[太陽花學運] 2014年3月18日 台灣人民佔領立法院行動 反對黑箱服貿

圖片
繼台灣公民記者JO1YNN在美國有線電視新聞網CNN的 iReport ( Taiwan Parliament Occupied by protesters 1st time in History )上。報導台灣「318人民佔領立法院行動」首次佔領立法院議場世界各大重要外電媒體紛紛加以報導。 Arys Chien's status update .: 【 為何學生要佔領立法院,反對黑箱服貿?】 我知道有的朋友平常沒 留意,現在一時看不太懂;我試著用另一種方式簡單說明看看。   會計偷偷抱著公司所有的資產,要去抵押借高利貸。 老闆發現了,趕緊說:「不行啊那是高利貸!」 會計:「我是為公司好!」 老闆:「那起碼告訴我,是哪家高利貸、多少錢、利息怎麼算?」 會計:「我先去借,你之後會慢慢感受到!」 老闆:「那也讓我們開個會討論吧!」 會計:「我趁你不在的時候發開會通知,你沒來,所以就算通過了。 」 老闆要攔會計、會計把自己座位鎖起來,老闆只好請人來包圍會計的 座位,並且設法強行進入;進入後亂翻會計抽屜,想找到公司資產。   以上。   會計 = 政府 老闆 = 台灣人民 高利貸 = 服貿 (沒錯,政府是人民雇用來辦事的職員,看薪水哪裡來的就很清楚了 ) (高利貸不是不能借,只是不能這樣搞啊......)  ( 來源: 我是台灣人粉絲團  )

How to use TensorFlow on QNAP NAS (with Container Station)

How to use TensorFlow  on QNAP NAS (with Container Station)


What is TensorFlow

  • TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between them. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a single API. TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google’s Machine Intelligence research organization for the purposes of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well.

Installation Instructions

  1. Open Container station and click on "Create Container".
  2. Search for keyword "TensorFlow". You can find the TensorFlow containers under the "AI" tab. Find "TensorFlow-GPU" and click "Install".
  3. Enter a name for the container.
  4. Click "Advanced Settings" and go to "Device".  Enable "Use GPU resource to run container".
  5. If needed, you can mount a specified NAS folder to this container in "Shared Folder". In the below screenshot, the folder "Public" is being mounted to the container.
  6. Click "Create". The container will be created and listed in the Overview page.
  7. You can now access the container using the terminal or SSH.
8.  open Jupyter Notebook

a. click URL 


b. Jupyter Notebook login need token  c. go to Terminal enter  /bin/sh  to connect into the Container 


enter: 
jupyter notebook list


it will show the token

http://localhost:8888/?token=048c7741d736c2741eb375ee189a20fbe09d364870a6001d :: /notebooks                                                                                     
then you can copy 048c7741d736c2741eb375ee189a20fbe09d364870a6001d to the jupyter notbook init page

and now you have the access to the jupyter notebook:


Suggested Reading

More information and resources for the TensorFlow can be found at:
  1. Officialwebsite
  2. Tutorials
  3. GitHub
  4. TensorFlow Model Zoo

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