一带一路上的“数字化革命”正在不断把未来的计算机世界带向智能未来。虚拟机， Container， Serverless 是技术发展的趋势，带来了更低成本，更高可用，更快速发展的新世界。 无论应用程序如何发展，如何从物理 服务器 或云服务器上扩展，都需要通过操作系统来提供一致性，安全性和可用性，因此，为实现数字化革命，确保更加稳定可靠的用户体验，我们需要一款支持未来计算机世界的操作系统。
这时，CU Linux 就应运而生了。CU Linux 是一款强大的开源操作系统，用于构建复杂的分布式系统。CU Linux 具有安装、嵌入式应用、高可用性，安全性和服务发现多种功能，而且能够支持多种cpu架构，它正在成为建立未来计算机世界的最优选择。
CU Linux 专注于服务优化和可管理性，提供了一致的管理和集成体验，允许第三方数据中心，应用程序或采用容器技术的企业使用其开放的RESTful接口进行操作。另外，它还支持一些云技术，如Kubernetes，容器编排和编排等，进一步丰富了它的应用场景，使开发人员能够利用它来创建更丰富的服务环境。
此外，CU Linux具有安全性特征，具有高度安全性，它能够提供安全隔离，安全管理和缓冲技术，以及开放式架构和可定制的安全功能，特别支持的配置，有助于保护企业的数据。
CU Linux 的出现，释放了开发者们的创造激情，有助于未来计算机世界的发展，它的出现不仅仅改变了语言，架构和环境，同时也更改了未来计算机世界的面貌。CU Linux提供了让开发者们能够以更快、更安全的方式创造更多创新应用程序和服务的突破，可以说，CU Linux正在引领着未来计算机世界的发展，把未来的计算机世界定位于可靠，健壮，可扩展性的高水平等级，把“数字化革命”带入新的阶段。
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如何查看电脑配置 3种方法来查看电脑配置
通过在运行里面输入“dxdiag”命令，来查看电脑配置；具体步骤如下：
1、在运行里面输入“dxdiag”。
2、若弹出一个DirectX诊断工具对话框，提示我们是否希望检查，点击确定即可。
3、通过弹出的DirectX诊断工具界面来查看电脑的配置信息：
a、下图红框内为cpu与内存信息。
b、下图红框内为显卡与显示器信息。
还可以点击DirectX诊断工具界面右下角的“保存所有信息”将包含电脑配置的诊断信息保存为txt文档。
linux 下获取本地ip地址后 怎样
在进行Linux网络编程时，经常用到本机IP地址。 本文罗列一下常见方法，以备不时之需。 获取本机IP地址，是一个相当灵活的操作，原因是网络地址的设置非常灵活而且都是允许用户进行个性化设置的。 比如一台计算机上可以有多块物理网卡或者虚拟网卡，一个网卡上可以绑定多个IP地址，用户可以为网卡设置别名，可以重命名网卡。 用户计算机所在网络拓扑结构未知，主机名设置是一个可选项，并且同样可以为一个计算机绑定多个主机名等，这些信息都会有影响。 脱离了网络连接，单独的网络地址没有任何意义。 编程中遇到必须获取计算机IP的场景，应该考虑将这一选项放到配置文件中，由用户自己来设置。 参考网络和书本，编程获取本机IP地址大约有以下几种方法。 方法一：ioctl()获取本地IP地址 Linux 下 可以使用ioctl()函数以及结构体 struct ifreq和结构体struct ifconf来获取网络接口的各种信息。 具体过程是先通过ictol获取本地的所有接口信息，存放到ifconf结构中，再从其中取出每个ifreq表示的ip信息（一般每个网卡对应一个IP地址，如：”eth0…、eth1…”)。 先了解结构体 struct ifreq和结构体struct ifconf：//ifconf通常是用来保存所有接口信息的// ifconf {intifc_len;/* size of buffer */union{char *ifcu_buf;/*input FROM user->kernel*/struct ifreq *ifcu_req; /* return from kernel->user*/} ifc_ifcu;};#define ifc_buf ifc__buf /*buffer address */#define ifc_req ifc__req /*array of structures*///ifreq用来保存某个接口的信息// ifreq {char ifr_name[IFNAMSIZ];union {struct sockaddr ifru_addr;struct sockaddr ifru_dstaddr;struct sockaddr ifru_broadaddr;short ifru_flags;int ifru_metric;caddr_t ifru_Data;} ifr_ifru;};#define ifr_addr ifr__addr#define ifr_dstaddr ifr__dstaddr#define ifr_broadaddr ifr__broadaddr
什么是 NVIDIA cuDNN？
NVIDIA CUDA深度神经网络库（cuDNN）是一个GPU加速的深度神经网络基元库，它能以高效优化的方式实现如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层等标准例程。 全球的深度学习研究人员和框架开发者依赖cuDNN实现高性能GPU加速，使他们能专注于训练神经网络和开发软件应用，而无需进行低层级的GPU性能调整。 cuDNN可加速常用的深度学习框架，如Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MXNet、PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow。 新版本cuDNN 8.3进行了优化，提供高达V100 GPU 5倍的性能提升，并包含对话式AI和计算机视觉等应用的新优化和API。 它经过重新设计，以提升易用性和应用集成，同时为开发者提供更高的灵活性。 cuDNN 8.3的亮点包括以六个较小的库提供，以更精细地集成到应用中。 开发者可以下载cuDNN，或从NGC上的框架容器中提取出来。 cuDNN的主要特性包括在数据中心和移动GPU中的Ampere、Turing、Volta、Pascal、Maxwell和Kepler GPU架构上的Windows和Linux系统支持。 来源：NVIDIA英伟达
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