discriminator（有相关工作提出，1：1 的在实际中更有效：Adam: A Method for Stochastic Optimization） 如何训练 GAN，在 Goodfellow...在原始的 GAN 中，忽略了 c 这部分的影响，即 GAN 产生的数据分布满足 $P_{G}(x|C)=P(x)$, 为了保证能够利用 c 这部分信息， 作者提出这样一个假设：c 与 generator...实验 我写的一版基于 TensorFlow 的 Info-GAN 实现：Info-GANburness/tensorflow-101 random 的 label 信息，和对应生成的图像： 不同 random...预测正确的概率， ac-gan 是一个 tensorflow 相关的实现，基于作者自己开发的 sugartensor，感觉和 paper 里面在 loss 函数的定义上差异，看源码的时候注意下，我这里有参考写了一个基于原生...tensorflow 的版本 AC-GAN.
在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...但这种架构的性能增益通常限于计算成本。 这项工作将小物体的表征提升为“超分辨”表征，实现了与大物体相似的特性，因此更具判别性。...一种可行的方法是在训练集中遮盖脸部的这些独特部分，迫使检测器了解即使暴露区域较少的人脸是什么样。为此，以对抗的方式设计了掩模生成器，以为每个正样本产生掩模。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?
1.Introduction 在之前的文章中我们也说过，学者想将卷积操作应用于网络图中主要有两种方式，一种是基于空域的方法，另一种是基于频域的方法。...在许多基于序列（sequence-based）的任务中，注意力机制几乎已经成为这个邻域的标准。注意力机制的一大好处在于：它允许处理可变大小的输入，将注意力集中在最相关的输入部分。...注意力机制可以改进 RNN/CNN 在阅读理解中性能，后来 Google 的同学直接通过 self-attention 构建出 Transformer 模型，并在机器翻译任务中取得了 SOTA。...对于这个公式来说，该模型允许每个图中的每个节点都参与到其他节点的计算中，即删除了网络图的结构信息。...GAT 在诸多数据集中无论是直推学习还是归纳学习都取得不错的成绩。 当然，GAT 还有很多需要改进的地方，比如说在并行计算时如何克服冗余计算，如何提高网络深度等等。
文章目录 简介 glob.glob glob.iglob 简介 glob是python自带的一个操作文件的相关模块，由于模块功能比较少，所以很容易掌握。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。...匹配单个字符； ”[]”匹配指定范围内的字符，如：[0-9]匹配数字。 glob.glob 返回所有匹配的文件路径列表。...for xmlPath in glob.glob(xmlPath + "/*/*"): #解释：遍历指定文件夹下的所有文件夹里的所有文件，/*/*可以根据文件夹层数自主设定 img_path...与glob.glob()的区别是：glob.glob同时获取所有的匹配路径，而glob.iglob一次只获取一个匹配路径。这有点类似于.NET中操作数据库用到的DataSet与DataReader。...下面是一个简单的例子： import glob #父目录中的.py文件 f = glob.iglob(r'../*.py') print(f) #<generator object iglob
在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow
基本概念 PBS： Project Breakdown Structure，项目对象分解结构，以是项目交付结果本身为对象进行的层级结构分解。...WBS： Work Breakdown Structure工作结构分解，是以项目结果为导向的工作过程的结构分解。...详细解释 PBS： 是以构成项目最终实体目标的项目单元进行分解的，关注的可交付成果本身，WBS是以可“交付成果为导向”的工作层级分解，这是PBS与WBS最为重要的区别。...WBS： 是以交付结果为导向的工作分解，PBS是交付结果本身，WBS是面向过程。...OBS最终要显示出对不同层级的工作包的负责人，将来自于相关部门或单位的项目成员与工作包分层次、有条理地联系起来。
Hadoop中的ZooKeeper是什么？请解释其作用和用途。...ZooKeeper的主要作用和用途包括： 分布式配置管理：ZooKeeper可以用于管理和协调分布式应用程序的配置信息。...分布式协调：ZooKeeper提供了一些原语，如条件变量、屏障等，用于实现分布式系统中的协调和同步。应用程序可以利用这些原语来实现复杂的分布式算法和协议，如分布式一致性、分布式选举等。...在setConfig方法中，我们将配置信息存储在ZooKeeper的节点中；在getConfig方法中，我们从ZooKeeper中获取配置信息。...最后，我们实现了process方法来处理ZooKeeper事件。在实际应用中，我们可以根据需要来处理不同类型的事件，如节点创建、节点删除、数据变化等。
之前由Gianluca Arbezzano在Gianarb.it上发布 这不是一个新的话题，不涉及hacking，但它是每个在设计kubectl插件的人都需要知道。...我最近就在开发一个，必须让用户体验与kubectl相比尽可能友好，因为这是一个好的所要做的事！...欺骗其他开发人员，使他们的生活舒适，如果你习惯这样做： $ kubectl get pod -n your-namespace -L app=http 要从一个特定的命名空间your-namespace...获取pod，被标签app=http过滤，要是你的插件也做类似的事情，它将受益于这歌经典get的交互方式，你应该重用这些标志。...kubernetes/cli-runtime是一个库，它提供了创建kubectl插件的实用工具。他们的一个包叫做genericclioptions，你可以从它的名字中知道，它的目标是显而易见的。
Hadoop中的HBase是什么？请解释其作用和用途。 Hadoop中的HBase是一个分布式、可扩展的列式数据库。...它是基于Google的Bigtable论文的开源实现，旨在提供高可靠性、高性能和大规模数据存储的解决方案。HBase的作用是存储和处理海量结构化数据，并提供快速的读写访问能力。...它的用途广泛，特别适用于以下几个方面： 时序数据存储：HBase适合存储和处理时序数据，例如传感器数据、日志数据等。它的列式存储结构和高性能的读写能力使得对时序数据的查询和分析更加高效。...我们首先获取了之前创建的"employee"表，然后创建了一个Put对象，将数据插入到表中。...HBase的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一个可靠、高性能的分布式数据库解决方案，适用于存储和处理海量结构化数据。
Hadoop中的Hive是什么？请解释其作用和用途。...Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于在Hadoop集群上进行数据分析和查询。...Hive的作用是将结构化和半结构化的数据存储在Hadoop集群中，并提供一种简单的方式来查询和分析这些数据。它将查询转换为MapReduce作业，并通过优化查询执行计划来提高查询性能。...Hive的用途非常广泛，特别适用于以下几个方面： 数据仓库和数据湖：Hive可以将结构化和半结构化的数据存储在Hadoop集群中，使其成为一个大规模的数据仓库或数据湖。...Hive的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一个简单的方式来存储、查询和分析数据，使非技术人员也能够轻松地使用Hadoop进行数据分析。
Hadoop中的Sqoop是什么？请解释其作用和用途。 Hadoop中的Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。...Sqoop的主要用途是实现Hadoop和关系型数据库之间的数据交互，使得用户可以在Hadoop中对结构化数据进行分析和处理。...然后，我们指定了要导入的表名和目标目录。Sqoop将会从MySQL数据库中读取数据，并将数据以Hadoop支持的格式存储在指定的目录中。...执行完上述命令后，我们可以在Hadoop集群的指定目录中找到导入的数据。接下来，我们可以使用Hadoop的分布式计算框架对数据进行处理和分析。...Sqoop的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一个简单而强大的工具来实现Hadoop和关系型数据库之间的数据传输，方便用户在Hadoop集群中进行数据分析和处理。
题目部分 在Oracle中，LogMiner是什么？其有哪些用途？请简述LogMiner的使用过程。...LogMiner一个最重要的用途就是不用全部恢复数据库就可以恢复数据库的某个变化。该工具特别适用于调试、审计或者回退某个特定的事务。...总的说来，LogMiner工具的主要用途有： 1、跟踪数据库的变化：可以离线地跟踪数据库的变化，而不会影响在线系统的性能 2、回退数据库的变化：回退特定的变化数据，减少Point-In-Time Recovery...在默认情况下，LogMiner的表是建在SYSTEM表空间下的。...确保在创建Flat File文件的过程中，不能有DDL操作被执行。
在命令行和脚本中都非常有用。...在命令行和脚本中都非常有用 用途 /dev/null 通常被用于丢弃不需要的输出流，或作为用于输入流的空文件，这些操作通常由重定向完成，任何你想丢弃的数据都可以写入其中 丢弃标准输出 在写shell脚本的时候...表示前一条命令的执行结果, 0 表示成功，其他表示失败 脚本的执行结果中先输出了 top 命令的路径，紧接着输出了top命令存在的日志 把 command -v $1的结果重定向到 /dev/null...丢弃标准错误输出 在shell脚本中，删除一个文件的时候，需要先判断文件是否存在，然后才能执行删除操作，否则删除的时候会输出错误, 一般的删除文件脚本内容如下： #!...[tt@ecs-centos-7 dev_test]$ cat /dev/null > t.txt [tt@ecs-centos-7 dev_test]$ cat t.txt 日志的处理 在脚本中
解决TensorFlow中的UnimplementedError：未实现的操作 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我们来探讨一个在使用TensorFlow时可能会遇到的问题：UnimplementedError。这个错误通常在调用某些未实现的操作时出现，会对我们的模型训练和部署产生影响。...引言 在深度学习的开发过程中，TensorFlow是一个非常强大的工具。然而，在使用TensorFlow时，我们可能会遇到各种各样的错误，其中之一就是UnimplementedError。...2.2 TensorFlow版本不兼容 某些操作可能只在特定版本的TensorFlow中实现。如果使用了不兼容的版本，也可能会导致这个错误。...表格总结 方法 描述 确保硬件支持 确认硬件支持所需操作 更新TensorFlow版本 使用最新版本的TensorFlow 检查自定义操作 确保自定义操作已正确实现 未来展望 在未来的工作中，我们可以继续探索更多的深度学习技术
Flink中的流式SQL是什么？请解释其作用和用途。 Flink中的流式SQL是什么？作用和用途解释 Flink是一个开源的流式处理框架，它支持使用SQL语言来处理流式数据。...流式SQL是Flink中的一种编程模型，它允许用户使用类似于传统关系型数据库的SQL语句来处理无限流式数据。...通过使用流式SQL，开发人员无需编写复杂的流式处理逻辑，而是可以通过简单的SQL语句来实现常见的数据处理操作，如过滤、聚合、连接等。...这大大降低了编程的复杂性和学习曲线，使得更多的开发人员可以快速上手并进行流式数据处理。 流式SQL的用途非常广泛。...实时数据集成和同步：使用流式SQL可以对不同数据源的实时流数据进行集成和同步。例如，可以使用流式SQL将多个数据源的数据合并到一起，并实时同步到目标系统中。
Spark中的Spark Streaming是什么？请解释其作用和用途。 Spark Streaming是Apache Spark中的一个组件，用于处理实时数据流。...作用和用途： 实时数据处理：Spark Streaming可以实时处理数据流，对数据进行实时的计算、转换和聚合。它可以处理高速的数据流，如实时日志、传感器数据、网络数据等。...通过实时处理数据流，可以及时发现和响应数据中的异常情况，提供实时的监控和预警。...高性能和可伸缩性：Spark Streaming利用Spark的内存计算和并行处理能力，可以实现高性能和可伸缩性的数据流处理。...通过使用Spark的分布式计算引擎，Spark Streaming可以实现高可靠性、高性能和可伸缩性的实时数据处理。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
【AI100 导读】GAN 是当前最流行的深度学习理论之一，在计算机视觉领域取得了非常棒的效果，然而大家一直关心 GAN 何时可以在自然语言处理领域有所作为？本文带来了一些答案和相关讨论。...（NLP）中，因为 GANs 仅仅定义在真值数据中，GANs 通过训练出的生成器来产生合成数据，然后在合成数据上运行判别器，判别器的输出梯度将会告诉你，如何通过略微改变合成数据而使其更加现实。...因此，在实际应用中还是存在一定的困难的。 顺便说一下，VAEs 对可见的离散单元是有效的，但是对隐藏的离散单元却并不奏效（除非你在运用增强算法，比如 DARN 或者 NVIL）。...2016年的 NIPS GAN Workshop 中，来自杜克大学的 Zhang、Gan 和 Carin 发表了一篇题为 GeneratingText via Adversarial Training...本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。
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