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正确估算而非过度配置公共云资源

一般来说,企业用户都希望为使用云做好准备,也就是他们不必为没有使用过的资源支付费用。本文所介绍的这些小贴士可以有助于用户正确估算他们的云实例并避免云资源的过度配置。 虽然云供应商为用户提供了在任意时间使用他们所需确切数量资源的能力,但是有些挑战依然存在。例如,对未使用云资源的过度配置和超支现象是一个可以影响到企业底线的一个常见问题。 一种解决方案就是“正确估算”公共云实例,即在确保支持应用正常运行的同时防止云资源浪费。专家们表示,在云用户中存在的一个潜在问题就是资源的过度配置,但还是有一些能够有所裨益的做法

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Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

Gatys等人最近引入了一种神经算法,该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像,实现了所谓的风格转换。然而,他们的框架需要缓慢的迭代优化过程,这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是,速度的提高是有代价的:网络通常局限于一组固定的风格,无法适应任意的新风格。在本文中,我们提出了一种简单而有效的方法,首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化(AdaIN)层,它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度,而不受预先定义的一组样式的限制。此外,我们的方法允许灵活的用户控制,如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制,所有这些都使用单个前馈神经网络。

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