本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊（image deblurring）任务当中。...为此我创建了一个自定义的脚本在 github 中执行这个任务，请按照 README 的说明去使用它： https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/blob/master...其核心是应用于原始图像上采样的 9 个 ResNet 模块。让我们来看看 Keras 上的代码实现！...实现 按照计划，9 个 ResNet 模块会应用于输入的上采样版本。...我们使用我们的自定义函数加载数据集，同时在我们的模型中添加 Adam 优化器。我们通过设置 Keras 的可训练选项防止判别器进行训练。
在训练之前，数据使用了几种清洗技术： 调整前导和尾随空格，并用\s+单个空格字符替换重复的空格（）。 应用最少10个字符的字符串长度，这样就不会生成无聊的单字或单字母Memes（表情包文本）。...padding='same' 用于确保图层的输出尺寸与输入尺寸相同，因为否则宽度5卷积会使内核的每一侧的图层尺寸减小2。...在研究中，其他人已经成功地使用了3到7种不同组合的卷积大小，大小为5的卷积核通常在文本数据上表现得相当不错。 选择ReLU激活是因为它快速，简单，并且非常适用于各种各样的用例。...从概念上讲，这允许卷积滤波器从更深层中的文本中学习更多抽象模式，因为在每个最大池操作将维度减少2倍之后，宽度5内核将跨越两倍的字符。...在所有转换图层之后，使用全局最大合并图层，它与普通的最大合并图层相同，只是它会自动选择缩小输入尺寸以匹配下一图层的大小。
Google在今年的I/O上发布了一个移植跨界应用 名为App Runtime for Chrome（Beta）这个东西可以让Android系统的App运行于ChromeOS下...linux下面无法使用23333 于是@farseerfc 告诉我了一个更好的工具 SimpleLauncher（reddit原帖地址） 下载这个压缩包 ...-------------------------------------分割线------------------------------------------ 免费下载地址在...上使用Chrome运行Android应用 下载方法见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87684.htm --------------...Windows 上使用 Chrome 运行 Android 应用 见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107199.htm
第三部分，进入卷积神经网络部分，在了解卷积层、池化层、Dense 层卷积网络三个必要的组件之后，你将学会使用 Keras Sequential 模型构建卷积图像分类器，并使用良好的卷积层选择来微调模型。...在矢量上应用 softmax 函数是通过取每个元素的指数然后归一化矢量来完成的，通常使用 L1 范数（绝对值之和），使得这些值加起来可以解释为概率。 ? ?...在 TPU 上训练 Keras 模型 使用良好的卷积层选择来微调模型。 卷积将神经网络将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，使得该模型能够将这些特征用于分类。...卷积将神经网络包含三个组件： 卷积层，将特定数量的卷积滤镜（convolution filters）应用于图像。对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。...Dense 层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense 层是全连接的神经网络，在 Dense 层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。
为此，我们将使用名为“softmax”的激活函数。 在矢量上应用softmax函数是通过取每个元素的指数然后归一化矢量来完成的，通常使用L1范数（绝对值之和），使得这些值加起来可以解释为概率。 ?...在Keras中利用TPU组建卷积神经网络 本次实验，完成三个目标： 使用Keras Sequential模型构建卷积图像分类器。 在TPU上训练Keras模型 使用良好的卷积层选择来微调模型。...卷积将神经网络包含三个组件： 卷积层，将特定数量的卷积滤镜（convolution filters）应用于图像。对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。...Dense层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense层是全连接的神经网络，在Dense层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。...但是，在卷积神经网络中，请记住滤波器应用于数据立方体，而不仅仅是2D图像。因此，“1x1”滤波器计算1x1数据列的加权和（参见图示），当你在数据中滑动时，你将获得输入通道的线性组合。这实际上很有用。
但很多开源系统在Windows环境的编译甚至移植实在太艰苦了，一个应用中很大的精力都在折腾这些事情，完全不能集注到应用本身。...所以很多人忘记很多年的远程XWindows，可以出来嘚瑟一下了 :) macOS虽然也是类Unix，但从很早开始就不使用XWindows作为显示系统了，所以现在想在Mac上使用XWindows,需要先安装另外一个...除了去官网下载安装包，在有Homebrew的系统上安装更简单：brew cask install xquartz，安装后是个app应用，可以在LaunchPad启动。...接着是将远程的linux服务器上的运行结果，在本地的XQuartz中显示。...连通之后，可以在远端运行一下xeyes、xclock、xlogo这样的基本应用来测试一下，看能否在本地桌面上显示出来。题头图的右上角两个应用分别是xlogo和xclock的样子。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。...这里的一些代码已被注释掉并且未真正使用，这是因为它尝试将 L2 正则化仅应用于原始实现中的第一层。...一般情况下使用 PyTorch 无法轻松地 100% 复制在 TensorFlow 中所有的工作，所以在这个例子中，经过测试最好的是使用权重衰减的Adam优化器。
原文作者：Keras 原文地址：https://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html 使用Keras方法研究卷积网络过滤器...我们将使用Keras来对输入进行可视化，这些输入的图像已经在ImageNet上进行训练，可以最大限度地激活VGG16架构不同层次的滤波器。所有在这篇文章中使用的代码都可以在Github上找到。...该模型加载一组在ImageNet上预先训练的权重。 现在让我们定义一个损失函数，它将试图最大化在一个特定图层（layer_name）中对特定过滤器（filter_index）的激活。...TensorFlow在CPU上执行此操作需要几秒钟。...我们可以使用相同的代码来系统地显示哪种输入（它们不是唯一的）可以使每个图层中的每个过滤器达到最大化，从而为我们提供了对卷积网络视觉空间的模块化分层分解的整洁可视化。 第一层基本上只是编码方向和颜色。
Conv2D：图像空间的2维卷积 keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format...参数 filter：整数，卷积输出滤波器的数量。 kernel_size：2个整数或2个整数构成的元组/列表，指定2-dim卷积窗口的高度和宽度。可以是单个整数，以指定具有相同值的所有空间维度。...strides：2个整数或2个整数构成的元组/列表，指定沿着高度和宽度卷积的步长，如果是单个整数则指定所有的空间维度具有相同的值。...默认的是“channels_last” dilation_rate：2个整数或2个整数构成的元组/列表，指定用于扩张卷积的扩张率。可以是单个整数，以指定具有相同值的所有空间维度。...bias_regularizer：应用于偏置向量的正则化函数 activity_regularizer：应用于图层输出的正则化函数（它的“激活”） kernel_constraint：应用于内核矩阵的约束函数
使用 Tekton 可跨多个环境（例如：VM、无服务器、Kubernetes 或 Firebase）进行构建，测试和部署。你还可以使用 Tekton 管道跨多云平台或混合环境进行部署。 ?...、应用打包、镜像推送和应用部署。...Task 是单个任务的构建过程，需要通过定义 TaskRun 任务去运行 Task。...Pipeline 包含多个 Task，并在此基础上定义 input 和 output，input 和 output 以 PipelineResource 作为交付。...在 Tekton Pipeline 中，Git Repo / Docker Registry Authentication 会被定义成ServiceAccount来使用。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的...2.5 训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...在样本处理上使用minibatch方式来降低一次模型拟合计算量，使用shuffle_batch的方式来降低各批次输入样本之间的相关性(在机器学习中，如果训练数据之间相关性很大，可能会让结果很差、泛化能力得不到训练...- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey Zhang Implementing a
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...2.5.训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...在样本处理上使用minibatch方式来降低一次模型拟合计算量，使用shuffle_batch的方式来降低各批次输入样本之间的相关性(在机器学习中，如果训练数据之间相关性很大，可能会让结果很差、泛化能力得不到训练...- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey Zhang Implementing a
通常，此类模型在某些时候使用可以组合多个张量的图层合并它们的不同输入分支：通过添加，连接等操作。...更复杂的Inception模块版本也是可能的，通常涉及池化操作，不同的空间卷积大小（例如，在某些分支上为5×5而不是3×3），以及没有空间卷积的分支（仅1×1）卷积）。 ?...当调用图层实例两次时，不是为每个调用实例化一个新图层，而是在每次调用时重复使用相同的权重。这允许构建具有共享分支的模型---几个分支都具有相同的知识并执行相同的操作。...例如，在小型数据集上为图像分类任务（softmax分类分类）构建轻量级，深度可分离的卷积网络： from keras.models import Sequential, Model from keras...每层应该有多少个单位或卷积核？使用relu作为激活函数，还是使用其他的激活函数？在给定图层后使用BatchNormalization？等等。
风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。 ?...风格损失函数 内容损失函数仅使用单个上层，但是Gatys定义的风格损失函数使用多个convnet层：尝试捕获由convnet提取的所有空间比例的样式参考图像的外观，而不仅仅是单个比例。...反过来，这保证了在不同空间尺度上找到的纹理在样式参考图像和生成的图像中看起来相似。 可以使用预训练好的网络模型定义损失函数： 通过在目标内容图像和生成的图像之间保持类似的高级图层激活来保留内容。...卷积网应该“看到”目标图像和生成的图像包含相同的内容； 通过在低级图层和高级图层的激活中保持类似的相关性来保留样式。特征相关性捕获纹理：生成的图像和样式参考图像应在不同的空间尺度共享相同的纹理。...Keras实现 使用VGG19网络模型实现风格迁移。
今天我们要讨论的是Lutris，一个Linux上的开源游戏平台。你可以使用Lutries安装、移除、配置、启动和管理你的游戏。...对于ArchLinux和它的衍生版本，像是Antergos,ManjaroLinux，都可以在AUR中找到。因此，你可以使用AUR帮助程序安装它。...使用Pacaur： pacaur-Slutris使用Packer： packer-Slutris使用Yaourt： yaourt-Slutris使用Yay： yay-SlutrisDebian: 在Debian9.0...你可以在同步完成之后将其重新设为私密状态。 手动添加游戏Lutries有手动添加游戏的选项。在工具栏中点击“+”号登录。 在下一个窗口，输入游戏名，在游戏信息栏选择一个运行器。...运行器是指Linux上类似wine、Steam之类的程序，它们可以帮助你启动这个游戏。你可以从“Menu->Manage”中安装运行器。 然后在下一栏中选择可执行文件或者ISO。最后点击保存。
例如，许多现代应用程序会缓存（部分）文件你硬盘中未加密的部分中，比如交换分区、/tmp和/var文件夹，而这会导致隐私泄漏。...可用的加密工具在Linux中要实施加密，有几个可供选择的工具。在本教程中，我打算介绍其中一个：eCryptFS，一个用户空间文件系统加密工具。下面提供了一个Linux上可用的加密工具摘要供您参考。...EncFS工作在基于FUSE的伪文件系统上，所以你只需要创建一个加密文件夹并将它挂载到某个文件夹就可以工作了。...它可以很好地工作在EXT文件系统家族和其它文件系统如JFS、XFS、ReiserFS、Btrfs，甚至是NFS/CIFS共享文件系统上。...就像我所的，Ubuntu让我们在安装过程中选择是否加密/home目录。好吧，这是使用eCryptFS的最简单的一种方法。
启用监控用户应用的功能 在cluster-monitoring-config中添加以下字段： data: config.yaml: | techPreviewUserWorkload:...Running 1 43s prometheus-user-workload-1 5/5 Running 1 43s 部署用户应用...targetPort: 8080 name: web selector: app: prometheus-example-app type: ClusterIP 部署应用并查询
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