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中金看海外：海外银行IT公司为何能有5年牛市？ 2020年01月17日 09:04 新浪财经-自媒体综合 中金看海外：海外银行IT公司为何能有5年牛市？ 中金点睛 黄丙延 钱凯 Temenos等海外银行IT公司自2013年以来市值上升超过5倍。我们通过分析全球银行软件系统的市场格局、增长驱动力、龙头公司案例以及估值情况，希望能够为中国银行(3.420, -0.03, -0.87%)IT投资与产业发展提供借鉴作用。 1、全球银行IT行业：总规模增长稳健，美国市场集中度高 1.1 全球银行IT行业需求巨大、增长稳健 银行IT系统可以分为前台、后台与支撑系统，可支持不同类型的银行。后台解决方案与交易相关，包括核心系统、证券基金系统、支付系统等，前台系统与客户相关，包括销售、服务、市场拓展、资管等系统。不同类别的银行对于系统的需求有一定不同，具体可分为全能银行、零售、批发、借贷、资财、资本市场、私人管理等不同类型。银行系统处业务相关外，还有风控、合规等支撑系统。 图表： 银行IT系统可分为前台、后台与支撑系统，分别支持全能、零售、批发等不同类型银行 　　资料来源：IBS，Temenos，中金公司研究部 全球银行IT支出巨大、增速稳定，不同地区均衡发展。根据Celent的预测，全球银行IT支出（包括硬件、软件、服务）达到2700亿美元，预计2022全球银行IT总支出将继续增长至3

前言 楼主，最近在玩Deepfacelab，深感坑之多，特开此贴，方便自己，也方便后来人 目录 文章目录 前言 目录 环境描述 问题描述 问题解决 环境描述 答主的环境是，i5-9400f和rtx2070的一个杂牌机。 deepfacelab的版本是2018.02的。 问题描述 在运行到视频人脸提取哪一步的时候，cmd界面报了下面这个错误： ”DeepFaceLab:NVML Shared Library Not Found ” 问题解决 本解决参照了 这篇 ，但情况有所不同。 A、出现这个提示的原因 原文 是安装后的原文Nvidia显卡目录C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI不存在，造成的， 在操作前我试了一下，有这个文件夹，里面没东西 B、搜索文件Nvidia-SMI.exe,找到这个文件的目录 原文是 我的电脑在C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\目录下，我的是在C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nv_dispi.inf_amd64_90685a092bcf58c7目录下，一样在系统环境哪里设置，添加到系统Path下。 C 、进入Nvidia驱动的默认安装目录C:\Program Files\NVIDIA

作者 | 苏小宓 责编 | 王晓曼 头 图 | CSDN 下载自东方 IC 出品 | CSDN 博客 拥抱开源，企业巨头们正在进一步加快进程。 今天，微软正式宣布推出基于 Envoy 的新开源服务项目——Open Service Mesh（OSM）。OSM 项目旨在作为服务网格接口（SMI）规范的参考实现，该规范在生态系统中获得了很多参与者的支持，而它也视为是 Kubernetes 上服务网格的标准接口。 对此，微软还计划向云原生计算基金会（CNCF）捐赠该项目，以确保未来 Open Service Mesh 是由社区主导并开放治理的。 “ SMI 确实引起了用户的共鸣，因此我们真的认为生态系统中有一定的空间可供 SMI 的参考实施，其中网格技术首先最重要的是实现了那些 SMI API，并使其成为客户可能的最佳 SMI 体验。” Azure Compute 合作伙伴管理总监（和CNCF董事会成员）Gabe Monroy 表示。 另外，他补充道，由于 SMI 提供的最低公分母 API 设计，因此，如果用户需要一些更高级的功能，Open Service Mesh 可有助原始的 Envoy。Monroy 指出，这种“无悬崖”的设计是 Open Service Mesh 背后哲学的核心。 至于功能集， SMI 可处理用户期望的所有标准服务网格功能，包括使用 mTLS 保护服务之间的通信

如下启动报错，就是驱动掉了引发的问题。 ubuntu@yufeichang1 : /data/pigfarm/packages/pigfarm-deploy-packages $ sudo docker-compose up -d Creating nginx ... done Creating pigfarm-app ... error ERROR: for pigfarm-app Cannot start service pigfarm: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting container process caused "process_linux.go:402: container init caused \"process_linux.go:385: running prestart hook 1 caused \\\"error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: exec command: [/usr/bin/nvidia-container-cli --load-kmods configure --ldconfig=@/sbin/ldconfig.real --device=all --compute --utility -

闲话 知道ffmpeg很久了，可是一直没有深入研究。最近在研究SM768的ffmpeg下的硬解，因此想记录下自己研究所得。关于ffmpeg的基本知识，推荐雷神博客，感谢雷神。废话少说，开始填坑。 思路 1.ffmpeg中如何实现硬件解码接口； 2.编译deb包； 3.编译sm768硬解驱动库； 4.测试总结； ffmpeg硬解框架 开始干之前一定要有一个总体框架，有了指导思想，方向就不会错。sm768支持硬件解码，怎么将硬件解码接口提供给ffmpeg，让其支持硬件解码。接下来用smi_h264为例，梳理下流程。如下图所示，一开始将smi_h264注册成h264，那么一旦格式是h264的视频就会调用sm768的硬解。随后打开解码器对其初始化，就会调用ff_smi_h264_init对硬解初始化。读入视频包后，开始调用硬件解码smi_decode_frame,最后解码器关闭后，也会对硬件解码关闭。梳理完整个流程后，对硬件解码一定会豁然开朗。 开始编包 既然思路方向有了，just do it。我的需求是将smi硬件接口封装成库，供ffmpeg调用，最后生成deb包供用户使用。由于ffmpeg的源码制作成了deb的方式，所以采用dpkg去编包。 1.解压源码：dpkg-source -x 2.安装依赖： sudo apt-get update sudo apt-get install

我们在使用tensorflow 的时候,　有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一个python 2.7的PID 然后我们执行： kill - 9 pid 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放了 GPU 显存实施查看： 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况，我们希望一直掌握其动向，此时我们就希望周期性地输出，比如每 10s 就更新显示。 这时候就需要用到 watch命令，来周期性地执行nvidia-smi命令了。 了解一下watch的功能： $ whatis watch watch(1) - execute a program periodically, showing output fullscreen 作用：周期性执行某一命令，并将输出显示。 watch的基本用法是： $ watch [options] command 最常用的参数是 -n， 后面指定是每多少秒来执行一次命令。 监视显存：我们设置为每 10s 显示一次显存的情况： $ watch -n 10

从无搭建GPU环境经验，尝试一天终于完成，原来一轮训练需要15个小时使用GPU20多分钟。 环境：Ubuntu16.0.4； nvidia-smi 396 ； 安装 ：python 3.6 + cuda 9.0 + cudnn7.4.1 + tensorflow-gpu1.12.0 + keras2.2.4 1.注册 百度的AI studio平台 完成任务（两三分钟）可以获得100小时的GPU 地址 https://aistudio.baidu.com/ （创建项目，上传数据集，启动项目很快就能学会使用） 启动环境进入终端 2.开始配置cuda cudnn 少走弯路：先确定cuda 版本，再选择对应版本的cudnn 和 tf； 2.1查看显卡驱动 nvidia-smi 2.2查看驱动对应的cuda版本 地址： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 注：显卡驱动是向下兼容的，平台的驱动是396，无法安装cuda10；所以选择cuda9. 2.3.选择cudnn 版本 查看cuda cudnn 对应版本 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 注：最终选择 cudnn 7 好 tf-1.12.0; 3.安装 3.1 下载 cudnn

　　本文所使用的查询表来源于oracle数据中scott用户中的emp员工表和dept部门表。 一、基本语法 　　SQL语句的编写顺序： select 输出的列 from 表名 where 条件 group by 分组 having 分组之后的条件过滤 order by 排序; 　　1、伪表（dual）:Oracle 对语法要求比较严格，而伪表/虚表主要用于补齐语法结构，如 select 5+5 from dual; 　　2、别名查询：as关键字，但可省略，如： select ename as 姓名，job 工作 from emp; 　　3、去除重复数据：distinct 　　注意：若是多列去重，必须是每一列都相同才算重复的。 select distinct job,mgr from emp; 　　4、空值问题 　　注意：null 值不能参加与SQL四则运算 　　null值代表不确定的内容，未知的内容，所有值跟null进行比较，结果都为null。 -- 函数: nvl 若参数1为 null ,则返回参数2, 否则返回参数1 select nvl(null,6) from dual; -- 6 select nvl(5,6) from dual; -- 5 　　5、字符串拼接： 　　　　通用 concat(str1,str2) 、Oracle 特有的连接符 || select

<table class="d-block"> <tbody class="d-block"> <tr class="d-block"> <td class="d-block comment-body markdown-body js-comment-body"> <p>官方文档中有关于两者对比的信息，隐藏在 TypeScript Handbook 中，见 <a href="https://www.typescriptlang.org/docs/handbook/advanced-types.html" rel="nofollow"><code>Interfaces vs. Type Aliases</code></a> 部分。</p> <p>但因为这一部分很久没更新了，所以其中描述的内容不一定全对。</p> <p>比如，</p> <h3>区别点之一：Type Alias 不会创建新的类型，体现在错误信息上。</h3> <blockquote> <p>One difference is, that interfaces create a new name that is used everywhere. Type aliases don’t create a new name — for instance, error messages won’t use the alias

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