Ventoy 是一个制作可启动 U 盘的开源工具。有了 Ventoy 就无需反复地格式化 U 盘,只需要把 ISO 文件拷贝到 U 盘里面就可以启动了,无需其他操作。工具特点完全开源;使用简单;无需跟随操作系统升级而升级 Ventoy;直接从 ISO 文件启动,无需解开;无差异支持 Legacy+UEFI 模式;UEFI 模式支持安全启动 Secure Boot;不会影响 U 盘日常普通使用;支持直接启动 WIM 文件 Legacy+UEFI;可支持 MBR 和 GPT 分区格式;支持自动安装部署;可支持超过 4GB 的 ISO 文件;保留 ISO 原始的启动菜单风格;可支持大部分常见操作系统;不仅仅是启动,而是完整安装过程;ISO 文件可支持列表模式或目录树模式显示;版本升级时数据不丢失;支持插件扩展;启动过程中支持 U 盘设置写保护。工具截图看看启动页面:
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在人工智能的宏伟蓝图中,AI系统的设计目标是构建一个强大、灵活且高效的框架,以支撑深度学习的复杂需求和挑战。这不仅是技术的进步,更是对未来智能世界的一次大胆设想。让我们揭开AI系统设计目标的神秘面纱,探索它们如何塑造我们的数字未来。深度学习系统的设计目标可以总结为以下几个部分。一、高效编程语言、开发框架和工具链设计更具表达能力和简洁的神经网络计算原语以及高级编程语言。让用户能够提升 AI 应用程序的开发效率,屏蔽底层硬件计算的细节,更灵活的原语支持。当前神经网络模型除了特定领域模型的算子和流程可以复用(如大语言模型 Transformer 架构在自然语言处理 NLP 领域被广泛作为基础结构),其新结构新算子的设计与开发仍遵循试错(Trial And Error)的方式进行。那么如何灵活表达新的计算算子,算子间的组合以及融合形式,屏蔽经典熟知的算子与基础模型,是算法工程师所需要语言、库与 AI 开发框架层所提供的功能支持。更直观的编辑、调试和实验工具。让用户可以完整的进行神经网络模型的开发、测试、调整诊断与修复和优化程序,提升所开发 AI 应用程序的性能与鲁棒性。训练过程不是一蹴而就,其中伴随着损失函数 LOSS 曲线不收敛、Loss 值出现 NaN 无效值、内存溢出等算法问题与算法设计缺陷(Bug)。AI 工具链与 AI 系统本身如何在设计之初就考虑到这点,提供良好的可观测性、可调
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