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如何在QNAP NAS 上使用 NVIDIA DIGITS ?

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How to setup NVIDIA DIGITS with QNAP NAS (Container Station) 網路上很多 NVIDIA DIGITS 教學文章: Nvidia DIGITS网页版深度学习框架 NVIDIA DIGITS 安装使用教程 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割 今天來介紹如何在QNAP NAS上使用 NVIDIA DIGITS !!  先來為大家普及一下: NVIDIA  DIGITS The NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) puts the power of  deep learning  into the hands of engineers and data scientists. DIGITS can be used to rapidly train the highly accurate deep neural network (DNNs) for image classification, segmentation and object detection tasks. DIGITS simplifies common deep learning tasks such as managing data, designing and training neural networks on multi-GPU systems, monitoring performance in real time with advanced visualizations, and selecting the best performing model from the results browser for deployment. DIGITS is completely interactive so that data scientists can focus on designing and training networks rather than programming and debugging. 這次要藉由軟體容器工作站 Container Station 來做安裝。 QNAP Container Sta...

威聯通發表新一代 TBS-453DX NASbook,支援 4 顆 M.2 SATA SSD 與 10GbE,提供本地端的連線速度存取便利的雲端服務

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台灣,台北,2018 年 12 月 20 日 –  儲存、網通及運算解決方案的創新者威聯通®科技 (QNAP® Systems, Inc.) 今日發表新款輕巧可攜、適合小空間與行動工作者使用的  TBS-453DX  NASbook,其支援 4 顆 M.2 SATA SSD 固態硬碟作為主儲存媒體,可掛載超過 20 個雲端空間搭配本地快取服務,享有如本地儲存般的讀寫效能,帶給用戶輕便、靈活的新型態 NAS 混合雲體驗。輕薄、多工而低噪音的 TBS-453DX 配備 HDMI 2.0 輸出,支援 4K @60Hz 高畫質影片播放、轉檔與串流,並提供採用 Aquantia® Multi-Gig 晶片的 10GbE/NBASE-T 網路埠,可輕易融入 10GbE 高網速環境,讓團隊成員皆能享受高效工作流與流暢多媒體體驗的雙重效益。 威聯通產品經理許博傑表示:「僅僅 B5 筆記本大小且不到一公斤重的 TBS-453DX NASbook 完美整合雲端服務,結合攜帶輕便性和彈性雲端儲存兩項優點,非常符合現代數位工作者的需求。再加上雲端檔案本地快取功能加快了雲端檔案的存取速度,讓使用者無論在家或在外點辦公室讀寫雲端上的大型檔案,或多人同時存取資料時,皆能感受到宛如在區網內操作一般順暢無比的連線速度。」 TBS-453DX 搭載 Intel® Celeron® J4105 四核心 1.5 GHz 處理器 (突增時脈可達 2.5 GHz),以及 4GB/8GB DDR4 記憶體,支援四埠 M.2 2280 SATA 6Gb/s SSD 儲存介面 (M.2 SSD 須額外選購),安裝、升級記憶體與 M.2 SSD 皆十分容易。藉由 QNAP 新推出的 Cloud Gateway 服務 (包含「CacheMount」檔案型 Gateway 和「VJBOD Cloud」區塊型 Gateway),使用者可彈性掛載超過 20 個雲端服務,無縫地使用雲端空間進行存檔、備份和災難復原,毋需購買超大硬碟也能享有輕便而靈活的檔案儲存空間。CacheMount 和 VJBOD Cloud 更支援快取服務,利用 TBS-453DX 的邊緣快取磁碟區 (CacheMount Cache Volume) 暫存快取檔案,讓使用者以低延遲的方式存取雲端最常用的資料,享受如同本地儲存般的...

在QNAP NAS上安裝智慧家庭套件 Home Assistant

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之前有一篇 QNAP NAS + openHAB 介紹,在QIoT Blog 還有一篇HOME ASSISTANT 介紹給大家。 INTEGRATING HOME ASSISTANT INTO YOUR QNAP X86 SYSTEM NAS https://qiot.qnap.com/blog/2018/01/22/integrating-home-assistant-qnap-nas/ 搭配Container Station 基本教學 這樣就可以使用zigbee/z-wave USB dongle 再使用openHAB / Home Assistant 來做智慧家庭應用。 如果有遇到USB dongle 讀取問題 可以參考這一篇 Quickfix: Zigbee/Z-Wave USB on QNAP  把對應的驅動程式裝進去 大概有這幾個檔案要注意 就看你選的USB dongle 牌子了 Login to your QNAP via SSH an run the following commands: 1 2 insmod / usr / local / modules / cp210x . ko insmod / usr / local / modules / usbserial . ko Re-plug the stick and you (should) have two new devices: /dev/ttyUSB0 and /dev/ttyUSB1  And if you want to use a Aeotec AEOEZW090-C Z-Wave controller, log in to your QNAP and run 1 insmod / usr / local / modules / cdc - acm . ko Conbee: insmod /usr/local/modules/ftdi_sio.ko 在Youtube上有找到一些教學影片: 在QNAP NAS上安裝智慧家庭套件 Home Assistant 提供作參考 關於QNAP NAS 如何在物聯網應用中使用可以看這篇介紹 QNAP NAS for IoT from Anderson Cheng QNAP NAS 相關資源: Q...

如何在QNAP NAS上使用 influxDB 及Grafana

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InfluxData provides the leading  time series platform  to instrument, observe, learn and automate any system, application and business process across a variety of use cases. Grafana - The leading open source software for time series analytics 要來介紹一下 如何在QNAP NAS上使用 infuxDB 及Grafana 文章主要來自QNAP github 針對電表應用 qpower 的相關說明文件: https://github.com/qnap-dev/qnap-qiot-sdks/tree/master/projects/dae-modbus-influxDB-example 安裝 influxDB container Step 1: 開啟Container Station後按下Create,如同標示1 Step 2: 輸入influxdb後按下搜尋,如同標示2 Step 3: 於標示3處按下Install (本例子已經安裝過,因此會出現Create) 備註:請記得將port 2003 與 port 8086 bind至此container以利後續設定  測試安裝完成的influxDB Step 1: 進入container,如同標示1的command Step 2: 輸入influx並按下enter,如同標示2處 Step 3: 輸入influxDB command show databases; 如同標示3 建立database 承上,建立一個名為demo的database create database demo 安裝Grafana container Step 1: 於開啟Container Station後按下Create Step 2: 於搜尋框中輸入grafana後按下搜尋按鈕 Step 3: 按下Install的按鈕進行Grafana image的安裝(本篇例子已經有安裝 image了,因此可以直接建立container) 設定Grafana Granfana 的預設的url為 ...

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