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在全球物联网与边缘计算的广阔天地里,ASUS IoT部门凭借其创新技术和卓越产品,始终占据领先地位。其中,ASUS PE1100N作为部门最新力作,一经问世便吸引了众多目光。 打开纸箱,映入眼帘的是设备本身,ASUS PE1100N被稳稳地固定在泡沫保护垫中,确保了在运输过程中的安全。 接口介绍 ASUS PE1100N的接口布局设计合理,便于用户连接多种外设和网络设备。 通过外接天线,ASUS PE1100N能够实现灵活的网络连接,满足物联网及嵌入式系统领域的多样化需求。 这些接口共同构成了ASUS PE1100N强大的扩展能力,使其能够灵活适应各种应用场景。 同时,我们也期待ASUS能够不断推出更多优秀的产品和解决方案,为工业计算领域的发展贡献更多的智慧和力量。
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今天我们开箱一台ASUS高性能塔式服务器。 延续ASUS传统5U外观设计。 ? ? 产品型号为: ? 这款是机塔互换的。 ? 打开机箱前盖的放尘盖,这里看到8个3.5英寸热插拔的硬盘位: ? 作为ASUS的GPU服务器,自然搭配的RTX GPU卡也会是ASUS品牌——这是ASUS的一大特色:核心三大件中主板和显卡都是自家品牌! ? 这次开箱的系统里装了4片ASUS RTX2080ti: ? ASUS的所有服务器都很注重散热管理。 ASUS TS700-E9支持 12 个 DDR4 ECC 内存模块,确保快速、灵敏的系统性能,即使同时执行多个 RAM 密集型应用程序 也不成问题。
最爱地球的超级运算平台 利用ASUS ESC4000 G2搭配两片AMDFirePro S10000在2U空间中创造出每瓦特2.351 GFLOPS double(倍精度浮点数)运算能量的德国超级计算机 SANAM,荣获超级计算机排名Green 500亚军殊荣,这让ASUS这个国产品牌在国际视野中有了亮丽的成绩,而评分也与第一名的每秒2.499GFLOPS double只差了一点点,但是ESC4000 这个平台的实力绝对不仅止于此,若是搭配4片目前最新NVIDIA K20XGPU运算加速卡,每瓦特能创造出超过4GFLOPS double的惊人数据,所以想要在空间运用、能源消耗与运算能量取得最佳效果绝对不能不使用ASUS 专为大量GPU 运算量身打造 早在三年前GPU运算刚刚开始萌芽阶段,ASUS就着手研发这款最高可以支持四片16x或八片8x GPU集成式2U高度的运算服务器平台ESC4000,但是当时GPU运算效能上虽然可达到 时势造英雄、ESC4000 G2 造时势 这次编辑部特别与ASUS借测的这台ESC4000 G2除了规格比起前一代的明显提升,很荣幸的也是全中国台湾第一家评测搭配Nvidia GRID K2顶级GPU
在最新的Green 500榜单中,来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁,成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。该集群有160台华硕ESC4000G2组成,每个节点搭配4片AMD FirePro S9150 GPU,GPU单精度计算峰值达到3.25PetaFlops,双精度计算能力达到1.62PetaFlops。这套集群主要用于格子量子色动力学(Lattice QCD)计算方面的研究,将采用OpenCL来加速相关应用,Lattice QCD适用于一系列高能重离子物理
ASUS IoT是华硕针对物联网领域打造的战略子品牌,致力于在人工智能(AI)和物联网(IoT)领域创造出创新解决方案。 在本周Computex 2024展会上,ASUS IoT推出了最新的边缘AI系统:PE2100N系列和PE1101N系列,两者均由NVIDIA的Jetson Orin系列模块提供动力。 ASUS一直与NVIDIA保持着紧密的合作关系,这些尖端系统的推出,进一步体现了华硕与NVIDIA在人工智能领域的深度合作。 与此同时,ASUS IoT新发布的PE1101N系列向市场推出了一款紧凑型无风扇边缘人工智能系统。该系统尺寸仅为130 x 90.2 x 72毫米,非常适合智能城市、交通和制造业中空间有限的区域。 在ASUS IoT丰富的研发经验和强大的供应链的支持下,客户可以放心获得长期的产品和技术支持。 PE2100N系列和PE1101N系列的早期样品将于2024年8月上市。
此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡,可在边缘实现基于AI的实时决策过程。 ? ? ? ASUS加速卡支持TensorFlow Lite,无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。 用户还可以借助AutoML Vision Edge,轻松构建快速,高精度的自定义图像分类模型并将其部署到配有ASUS AI加速卡的终端设备。 点击阅读原文,可以访问ASUS的官网了解产品的详细信息。
今年1月 CES 2024 已有许多厂商展出 AIPC 笔电产品[1],但目前市面上尚无桌机相关产品,不过已有部份厂商推出迷你电脑(NUC),如华硕(ASUS)的NUC 14 Pro[2], 东擎(ASRock 此次本文将使用ASUS NUC 14 Pro来进行开箱测试。 以往在AI计算机视觉应用中,对象侦测(Object Detection)是很常见的技术,其中又以YOLO系列最具代表性。 AIPC 硬件规格简介 本次使用的硬件为【Asus NUC 14 PRO】[2],主要就是使用 Intel Core Ultra CPU, 自带 GPU 及 NPU,非常适合进行AI推论应用,基本规格如下所示 A 1 x 2.0 Type-A 2 x Thunderbolt 4 Type-C Ports 2 x HDMI 2.1 (TMDS) ports 1 x RJ45 LAN Port Fig. 1 Asus
本教程将聚焦于在 ASUS Ascent GX10设备(NVIDIA GB10系统)上从源码构建 Isaac Sim、搭建 Isaac Lab 强化学习实验环境,并通过运行样本 RL 训练任务验证安装有效性
ASUS ROG Armory Crate软件安装了一个名为 Armoury Crate Lite Service 的服务,该服务容易受到幻像 DLL 劫持。 要利用此漏洞,管理员必须在攻击者将恶意 DLL 放入路径后对受感染机器进行身份验证C:\ProgramData\ASUS\GamingCenterLib\.DLL。 回到我们,使用Process Monitor我能够在ASUS ROG Armory Crate中找到一个幻像 DLL 劫持,该软件很容易在带有 TUF / ROG 主板的游戏 PC 和笔记本电脑中找到, 在 Armory Crate 的情况下,您可以看到它尝试加载一个名为.DLLpath的文件C:\ProgramData\ASUS\GamingCenterLib\.DLL。 现在我们知道任何人都拥有写权限,C:\ProgramData\ASUS\GamingCenterLib\我们只需要编译一个包含我们想要执行的代码的 DLL,并将其“拖放”到磁盘上名为.DLL.
在开箱文正式开始之前,先解释一下ASUS Ascent GX10与NVDIA DGX Spark究竟是什么关系? 拆开包装的瞬间,ASUS Ascent GX10的深灰色长方体轮廓便以极简主义姿态映入眼帘。这款定位高端的电子设备通过精准的线条语言与材质工艺,诠释了华硕对“科技服务于人”的深刻理解。 ASUS Ascent GX10以“光可鉴人”的视觉语言诠释高端AI设备的质感哲学——看小编的手都能显示出来。 考虑到未来两台会堆叠,ASUS也提前规划好了散热。 结语: ASUS Ascent GX10不仅是NVIDIA DGX Spark公版架构的完美落地,更是华硕在AI硬件领域的里程碑之作。
一、核心技术架构:Grace Blackwell超级芯片的桌面化实现从技术层面来看,ASUS Ascent GX10 的核心优势首先体现在其搭载的硬件芯片上。 二、散热工程:小体积中的高性能保障散热系统是保障设备持续高性能运行的关键,ASUS Ascent GX10 在这一领域进行了精心设计。 三、I/O接口与连接性:灵活的扩展能力接口配置上,ASUS Ascent GX10 展现出丰富且高效的特性,充分满足不同场景下的连接需求。 五、成本效益剖析,本地部署降本显著从成本效益角度对比,ASUS Ascent GX10 相较于传统云端算力与其他服务器产品,展现出显著的优势。 ASUS Ascent GX10在各行业AI场景中的价值体现 从应用角度分析,ASUS Ascent GX10 凭借强大的技术实力,在多个领域展现出极高的应用价值,能满足不同行业 AI 相关工作的需求。
本案例研究探讨了这款紧凑而强大的边缘计算解决方案,以及ASUS IoT ALPR Dev Kit,如何重塑韩国的智能停车和交通执法。 (图片为AI生图) 02 ASUS IoT车牌识别方案 ASUS IoT 自动车牌识别方案(ALPR Dev Kit)包括必要的硬件和软件,可以让系统集成商(SIs)创建与现有ALPR基础设施无缝结合的边缘应用程序 ASUS IoT PE1000N保证产品可用性和全面的技术支持达五年之久,为利益相关者提供了安心和可靠性。 该产品还可以搭载NVIDIA同系列Jetson芯片,用户可以根据自己的算力要求,进行更广泛的选择: 04 实施 ASUS韩国的合作伙伴在智能停车和交通执法项目中部署ASUS IoT PE1000N使其与现有基础设施无缝集成 05 客户收益 采用ASUS IoT PE1000N和ALPR Dev Kit为客户带来了多重收益: 可靠的户外运行:通过消除与过热相关的担忧,ASUS IoT PE1000N确保即使在恶劣的户外环境中也能保持一致的性能
对应的驱动为: ASUS Keyboard hotkeys Driver(官网直接下载)+ ASUS Keyboard hotkeys(微软商店下载) 1. 驱动下载地址 1. 访问华硕下载中心 华硕下载中心:https://www.asus.com.cn/support/Download-Center/ ? 2. 选择产品型号 ? 对应软件下载地址 2.1 直接在话说下载中心转到微软页面 https://www.asus.com.cn/Laptops/FX80/HelpDesk_Download/ ? ? 其他版本的解决方案 飞行堡垒4(板型前缀FX63): ATKACPI 驱动和ATK 热键工具程式(ATKPackage) 飞行堡垒6(机型前缀FX86): ASUS Keyboard hotkeys Driver(官网下载)+ASUS Keyboard Hotkeys(跳转微软商店) 飞行堡垒7(机型前缀FX95): MyASUS(跳转微软商店)+ASUS System Control Interface
import pandas as pd data = pd.read_table(r"C:\Users\ASUS\Desktop\test.txt") print('原始数据:\n', data) 原始数据 apple 0 5 6 7 8 orange 1 7 8 9 10 banana 如果不是制表符,我们读取的时候可以指定分隔符: data = pd.read_table(r"C:\Users\ASUS \Desktop\test.txt", sep='\s+')#sep为分隔符 如果没有表头,我们可以读取的时候取消表头: data = pd.read_table(r"C:\Users\ASUS\Desktop 4 apple 1 5 6 7 8 orange 2 7 8 9 10 banana 同时也可以指定列名: data = pd.read_table(r"C:\Users\ASUS data.to_csv(r"C:\Users\ASUS\Desktop\result.txt", sep = '\t', na_rep = '数据缺失', index = False, header =
, line 95, in fetch_with_ssl cert=(api_client_cert_path, api_client_key_path), File "C:\Users\ASUS line 112, in post return request('post', url, data=data, json=json, **kwargs) File "C:\Users\ASUS , line 58, in request return session.request(method=method, url=url, **kwargs) File "C:\Users\ASUS requests\sessions.py", line 508, in request resp = self.send(prep, **send_kwargs) File "C:\Users\ASUS site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 601, in urlopen chunked=chunked) File "C:\Users\ASUS
一.数据表重命名 RENAME TABLE asus To tb_asus; 总结语法: RENAME TABLE 数据表名 1 To 数据表名 2 --多个表之间以逗号“,” 二.数据表复制 CREATE TABLE tb_user LIKE tb_asus; --将复制该表的列名,数据类型空指定和索引都将被复制,但表的内容不会被复制。 CREATE TABLE tb_user AS SELECT*FROM tb_asus; --将复制该表的列名,数据类型空指定和索引,以及表的内容都将被复制。 CREATE TABLE tb_user SELECT * FROM tb_asus; 三.数据表删除 DROP TABLE [IF NOT EXISTS] 数据表名; --删除多个表用逗号隔开 Python
1, 绝对路径与相对路径:
1.1 路径分为两种
第一种:绝对路径
(1)文件的完全路径,
比如:file:///C:/Users/asus/Desktop/1018/day01/code/图像标签 html文件在一个文件夹下面
(1)在html中直接写图片的名称
第二种情况:图片在html的下层目录
(1)把html的完全路径和图片的完全路径写出来
html: C:\Users\asus \Desktop\1018\day01\code\ a.html
图片: C:\Users\asus\Desktop\1018\day01\code\ img\w01.png
= w01.png code的下层目录里面
=
第三种情况:图片在html的上层目录
html: C:\Users\asus \Desktop\1018\day01\ code\a.html
图片: C:\Users\asus\Desktop\1018\day01\ c.png
= c.png在a.html所在目录
执行摘要 近期,我们在排查绿盟威胁捕获系统相关日志的过程中发现,自2020年2月27日起,针对ASUS DSL-N12E_C1 RCE漏洞[1]出现了探测、利用行为。 暴露情况分析一节,我们发现2020年1月至2020年7月,互联网中暴露了33000台ASUS DSL-N12E_C1,大部分分布在巴西、澳大利亚和意大利。 一、脆弱性分析 本次我们捕获到的攻击针对ASUS DSL-N12E_C1,漏洞细节参见EDB-ID:48315[1]。 图 2.1 暴露的ASUS DSL-N12E_C1开放端口(1000以上)情况(2020年1月至2020年7月) 暴露的ASUS DSL-N12E_C1国家分布(前十)情况如图 2.2 所示,可以看出巴西的暴露数量明显多于其他国家 图 2.2 暴露的ASUS DSL-N12E_C1国家分布(前十)情况(2020年1月至2020年7月) 三、威胁分析 3.1 攻击趋势 我们对2020年以来,该攻击的次数进行了统计,如图 3.1 所示