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软件容灾 PK 硬件容灾 相比之优势
软件容灾即逻辑方式(如OGG/ Beedup) 硬件容灾即物理方式(如 传统磁盘复制/卷复制) 序号 项目 软件容灾即逻辑方式(如OGG/Beedup) 硬件容灾即物理方式(如传统磁盘复制/卷复制) 1 带宽要求 带宽要求低 OGG\Beedup是通过解析数据库日志,只复制其中数据的变化,相对于硬件 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-18 22:09:07    阅读次数:69
深度学习-卷积神经网络-算法比较
Convolutional Neural Networks(CNN) Abstract 随着深度学习的发展,学术界造就了一个又一个优秀的神经网络,目前,最受欢迎的神经网络之一则是卷积神经网络,尽管有时它出现让我们无法理解的黑盒子现象,但它依然是值得我们去探索的,CNN的设计也遵循了活生物体的视觉处理 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-18 22:03:15    阅读次数:98
基于卷积神经网络的多字符类型验证码识别
摘要: 验证码作为一种互联网安全手段, 被广泛应用于互联网各类验证界面中。由于传统的图像识 别算法对于验证码的识别准确率及速度很大程度上都依赖于算法的设计及鲁棒性上,实际应用起来效果不是很好。在本次项目中,使用 Tensorflow 框架将卷积神经网络应用于验证码的特征提取及识别上,利用 Pytho ...
分类:其他好文   时间:2020-07-18 16:00:24    阅读次数:72
docker volumns
管理卷 docker volumns create nginx_lc # 建立的这个路径会映射到/var/lib/docker/volumns/nginx_lc目录下 docker volumns ls docker volumns inspect nginx_lc # 查看数据卷的定义 用卷创建一 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-17 09:41:15    阅读次数:65
lvm的创建和挂载
创建一个至少有两个PV组成的大小为20G的名为testvg的VG;要求PE大小为16MB,而后在卷组中创建大小为5G的逻辑卷testlv;挂载至/users目录实验准备:增加一块20G的硬盘,其中划分一个10G的分区;增加一块10G的硬盘10G的分区和10G的硬盘组成pv[root@Centos7~]#echo"---">/sys/class/scsi_host/host0/scan[roo
分类:其他好文   时间:2020-07-17 01:19:21    阅读次数:99
PIE-Basic 定向滤波
1.功能概述 PIE-Basic软件定向滤波工具是选用特定的模板进行卷积运算,用以提取某一特定方向的边缘、线性特征或细节。支持横向、纵向、斜向45度、斜向135度四种锐化方式。 2.基本概念 定向滤波又称为匹配滤波,是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积运算,并以卷积值代替各像元点灰度值,强调的是某... ...
分类:其他好文   时间:2020-07-16 21:31:57    阅读次数:62
Centos7.4安装openstack(queens)详细安装部署(七)块存储服务
一、基本概念 1.1、概述:OpenStack块存储服务(cinder)为虚拟机添加持久的存储,块存储提供一个基础设施为了管理卷,以及和OpenStack计算服务交互,为实例提供卷。此服务也会激活管理卷的快照和卷类型的功能。 1.2、基本组件 cinder-api 接受API请求,并将其路由到``c ...
分类:其他好文   时间:2020-07-16 21:03:39    阅读次数:72
Docker 基础知识 - 使用卷(volume)管理应用程序数据
卷(volumes)是 Docker 容器生产和使用持久化数据的首选机制。绑定挂载(bind mounts)依赖于主机的目录结构,卷(volumes)完全由 Docker 管理。卷与绑定挂载相比有几个优势: 卷比绑定挂载更容易备份或迁移。 您可以使用 Docker CLI 命令或 Docker AP ...
分类:其他好文   时间:2020-07-15 10:44:59    阅读次数:85
卷积神经网络基础介绍1
1.了解卷积神经网络的发展历程:1962年提出Hubel-Wiesel模型,其中涉及简单细胞对应卷积层,复杂细胞对应池化层;1984年出现神经认知机(卷积神经网络的雏形);1989年Lecun提出多层卷积神经网络LeNet用于手写数字识别,1994年诞生LeNet5;此后二十年不断进行深层结构优化与 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-14 21:45:45    阅读次数:71
CNN之googlenet
1.基于既保持神经网络结构的稀疏性,又充分利用密集矩阵的高计算性能,谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构; 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积,池化操作堆叠到一起(卷积,池化后的尺寸相同,通道增加,神经网络的宽度变宽),在3*3,5*5卷积操作前,3*3池化操作后添加1 ...
分类:Web程序   时间:2020-07-14 20:10:17    阅读次数:91
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