本文总结了项目从Ant迁移到Gradle的实践经验和相关技巧，供大家参考。...现在迁移基本完成，我这里将迁移过程遇到的坑以及经验做一个总结，希望能给大家在Ant转Gradle的时候带来一些提示。...因为打包方式从Ant移植到Gradle后，最重要的是保证打包的功能和最终效果保持不变，做到平滑的移植。所以，这里我们就应该平滑的将Ant任务改造成Gradle任务，然后移植到Gradle脚本中。...三、Ant任务改造成Gradle任务 下面就以dex分包过程中生成从dex的类列表为例，来说明如何将Ant中自定义的任务移植到Gradle。...第二种形式的优缺点正好跟第一种形式相反。 我们在使用的时候可以根据情况来选择使用哪种形式。 六、总结 以上讲述了我们从Ant到Gradle的移植方法和案例。
我们在此过程中学到了一些重要的经验教训，很高兴与大家分享。 为什么迁移到 Helm v3 Helm v3 的第一个版本于 2019 年 11 月发布， Helm v2 在一年内仍然有更新版本。...迁移策略 为了更轻松地将集群从 Helm v2 迁移到 v3，Helm 开发人员社区创建了 helm-2to3 插件以与 helm3 客户端一起使用。...企业级的自动化迁移 要将多个 Helm v2 版本迁移到 v3，您需要使用 shell 脚本自动化该过程。 您的脚本将需要转换的所有版本的列表。...��� 这就是将您的版本迁移到 Helm v3 所需的全部内容！...使用这些步骤，您可以创建一个自动化工具，帮助您将在 Kubernetes 中运行的大量版本从 Helm v2 迁移到 Helm v3，并使您的 Kubernetes 基础设施保持最新。
前阵子想着瞎折腾一下博客模板，在emlog资源上找找，觉得模板资源比较少，也想着尝试一下其它的博客系统于是着手迁移到了typecho。...整个迁移过程也算是简单，主要是在数据库迁移上花了点时间，其它在新系统上自己简单加了点小功能，自己看起来感觉爽一点，有想迁移到typecho上的朋友倒是可以参考一下。...typecho系统搭建 这块内容直接查看，typecho官网，根据官网的步骤安装就可以了。 数据库迁移 数据的迁移，官网上推荐了一个github上的项目迁移脚本。...迁移脚本是用python写的，博主是把线上的emlog数据表导到本地环境，再用python命令(注:这里用python2.6，博主由于python版本问题折腾了一会，python3或者python2.7...都执行失败)迁移到typecho的数据表中，在本地处理好后才把数据表放回线上。
迁移学习是一个大家族，按照迁移对象可以分为不同域 (domain) 之间的迁移，不同种类 (category) 之间的迁移，不同模型 (model) 之间的迁移，不同模态 (modality) 之间的迁移...02 从迁移学习到图像合成 后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...图像合成的问题定义非常简洁，但是涉及到的子问题却包罗万象，这也是图像合成问题的迷人之处。 ?...之前写基金本子也都是从迁移学习的角度写，因为比较好吹牛。写本子的时候可以说迁移学习能够改变世界，但是很难说图像合成能够改变世界。...在摆放前景物体的时候，不仅位置大小要合理，而且希望得到的合成图在构图方面比较美观，这就涉及到美学评估的问题。
Helm V3 版本已经发布了第三个 Beta 版本了，由于 V2 和 V3 版本之间的架构变化较大，所以如果我们现在正在使用 V2 版本的话，要迁移到 V3 版本了就有点小麻烦，其中最重要的当然就是数据迁移的问题...安装 Helm V3 为了能够让 Helm V2 CLI 包还可以继续使用，所以我们这里就不直接覆盖了，让两个版本的 CLI 包可以共存，比较迁移还是有风险的，等到我们准备好移除 V2 版本的时候再删除也不迟...HELM-2TO3 插件 helm-2to3 插件就可以让我们将 Helm V2 版本的配置和 release 迁移到 Helm V3 版本去。...到这里就证明我们的 helm-2to3 插件已经安装成功了。...当你准备好迁移你所有的 releases 的时候，你可以循环 helm list里面的所有 release 来自动的将每个 Helm V2 release 迁移到 Helm V3 版本去。
其中坐标的x,y用对应网格的offset归一化到0-1之间，w,h用图像的width和height归一化到0-1之间。 在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，让这个三个方面得到很好的平衡。...从Alexnet开始，大多数的分类器都运行在小于256*256的图片上。而现在YOLO从224*224增加到了448*448，这就意味着网络需要适应新的输入分辨率。...，为了建立WordtTree 1K，把所有中间词汇加入到WordTree上，把标签空间从1000扩大到了1369。...使用联合训练法，YOLO9000使用COCO检测数据集学习检测图片中的物体的位置，使用ImageNet分类数据集学习如何从大量的类别中进行分类。...YOLO v3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。 速度对比如下： YOLOv3 在实现相同准确度下要显著地比其它检测方法快。
完全支持的特性：原始代码无需任何修改。根据测试，对于已遵循最佳TypeScript实践的项目，代码库中90%到97%的内容可以保持原封不动。部分支持的特性：需小规模的代码重构。...从开发者的角度来说，在某处定义类，然后又在其他地方修改实际的对象布局，很容易引起困惑乃至引入错误。此外，这点还需要额外的运行时支持，增加了执行开销。...因为对structural typing的支持是一个重大的特性，需要在语言规范、编译器和运行时进行大量的考虑和仔细的实现。另外，安全高效的实现还要考虑到其他方面（静态类型、更改对象布局的限制）。...级别：错误如果可以从传递给泛型函数的参数中推断出具体类型，ArkTS允许省略泛型类型实参。...级别：错误ArkTS要求实参必须直接传递给函数，且必须指定到形参。
到1 实现YOLO v3 的第二部分 的第二部分，前两部分主要介绍了YOLO的工作原理，包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。...网络的前馈部分都是在foward的这个函数中完成的，pytorch会自动调用这个函数，首先，foward用来完成网络从输入到输出的pipline，其次，将输出的featuemap转换为更容易处理的形式。...如果输入图像是416 x 416，我们将这些属性乘以32（总步长，此处是32， 上一文从0到1实现YOLO中有介绍）。...网络layer的权重与其在配置文件中的顺序完全相同。 当BN层出现在卷积块中时，不存在偏差。 但是，当没有BN layer 时，偏差“权重”必须从文件中读取。 下图总结了权重如何存储权重。 ?...到1 实现YOLO v3 （Part one）》 【2】《手把手教你搭建目标检测器-附代码》 【3】《风格迁移原理及tensorflow实现-附代码》 【4】《免费使用谷歌GPU资源训练自己的深度模型》
本部分是 从0到1 实现YOLO v3 的第二部分，前两部分主要介绍了YOLO的工作原理，包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。...本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。 本文假设读者已经完成了上部分的阅读，以及对pytorch有一定的了解。...网络的前馈部分都是在foward的这个函数中完成的，pytorch会自动调用这个函数，首先，foward用来完成网络从输入到输出的pipline，其次，将输出的featuemap转换为更容易处理的形式。...如果输入图像是416 x 416，我们将这些属性乘以32（总步长，此处是32， 上一文从0到1实现YOLO中有介绍）。...网络layer的权重与其在配置文件中的顺序完全相同。 当BN层出现在卷积块中时，不存在偏差。 但是，当没有BN layer 时，偏差“权重”必须从文件中读取。 下图总结了权重如何存储权重。 ?
，那就是自己从无到有的实现它，在这期间，可以对整个算法有更清晰的认识，此次系列文章旨在提供一个自己从无到有实现目标检测YOLOV3的教程，希望对那些对目标检测感兴趣的人有所帮助。...本文将详细介绍如何使用Pytorch从0到1完成YOLO v3算法，实现基于python3.5，Pytorch3.0，文中提到的所有代码都可以从Github中找到。...07 类别的置信度 类别置信度表示属于特定类别（狗，猫，香蕉，汽车等）的检测对象的概率。 在v3之前，YOLO曾经用softmax评分。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 基于对象置信度的阈值 首先，我们根据对象分数过滤框。 通常，具有低于阈值分数的框被忽略。 非最大抑制（NMS） NMS打算解决同一图像的多重检测问题。...【4】风格迁移原理及tensorflow实现-附代码 【5】手把手教你搭建目标检测器-附代码
迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。...而迁移学习可以有效的把原有的学习经验（对于模型就是模型本身及其训练好的权重值）带入到新的领域，从而不需要过多的样本数据，也能达到大批量数据所达成的效果，进一步节省了学习的计算量和时间。...这个问题的描述实际上隐藏了两个重点： 迁移学习并不是无限制、随意实现的。原有学习数据和数据的场景，同当前的问题，是有共同点、可借鉴可迁移的。...数据集中是随机尺寸的图片，程序第一步会将图片统一到224x224的尺寸，这个是预置的MobileNet V2模型所决定的。 我们从样本中取头两个图片显示在屏幕上，并且使用模型预测图片内容。...从绘图结果看，优化的效果还是很明显的： 两张图，中间都有一条绿线分隔开优化前和优化后的训练数据。
而且当数据集比较少时，模型也难以拟合的情况。基于这种情况下，就出现了迁移学习，通过使用已经训练好的模型来初始化即将训练的网络，可以加快模型的收敛速度，而且还能提高模型的准确率。...save_pretrain_model_path) # 保存参数模型 fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=save_pretrain_model_path) 到这里预训练的第一步处理原预训练模型算是完成了...=exe, dirname=pretrained_model_path) 之后就可以正常训练了，从训练输出的日志可以看出，模型收敛得非常快，而且准确率还非常高，如果没有使用预训练模型是很难达到这种准确率的...AI Studio平台：http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/38853 同步到科赛网K-Lab平台：https://www.kesci.com...上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》八——模型的保存与使用 下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十——VisualDL 训练可视化 参考资料 https://github.com
，并在 2019 年实现了 Spring Cloud 至 UK8S 平台的迁移。...本文从要出发的业务架构、Prometheus JVM 监控、基于 HPA 的峰值弹性伸缩、基于 Elastic 的APM链路跟踪及 Istio 服务治理等方面介绍了我们基于UK8S的 Spring Cloud...整体业务架构 从 Spring Cloud 到 UK8S 的过程，也是内部服务模块再次梳理、统一的过程，在此过程中，我们对整体业务架构做了如下改动： 1....基于Prometheus 的JVM监控 在 Spring Cloud 迁移到 Kubernetes 后，我们仍需要获取 JVM 的一系列底层参数，对服务的运行状态进行实时监控。...基于HPA的峰值弹性伸缩 要出发作为一家周边游服务订购平台，在业务过程中经常会涉及到景区、酒店门票抢购等需要峰值弹性的场景。Kubernetes 的 HPA 功能为弹性伸缩场景提供了很好的实现方式。
老系统或其他系统使用的数oracle数据库，现在使用新系统，需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢？我们可以使用kettle来进行数据迁移。...2 数据库连接 将数据从oracle迁移到mysql，需要先在kettle中建立oracle和mysql数据库连接，注意mysql-connector-java-5.1.45.jar和ojdbc14-...2.1 mysql 将mysql-connector-java-5.1.45.jar拷贝到data-integration\lib目录下 ? 按照下图操作，输入相关的数据连接参数 ： ?...2.2 oracle 将ojdbc14-10.2.0.1.0.jar拷贝到data-integration\lib目录下 ? 按照下图操作，输入相关的数据连接参数 ?...参考资料 KETTLE 从oracle将表导入mysql Kettle数据抽取（转换）出现乱码问题解决方法 https://blog.csdn.net/warrah/article/details/
GoogLeNet团队提出可以用2个连续的3x3的卷积核组成小网络来代替单个size=5的卷积层： ? 通过大量的实验证明，这样的方案并不会导致表达的缺失。...3 inception v3 最重要的改进就是分解Factorization，把7x7分解成两个一维的卷积（1x7和7x1），3x3的也是一样，这样的好处是，既可以加速运算，又可以将一个卷积拆成两个卷积...（每增加一层都要用ReLU），此时网络的输入也从224x224变成299x299。...4 Inception v4 研究了Inception模块与残差连接的结合，ResNet结构大大加深了网络的深度，而且极大的提高了训练速度。...总之，Inception v4就是利用残差连接（Residual Connection)来改进v3，得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4
他们面临的其中一个挑战是必须将数据库系统迁移到PostgreSQL，以节省许可费用并迁移到更优惠的云平台。...我们为客户梳理出如下的技术挑战： T-SQL转换 自动化测试数据的迁移 高效加载测试数据 T-SQL转换 T-SQL转换的具体策略需要从以下几个角度来综合考量： 交付计划 T-SQL的形态 T-SQL的数量...交付计划 业务侧的用户数据是否迭代迁移、开发侧的代码能否迭代修改，将会直接决定T-SQL转换的交付计划，也会决定有几种方言的SQL会同时存在。...以我们的客户为例，各个产品线十多年的代码混杂在一起，难以清晰拆分。此外，用户数据量庞大，迁移至新数据库系统需要耗费数月时间。...高效加载测试数据 为了避免因数据更改导致的测试随机失败，集成测试和端到端测必须清理/恢复被修改的测试数据。对于像 SQL CE 这样的文件型数据库系统，每个测试套件复制数据文件的时间成本是可以接受的。
经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。...4 迁移方案设计 从关系型数据库转变到非关系型数据库，我们需要重新定义新的数据模型。在设计新模型时，主要需要考虑的是新表中每项数据的属性以及迁移后的数据模型能否继续支持原有的业务需求。...在这个阶段中，我们将所有写入 MySQL 的数据同步到 DynamoDB 中。 接下来，我们将流量逐渐从 MySQL 中切换到 DynamoDB 中。...存储类型的变化 由于我们的核心业务系统使用的语言是 Golang，所以在从 MySQL 到 DynamoDB 的迁移实现过程中，由于数据存储类型的变化，微服务程序中需要重新按照 DynamoDB 中的数据类型重新定义数据结构...7 结语 通过团队的共同努力，我们在数个月的时间内完成了从 MySQL 到 DynamoDB 的数据存储迁移，也见证了迁移之后所带来的应用服务及数据库性能所带来的巨大提升，下图为迁移前和迁移后的同一接口的请求时间对比
，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...借助于迁移学习，我们可以在通用任务上对深度学习模型参数进行预训练，然后在具体的任务上对预训练模型进行微调，从而保证模型具有较快的收敛速度，且对目标领域的训练数据量要求较小。这就是迁移学习的核心思想。...迁移学习在NLP任务中的应用 前面几个部分介绍了NLP任务中常用的一些算法与模型，以这些算法和模型为基础，迁移学习技术在解决NLP任务时也取得了非常好的效果。...这一步骤可以学习到目标任务的主要特征，且可以在相对较小的目标训练集上完成。为了取得更好的微调效果，作者分别采用分层微调和斜三角学习率策略，在目标任务的数据集上得到语言模型的参数。 分类器微调。...BERT BERT（Bidirectional Encoder Representation fromTransformers）模型将双向Transformer用于语言模型，传统的模型是从左向右输入一个文本序列
说了这么多，这么做马上就碰到了一个潜在的问题，数据库是sqlite,而我们实际使用肯定是MySQL，从使用和数据安全性上来说，我们更倾向于用MySQL,但是sqlite和MySQL本身不是完全兼容的，怎么同步这些数据...怎么把sqlite的数据同步到MySQL就是摆在我面前的一个问题。 我做了快速的尝试，用了如下的方式，仅供参考。...把sqlite的数据文件拷贝到linux里面，因为我正式的服务都是在linux下，同样的应用我使用了MySQL,这个数据文件有个好处就是从windows拷贝到linux，还是能够正常解析的，登录使用命令...如果是sql文件需要去掉脚本里的“”，要不解析会出错。 把SQL部署到MySQL，就行程了一个闭环，我们就可以按照自己的想法来补充完善了。...所以总体来说，迁移还是比较简单的，只要逻辑和结构足够简单，迁移还是比较清晰的。操作大概5分钟就搞定了。
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