Нечитаемый: Недопустимое название — Викисловарь

/ ˌɅnˈriːdəbəl /

прилагательное

Определение слова «НЕЧИТАЕМЫЕ», которое дает учащийся

[более нечитаемый; самый нечитаемый]

• Ваш почерк нечитаемый . [= неразборчиво ]

• Компьютерный файл не читается .

• На ее лице было нечитаемых выражений.

помечается как «Не добавляется (конечный маркер не читается)», если модуль заданий Backup Exec останавливается во время резервного копирования.

Проблема

помечается как «Не может быть добавлен (конечный маркер не читается)», если модуль заданий Backup Exec останавливается во время резервного копирования.

Сообщение об ошибке

Не добавляется (конечный маркер не читается).

1. Если служба Backup Exec Job Engine (bengine.exe) по какой-либо причине останавливается во время резервного копирования, маркер конца ленты может не быть записан на носитель.После этого Backup Exec увидит ленту как «Не добавляемая» и «Конечный маркер нечитаем». Это происходит потому, что он не знает, в какой момент на ленте последняя резервная копия прекратила запись на нее. Как только это произойдет, необходимо стереть ленту и запустить задание перезаписи, прежде чем можно будет снова добавить на ленту.

2. Плохая лента могла вызвать эту проблему из-за повреждения маркера конца. Стирание ленты может решить эту проблему.

3. Причиной этой проблемы может быть неисправный ленточный накопитель, поскольку он не может записать маркер конца на ленту.Если на диске много ошибок аппаратного чтения или аппаратной записи, обратитесь к производителю оборудования.

4. Полный сбой сетевого подключения, вызванный неисправным кабелем, контроллером, маршрутизатором или коммутатором, из-за того, что маркер конца на ленте не может быть записан на носитель. Это происходит потому, что он не знает, в какой момент на ленте последняя резервная копия прекратила запись на нее. Как только это произойдет, необходимо стереть ленту и запустить задание перезаписи, прежде чем можно будет снова добавить на ленту.

1.Создать Дублировать задание резервного копирования для копирования данных с ленты на диск или на другую ленту.

Для получения дополнительной информации об этой процедуре обратитесь к документам:

3. Скопируйте данные обратно на ленту, если необходимо, чтобы эти данные были на исходной ленте, затем запустите задания добавления к ней позже.

** Чтобы предотвратить повторное возникновение проблемы, попытайтесь устранить или изолировать причину с помощью следующих рекомендаций:

1.Убедитесь, что в Backup Exec установлены последние исправления.

2. Бег а Быстрое стирание на всех лентах (новых и использованных) перед перезаписью затронутых лент или новой.

3. Проверьте наличие аппаратных ошибок в журналах системных событий и очистите ленточный накопитель.

Объяснение «программных» и «жестких» ошибок записи, видимых на вкладке «Статистика» в Backup Exec, можно найти в следующей документации:

4.Измените носитель, используя новые или другие ленты.

5. Убедитесь, что медиа-сервер не перезагружается и / или службы Backup Exec не останавливаются во время резервного копирования.

6. Если задание резервного копирования или восстановления необходимо отменить, сделайте это через пользовательский интерфейс Backup Exec и дайте ему возможность отменить без остановки служб.

Чтение нечитаемого — IEEE Spectrum

Машинное обучение существует уже давно, но в последнее время глубокое обучение обрело самостоятельную жизнь.Причина этого в основном связана с растущими объемами вычислительной мощности, которые стали широко доступными, а также с растущими объемами данных, которые можно легко собрать и использовать для обучения нейронных сетей.

Количество вычислительной мощности, доступной людям, начало расти семимильными шагами на рубеже тысячелетий, когда графические процессоры (ГП) стали популярны. используются для неграфических расчетов — тенденция, которая в последнее десятилетие становится все более распространенной.Но вычислительные потребности глубокого обучения растут еще быстрее. Эта динамика подтолкнула инженеров к разработке электронных аппаратных ускорителей, специально предназначенных для глубокого обучения, например, Tensor Processing Unit (TPU) Google.

Здесь я опишу совершенно другой подход к этой проблеме — использование оптических процессоров для выполнения нейросетевых вычислений с фотонами вместо электронов. Чтобы понять, как здесь может служить оптика, вам нужно немного узнать о том, как компьютеры в настоящее время выполняют вычисления в нейронных сетях.Так что терпите меня, когда я обрисовываю, что происходит под капотом.

Почти всегда искусственные нейроны конструируются с использованием специального программного обеспечения, работающего на каком-либо цифровом электронном компьютере. Это программное обеспечение предоставляет данному нейрону несколько входов и один выход. Состояние каждого нейрона зависит от взвешенной суммы его входов, к которым применяется нелинейная функция, называемая функцией активации. Результат, выход этого нейрона, затем становится входом для различных других нейронов.

Снижение энергопотребления нейронных сетей может потребовать вычислений со светом.

Для вычислительной эффективности эти нейроны сгруппированы в слои, при этом нейроны связаны только с нейронами в соседних слоях. Преимущество такой организации вещей, в отличие от возможности соединения между любыми двумя нейронами, состоит в том, что это позволяет использовать определенные математические приемы линейной алгебры для ускорения вычислений.

Хотя это еще не все, эти вычисления линейной алгебры являются наиболее требовательной к вычислениям частью глубокого обучения, особенно по мере роста размера сети.Это верно как для обучения (процесс определения, какие веса применять к входам для каждого нейрона), так и для вывода (когда нейронная сеть обеспечивает желаемые результаты).

Что это за загадочные вычисления линейной алгебры? На самом деле они не такие уж и сложные. Они включают операции на матрицы, которые представляют собой просто прямоугольные массивы чисел — электронные таблицы, если хотите, за вычетом описательных заголовков столбцов, которые вы можете найти в типичном файле Excel.

Это отличная новость, потому что современное компьютерное оборудование было очень хорошо оптимизировано для матричных операций, которые были основой высокопроизводительных вычислений задолго до того, как глубокое обучение стало популярным.Соответствующие матричные вычисления для глубокого обучения сводятся к большому количеству операций умножения и накопления, при которых пары чисел умножаются вместе, а их произведения складываются.

С годами для глубокого обучения требовалось постоянно увеличивать количество операций умножения и накопления. Рассмотреть возможность LeNet, новаторская глубокая нейронная сеть, предназначенная для классификации изображений. В 1998 году было показано, что он превосходит другие машинные методы распознавания рукописных букв и цифр.Но к 2012 году нейронная сеть AlexNet, которая выполняла примерно в 1600 раз больше операций умножения и накопления, чем LeNet, смогла распознавать тысячи различных типов объектов на изображениях.

Переход от первоначального успеха LeNet к AlexNet потребовал почти 11-кратного увеличения вычислительной производительности. В течение 14 лет закон Мура обеспечил большую часть этого увеличения. Задача состояла в том, чтобы сохранить эту тенденцию сейчас, когда закон Мура исчерпал себя. Обычное решение — просто направить на проблему больше вычислительных ресурсов, а также времени, денег и энергии.

В результате обучение современных крупных нейронных сетей часто оказывает значительное влияние на окружающую среду. Один Исследование 2019 года показало, например, что обучение определенной глубокой нейронной сети для обработки естественного языка дает в пять раз больше выбросов CO ₂ , обычно связанных с вождением автомобиля в течение его срока службы.

Усовершенствования в цифровых электронных компьютерах , несомненно, позволили глубокому обучению расцвести. Но это не значит, что единственный способ выполнять нейросетевые вычисления — использовать такие машины.Десятилетия назад, когда цифровые компьютеры были еще относительно примитивными, некоторые инженеры вместо этого брались за сложные вычисления, используя аналоговые компьютеры. По мере совершенствования цифровой электроники аналоговые компьютеры отошли на второй план. Но, возможно, пришло время снова реализовать эту стратегию, особенно когда аналоговые вычисления могут быть выполнены оптически.

Давно известно, что оптические волокна могут поддерживать гораздо более высокие скорости передачи данных, чем электрические провода. Вот почему с конца 1970-х годов все линии дальней связи стали оптическими.С тех пор оптические каналы передачи данных заменили медные провода для более коротких и коротких участков, вплоть до связи между стойками в центрах обработки данных. Оптический обмен данными быстрее и потребляет меньше энергии. Оптические вычисления обещают те же преимущества.

Но есть большая разница между передачей данных и вычислением с ними. И здесь аналогово-оптические подходы наталкиваются на препятствие. Обычные компьютеры основаны на транзисторах, которые являются очень нелинейными схемными элементами — это означает, что их выходы не просто пропорциональны их входам, по крайней мере, когда они используются для вычислений.Нелинейность — это то, что позволяет транзисторам включаться и выключаться, что позволяет превратить их в логические вентили. Это переключение легко осуществить с помощью электроники, для которой нелинейности пруд пруди. Но фотоны следуют уравнениям Максвелла, которые раздражающе линейны, а это означает, что выход оптического устройства обычно пропорционален его входам.

Хитрость заключается в том, чтобы использовать линейность оптических устройств для того, на чем больше всего полагается глубокое обучение: линейной алгебры.

Чтобы проиллюстрировать, как это можно сделать, я опишу здесь фотонное устройство, которое в сочетании с простой аналоговой электроникой может умножать две матрицы вместе. Такое умножение объединяет строки одной матрицы со столбцами другой. Точнее, он умножает пары чисел из этих строк и столбцов и складывает их произведения вместе — операции умножения и накопления, которые я описал ранее. Мои коллеги из Массачусетского технологического института и я опубликовали статью о том, как это можно сделать. в 2019 году.Сейчас мы работаем над созданием такого оптического матричного умножителя.

Оптический обмен данными быстрее и потребляет меньше энергии. Оптические вычисления обещают те же преимущества.

Базовым вычислительным блоком в этом устройстве является оптический элемент, называемый Светоделитель. Хотя его макияж на самом деле более сложный, вы можете представить его как наполовину посеребренное зеркало, установленное под углом 45 градусов. Если вы направите в него луч света сбоку, светоделитель позволит половине этого света проходить прямо через него, а другая половина отражается от наклонного зеркала, заставляя его отражаться под углом 90 градусов от входящего луча. .

Теперь направьте второй луч света, перпендикулярный первому, в этот светоделитель так, чтобы он падал на другую сторону наклонного зеркала. Половина этого второго луча будет передаваться аналогичным образом, а половина — отражаться под углом 90 градусов. Два выходных луча объединятся с двумя выходными лучами первого луча. Итак, этот светоделитель имеет два входа и два выхода.

Чтобы использовать это устройство для матричного умножения, вы генерируете два световых луча с напряженностями электрического поля, которые пропорциональны двум числам, которые вы хотите умножить.Назовем эти интенсивности поля x и y . Посветите этими двумя лучами светоделитель, который объединит эти два луча. Этот конкретный светоделитель делает это таким образом, чтобы формировать два выхода, электрические поля которых имеют значения ( x + y ) / √2 и ( x — y ) / √2.

Помимо светоделителя, этот аналоговый умножитель требует двух простых электронных компонентов — фотодетекторов — для измерения двух выходных лучей. Однако они не измеряют напряженность электрического поля этих лучей. Они измеряют мощность луча, которая пропорциональна квадрату напряженности его электрического поля.

Почему это отношение важно? Чтобы понять это, требуется немного алгебры — но ничего, кроме того, чему вы научились в старшей школе. Вспомните, что когда вы квадрат ( x + y ) / √2 вы получите ( x ² + 2 xy + y ² ) / 2. А если возвести в квадрат ( x — y ) / √2, вы получите ( x ² -2 xy + y ² ) / 2.Вычитание последнего из первого дает 2 xy .

Сделайте паузу, чтобы поразмышлять о значении этой простой математики. Это означает, что если вы кодируете число как луч света определенной интенсивности, а другое число как луч другой интенсивности, отправляете их через такой светоделитель, измеряете два выхода с помощью фотодетекторов и инвертируете один из результирующих электрических сигналов. перед их суммированием вы получите сигнал, пропорциональный произведению двух ваших чисел.

Моделирование интегрированного интерферометра Маха-Цендера, установленного в нейросетевом ускорителе Lightmatter, демонстрирует три различных условия, при которых свет, движущийся в двух ветвях интерферометра, претерпевает разные относительные фазовые сдвиги (0 градусов по a, 45 градусов по b и 90 градусов по вертикали). в). Световая материя

В моем описании звучало так, как будто каждый из этих световых лучей должен быть устойчивым. Фактически, вы можете на короткое время подать импульс света на два входных луча и измерить выходной импульс.Еще лучше, вы можете подать выходной сигнал на конденсатор, который затем будет накапливать заряд до тех пор, пока длится импульс. Затем вы можете снова подавать импульсы на входы в течение той же продолжительности, на этот раз кодируя два новых числа, которые нужно умножить. Их продукт добавляет конденсатору немного больше заряда. Вы можете повторять этот процесс сколько угодно раз, каждый раз выполняя новую операцию умножения и накопления.

Использование импульсного света таким образом позволяет выполнять множество таких операций в быстрой последовательности.Самая энергоемкая часть всего этого — считывание напряжения на этом конденсаторе, для чего требуется аналого-цифровой преобразователь. Но вам не обязательно делать это после каждого импульса — вы можете дождаться конца последовательности, скажем, Н импульсов. Это означает, что устройство может выполнять N операций умножения и накопления, используя одно и то же количество энергии для считывания ответа, является ли N малым или большим. Здесь N соответствует количеству нейронов на слой в вашей нейронной сети, которое легко может исчисляться тысячами.Таким образом, эта стратегия использует очень мало энергии.

Иногда можно сэкономить энергию и на вводе. Это потому, что одно и то же значение часто используется в качестве входных данных для нескольких нейронов. Вместо того, чтобы это число многократно преобразовывалось в свет, каждый раз потребляя энергию, его можно преобразовать только один раз, а создаваемый световой луч можно разделить на множество каналов. Таким образом, затраты на преобразование энергии на входе амортизируются в течение многих операций.

Для разделения одного луча на множество каналов не требуется ничего сложнее, чем линза, но линзы бывает сложно установить на чип.Таким образом, устройство, которое мы разрабатываем для выполнения нейросетевых оптических вычислений, вполне может оказаться гибридом, сочетающим высокоинтегрированные фотонные чипы с отдельными оптическими элементами.

Я обрисовал здесь стратегию, которую и мои коллеги применяем, но есть и другие способы снять шкуру с оптической кошки. Другая многообещающая схема основана на так называемом интерферометре Маха-Цендера, который объединяет два светоделителя и два полностью отражающих зеркала. Его также можно использовать для оптического умножения матриц.Два стартапа из Массачусетского технологического института, Lightmatter и Lightelligence, разрабатывают оптические ускорители нейронных сетей на основе этого подхода. Lightmatter уже построил прототип, в котором используется изготовленный ею оптический чип. И компания планирует начать продажи платы оптического ускорителя, использующей этот чип, в конце этого года.

Еще один стартап, использующий оптику для вычислений, — это Optalysis, который надеется возродить довольно старую концепцию. Одним из первых применений оптических вычислений еще в 1960-х годах была обработка радиолокационных данных с синтезированной апертурой.Ключевой частью задачи было применение к измеренным данным математической операции, называемой преобразованием Фурье. Цифровые компьютеры того времени боролись с такими вещами. Даже сейчас применение преобразования Фурье к большим объемам данных может потребовать больших вычислительных ресурсов. Но преобразование Фурье может быть выполнено оптически с помощью ничего более сложного, чем линза, которая в течение нескольких лет использовалась инженерами для обработки данных с синтетической апертурой. Optalysis надеется обновить этот подход и применить его более широко.

Теоретически фотоника может ускорить глубокое обучение на несколько порядков.

Еще есть компания под названием Luminous, созданный в Принстонском университете, который работает над созданием нейронных сетей с пиками на основе того, что он называет лазерным нейроном. Пиковые нейронные сети более точно имитируют работу биологических нейронных сетей и, как и наш собственный мозг, способны выполнять вычисления, используя очень мало энергии. Аппаратное обеспечение Luminous все еще находится на ранней стадии разработки, но обещание объединения двух энергосберегающих подходов — пиковой и оптики — весьма впечатляюще.

Конечно, еще предстоит преодолеть множество технических проблем. Один из них заключается в повышении точности и динамического диапазона аналогово-оптических вычислений, которые далеко не так хороши, как то, что может быть достигнуто с помощью цифровой электроники. Это связано с тем, что эти оптические процессоры страдают от различных источников шума и потому, что цифро-аналоговые и аналого-цифровые преобразователи, используемые для ввода и вывода данных, имеют ограниченную точность. Действительно, сложно представить оптическую нейронную сеть, работающую с точностью более 8-10 бит.Хотя существует 8-битное электронное оборудование для глубокого обучения (хороший пример — Google TPU), эта отрасль требует более высокой точности, особенно для обучения нейронных сетей.

Также существует сложность интеграции оптических компонентов в микросхему. Поскольку эти компоненты имеют размер в десятки микрометров, они не могут быть упакованы так же плотно, как транзисторы, поэтому требуемая площадь кристалла быстро увеличивается. В 2017 году исследователи Массачусетского технологического института продемонстрировали этот подход с использованием чипа с номером 1.5 миллиметров со стороны. Даже самые большие чипы имеют размер не более нескольких квадратных сантиметров, что накладывает ограничения на размеры матриц, которые могут обрабатываться таким образом параллельно.

Со стороны компьютерной архитектуры есть много дополнительных вопросов, которые исследователи фотоники склонны замалчивать. Однако ясно то, что, по крайней мере теоретически, фотоника может ускорить глубокое обучение на несколько порядков.

Основываясь на технологии, которая в настоящее время доступна для различных компонентов (оптических модуляторов, детекторов, усилителей, аналого-цифровых преобразователей), разумно думать, что энергоэффективность вычислений нейронных сетей может быть в 1000 раз лучше, чем у современных электронных процессоров. .Если исходить из более агрессивных предположений о новых оптических технологиях, то этот фактор может достигать миллиона. А поскольку электронные процессоры имеют ограниченную мощность, эти улучшения энергоэффективности, вероятно, приведут к соответствующему повышению скорости.

Многим концепциям аналоговых оптических вычислений уже несколько десятилетий. Некоторые даже предшествовали кремниевым компьютерам. Схемы умножения оптических матриц и даже для оптических нейронных сетей, были впервые продемонстрированы в 1970-х годах.Но такой подход не прижился. Будет ли на этот раз иначе? Возможно, по трем причинам.

Во-первых, сейчас глубокое обучение действительно полезно, а не только академическое любопытство. Второй, мы не можем полагаться только на закон Мура, чтобы продолжать совершенствовать электронику. И, наконец, у нас есть новая технология, недоступная предыдущим поколениям: интегрированная фотоника. Эти факторы предполагают, что на этот раз оптические нейронные сети появятся в реальном мире — и будущее таких вычислений действительно может быть фотонным.

Исправить файл или каталог поврежден и не читается в Windows

Многие пользователи часто сталкиваются с ошибкой «Файл или каталог поврежден и нечитаем» при попытке подключить внешний диск к системе. Это совсем не сложная проблема, но выглядит устрашающе, если пользователю неизвестны ее решения. Это просто технический рывок, из-за которого возникает такая ошибка. Это затрагивает файловую систему RAW, и ее необходимо разрешить для возобновления операции.

Важные советы по предотвращению ошибки

• Всегда защищайте внешние устройства, такие как USB, жесткий диск, карту памяти, диски или флэш-накопитель, от повреждений и других повреждений оборудования
• Поддерживать регулярное резервное копирование данных на внешнем устройстве в другом месте
• Регулярно запускать антивирусную проверку диска
• Обеспечьте безопасное извлечение настроенного внешнего диска
• Выполните восстановление данных перед форматированием диска.

Причины проявления ошибки

Для решения проблемы должны быть ясны причина и характер ошибки. Специалисты называют четыре причины появления такой ошибки:

1. Вирусное вторжение: Атака вируса или вредоносного ПО на систему напрямую влияет на производительность системы, затрагивая диски. Файлы вредоносного ПО предназначены для прямого попадания в каталоги дисков и снижения их производительности в значительной степени, что приводит к ошибке «Файл или каталог повреждены и нечитаемы». Следовательно, доступность файлов замедляется, и в конечном итоге система не распознает инструкции для доступа к файлам и показывает, что файл поврежден.
2. Неправильное извлечение внешних накопителей: Внешние накопители — это устройства хранения с такой же архитектурой, что и в системах. Поскольку они съемные по своей природе, при их использовании необходимо соблюдать особую осторожность. Если пользователь вытаскивает выдвижной диск, не закрывая его, это может серьезно повлиять на данные, хранящиеся на диске.Возникновение ошибки «Файл или каталог поврежден или не читается» напрямую связано с такой серьезной потерей. Поэтому рекомендуется извлечь извлекаемые диски, щелкнув правой кнопкой мыши значок диска.
3. Проблемы с физическими компонентами: Проблема с физическими компонентами включает повреждение той части соответствующего диска, которая до сих пор была безопасной. Внешние / внутренние диски, такие как жесткий диск, USB, карта памяти и карта памяти, доступны до тех пор, пока поврежденные сектора не будут обнаружены в их секторах. Когда пользователь пытается получить доступ к поврежденным секторам диска, появляется сообщение об ошибке «Файл или каталог повреждены или нечитаемы».
4. Повреждение файла FAT: FAT и MFT являются частью системы NTFS, которая имеет подробную информацию о каждом файле, хранящемся в системе. Чтобы найти любой файл, он является центром необходимой информации. Когда он поврежден, пользователь не может получить какую-либо информацию о соответствующем файле. Кроме того, файл может быть больше недоступен.

Разрешения проблем, связанных с дисками

Сначала попробуйте простые решения, такие как использование внешнего диска в другой системе, перезагрузка системы, запуск антивирусного сканирования диска и т. Д. Проблемы, связанные с диском, можно просто решить двумя уникальными способами, а именно:

• Использование команды CHKDSK
• Использование профессиональной утилиты

Проверить диск (CHKDSK) Метод

Этот метод является встроенной утилитой в системе Windows, которая позволяет проверять и исправлять ошибки, присутствующие на диске, не затрагивая весь том. Для его выполнения выполните следующие действия:

1. Нажмите «Пуск» , а затем откройте окно командной строки.
   
2. В поле командной строки введите chkdsk / f h: и нажмите Введите . H — буква диска, на котором имеется реальный дефект и который необходимо исправить.
   
   Чтобы исправить диск с помощью этого метода, может потребоваться некоторое время, так как это полностью зависит от объема диска и свойств файла.
3. После запуска анализа диска пользователю предлагается не вмешиваться, так как он будет завершен автоматически.

При использовании метода CHKDSK для решения проблемы может быть время, когда на экране появляется сообщение «CHKDSK не может работать, поскольку том используется. Вы хотите запланировать этот том при перезапуске системы? В таком случае нажмите «Да». В следующий раз, когда система перезагружается, система проверяет диск на наличие повреждений.

Из-за серьезного уровня коррупции CHKDSK не может работать должным образом. В таком случае рекомендуется обратиться за помощью к сторонней плате за проезд, предназначенной для решения таких проблем всех уровней серьезности.

Примечание: Если у вас нет важных данных, хранящихся в определенном разделе внешнего диска, рекомендуется отформатировать внешний диск, соединяющий его с системой. После подключения диска щелкните его правой кнопкой мыши и выберите параметр «Форматировать». Затем выберите параметр «Быстрое форматирование», чтобы начать форматирование поврежденного диска. После завершения форматирования все содержимое в нем потеряно, но диск теперь доступен и не поврежден. Используйте этот метод, только если вы готовы пожертвовать данными на диске.

Поддержка стороннего инструмента

Чтобы упростить процесс исправления связанных с диском проблем или ошибок, таких как «Файл или каталог поврежден и нечитаем», разработаны сторонние решения, которые часто рекомендуются профессионалами, поскольку они экономят время и другие ресурсы. Перед покупкой утилит для восстановления дисков рекомендуется попробовать ознакомительную версию средства восстановления данных Windows, чтобы оценить его свойства.

Теперь, чтобы исправить проблемы, связанные с диском, есть два решения: ручное и автоматическое.Не стесняйтесь выбирать любую, которая подходит вашему калибру.

нечитаемый — определение и значение