
mayunfei233的博客
03-18 6522
文章目录VMware 网卡配置 VMware 网卡配置
华为云 IoT × Pulsar：构建高可靠订阅推送服务
Apache Pulsar
11-28 925
基于 Pulsar 的 Function 和 Pulsar I/O 组件来构建订阅推送功能，初始方案是利用 Pulsar Function 实现规则引擎的过滤逻辑，通过 Pulsar I/O Sink 完成消息的最终推送（Action 执行）。在生产环境实践中，针对出现的挑战迭代形成了优化方案。为适应大模型技术的发展，平台对物联网数据进行了分类处理：结构化的物模型数据存入知识图谱，行业文档等非结构化数据进入向量数据库，时序数据则通过 MCP 方式供给大模型使用，实现了物联网数据与大模型的高效协同。
【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础
hiliang521的博客
11-30 989
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
机器学习周报二十四
weixin_60864619的博客
11-30 895
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 578
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
最新发布
2303_77568009的博客
12-03 893
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
hiliang521的博客
12-02 737
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
华为HCIE-Cloud LAB实验手册：FusionCloud环境配置指南
手册提供了详细的实验室环境配置指南，旨在帮助学员熟悉并掌握华为云解决方案，包括但不限于FusionSphere OpenStack、ManageOne Service Center、FusionCompute、FusionAccess、EBackup等华为云平台的管理和运维。...
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