第一章、前言默认情况下容器的数据都是非持久化的，在容器消亡以后数据也跟着丢失，所以Docker提供了Volume机制以便将数据持久化存储。类似的，Kubernetes提供了更强大的Volume机制和丰富的插件，解决了容器数据持久化和容器间共享数据的问题。与Docker不同，KubernetesVolume的生命周期与Pod绑定容器挂掉后Kubelet再次重启容器时，Volume的数据依然还在而Po
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2020-03-16 09:33:53
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前言 概念 块存储、文件存储、对象存储 分布式存储 NAS 网络存储 常见 Volume 类型 awsElasticBlockStore Amazon Elastic Block Store（EBS）是一种易于使用的高性能数据块存储服务。EBS 提供四种不同的卷类型，价位和性能水平各不相同，让您能够 ...
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2020-03-15 20:29:25
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很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist ...
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2020-03-15 20:24:21
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数据卷 1 数据卷是宿主机中的一个目录或文件 2 当容器目录书数据卷目录绑定后，对方的修改会立即同步 3 一个数据卷本可以被多个容器同时挂载 4 一个容器也可以挂载多个数据卷 数据卷的作用： 1 容器数据持久化 2 外部机器和容器间接通信 3容器之间的数据交换 ...
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2020-03-15 17:37:09
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一. 池化简介 平均池化：将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的网格将图片分割，并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络（convolutional neural network）中非常重要的处理方式，能够有效地降低图像的维度。 平均池化定义： ...
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2020-03-15 11:51:48
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?出处： IEEE Access Digital Object Identifier，2020 作者：刘亚奇 摘要 解决 CISDL 约束图像拼接检测定位问题，在 DMAC 基础上，加入 self attention ，称为attentionDM 网络结构 如图1 ，采用 encoder decod ...
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2020-03-15 11:37:59
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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YOLOV1： 摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就可以直接预测物体的bounding box和类别概率。算法的优点有很多： 速度快，Titan X: 45fps。加速版则能达到150fps。 基于全局信息检测而不是生成region proposal的方法， ...
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2020-03-14 20:22:24
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CVPR2020 论文解读：具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据， ...
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2020-03-14 20:07:40
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