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迁移学习代码举例

根据特征空间和标签空间是否相同,可将迁移学习分为异构迁移学习和同构迁移学习 根据迁移学习的方法,大体可以将迁移学习分为 基于实例(样本)的迁移学习、基于特征的迁移学习、基于参数(模型)的迁移学习和基于关系的迁移学习...典型的算法是Tradaboosting,算法的关键想法是,利用boosting的技术来过滤掉源域数据中那些目标域训练数据最不像的数据。...调整权重之后,这些带权重的源域训练数据将会作为额外的训练数据,目标域训练数据一起从来提高分类模型的精度和可靠度。...在新的特征空间中,源领域数据的目标领域的数据分布相同,从而可以在新的空间中,更好地利用源领域已有的有标记数据样本进行分类训练,最终对目标领域的数据进行分类测试。...基于参数(模型)的迁移学习 基于参数(模型)的迁移学习主要是假设源域和目标域的学习任务中的相关模型会共享一些相同的参数或者先验分布服,使得源域和目标域的任务之间可以共享部分模型结构和之对应的模型结构

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ElasticSearch数据同步无缝迁移

所以,在实际的开发过程中,关系型数据库、NoSQL、ES依旧是相辅相成的关系,我们一般只会在较复杂的搜索场景下会选用ES提供搜索服务,而其源数据依旧来自于数据库,所以这就引出了ES数据库之间的数据同步问题...在操作系统层面,我们可以利用消息队列做进程间的通信;在一个单体应用,比如Android应用,利用一个MessageQueue类来解决UI线程耗时子线程之间的界面刷新问题,在物联网领域,基于发布/订阅模型模型的...消息队列实现增量同步除了可以解耦主服务和同步服务,还有一个好处就是保证同步的容错性,比如当数据库添加一条记录时,如果直接采用HTTP的方式(可能是一个post请求)同步服务取得联系时出现连接失败、post...常见的Web服务的蓝绿部署实现无宕机升级类似,ES无缝升级也可以类比实现。

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新版 Mac 体验迁移指南

最近入手新版 Mac Pro 15 寸顶配(型号:A1707,感谢公司好政策),相比之前服役了2年的13寸(型号:A1502),差距不是一点点,除了 Touch Bar 内存升级带来的便利,最主要的是屏幕大了好多...迁移过程 简单开机设置后,需要把之前的开发环境迁移过来,我这里没有使用 Time Machine,因为之前的本乱七八糟装了很多软件,新买的本还是有一点洁癖。...大概在 14 年我写了篇 Mac 最佳实践(点击文末“阅读原文”可查看),这次迁移基本就是按照这篇文章进行,Homebrew 安装后再去安装其他软件,基本常用软件都可以一条命令安装,感谢 Homebrew...新版 Mac 体验 新版 Mac 较之前版本最显著的区别有两点:增加了 Touch Bar 蝶式键盘。下面简单说下我的使用感受,希望对大家选购 Mac 有帮助。...接口 Apple 一直很激进,新版 Mac 非常干净,只有4个 Type-C 接口一个耳机口,所以有接外部设备的同学请自行 淘宝 转接头。

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使用 Velero 进行集群备份迁移

Velero Velero 是 VMWare 开源的 k8s 集群备份、迁移工具。可以帮助我们完成 k8s 的例行备份工作,以便在出现上面问题的时候可以快速进行恢复。...同时也提供了集群迁移功能,可以将 k8s 资源迁移到其他 k8s 集群的功能。...下面我就介绍一下如何在阿里云容器服务 ACK 使用 Velero 完成备份和迁移。...集群迁移 迁移方法同备份,在备份后切换集群,在新集群恢复备份即可。 高级用法 定时备份 对集群资源进行定时备份,则可在发生意外的情况下,进行恢复(默认情况下,备份保留 30 天)。 ?...结语 近日正好有 k8s 集群服务迁移服务的需求,使用 Velero 完成了服务的迁移,同时也每日进行集群资源备份,其能力可以满足容器服务的灾备和迁移场景,实测可用,现已运行在所有的 k8s 集群。

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MongoDB分片迁移原理源码(1)

MongoDB分片迁移原理源码 MongoDB架构 单节点 单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用...MongoDB复制流程Raft协议有一些基本的差别,包括:选举差异。MongoDB的节点可以设置优先级并设置了多种节点角色,Raft无此概念。...参考:Raft协议图解 RaftMongoDB复制集协议比较 分片集群 副本集架构虽然提高了数据安全和系统可用性,但是并不能提高数据的容量和大数据量下的服务读写能力。...异步迁移块清理 要从一个分片迁移多个块,平衡器一次迁移一个块。但是,平衡器在开始下一个块迁移之前不会等待当前迁移流程的删除阶段完成。...如果存在大量块需要迁移的时候(比如新shard加入),可以不需要等待上一个chunk的删除,就可以进行下一个chunk迁移,提高整体迁移的速度。

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探索XGBoost:深度集成迁移学习

导言 深度集成迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。...本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。 模型集成 模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。...XGBoost可以利用已经训练好的模型来进行迁移学习。...mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse) 结论 通过本教程,您学习了如何在Python中使用XGBoost进行深度集成迁移学习...然后,我们介绍了迁移学习的概念,并演示了如何利用已训练好的模型进行迁移学习。 通过这篇博客教程,您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行深度集成迁移学习。

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tensorflow风格迁移网络训练使用

风格迁移原理解释 卷积神经网络实现图像风格迁移在2015的一篇论文中最早出现。实现了一张从一张图像中提取分割,从另外一张图像中提取内容,叠加生成一张全新的图像。...早前风靡一时的风格迁移APP – Prisma其背后就是图像各种风格迁移、让人耳目一新。...所以选用从低到高不同层组合作为风格[relu1_1, relu2_1, relu3_1, relu4_1, relu5_1] 迁移损失 风格迁移生成图像Y, 要求它的内容来自图像C, 要求它的风格来自图像...Y是随机初始化的一张图像,带入到预训练的网络中会得到内容层风格层的输出结果 C是内容图像,带入到预训练的网络中得到内容层Target标签 S是风格图像,带入到预训练的网络中得到风格层Target标签...) 最终总的损失函数为: Total Loss = alpha * Loss (content) + beta * Loss (Style) + Loss (var) 其中alphabeta分别是内容损失风格损失的权重大小

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Elasticsearch数据迁移集群容灾

跨集群数据迁移 在ES的生产实践中,往往会遇到以下问题: 一个运行了较长时间的ES集群,因为物理设备老化,需要把数据迁移到一个使用新机器搭建的ES集群中 业务计划上云,要把自建的ES集群数据迁移到云厂商的...ES集群中 根据业务需求,存在以下场景: 迁移过程中,旧的集群可以暂时停止服务或者暂停写入,数据全部迁移到新的集群中后,业务切换到新的集群进行读取和写入 迁移过程中,旧集群不能停止写入,业务不能停服 如果是第一种场景...数据迁移时可以停止旧集群的写入 下面介绍一下在旧集群可以停止写入的情况下进行数据迁移的几种工具的用法。...data elasticdump --input=http://x.x.x.1:9200/companydatabase --output=http://x.x.x.2:9200/companydatabase...10fe45263ee41113d4646ac1fcd19ff2.png] 单可用区集群: [fd9a150e60f97c77529059b92890a02b.png] 从压测结果的查询延时和写入延时指标来看,两种类型的集群并没有明显的差异,这主要得益云上底层网络基础设施的完善

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数据迁移-MGR、PXCReplication Filter

迁移的需求就发生了 表迁移的主要场景有两种: 从DB1中,将部分Table拆分到DB2中,DB2为空库。 从DB1中,将部分Table拆分到DB2中,DB2为已经使用的业务数据库。...针对两种方案,有非常多的迁移手段,而迁移之前数据是否持续同步,或者迁移过程dump+load等类似方式,会决定了业务的影响时间。...相信大多数情况下,我们都需要业务影响时间尽量短,所以数据库之间的持续同步成为了首选,我们有一种手段:Master-Slave +Replication Filter 数据库如果是集群下,数据迁移就演变成了不同集群之间的数据迁移...所以我们今天就主要来聊聊MGR +Replication Filter和PXC +Replication Filter的数据迁移方案。...业务应用,对非salve的MGR节点,进行DDL操作(非T1表):同步到其他非slave节点,成功;同步到salve的MGR节点,失败(注意:此环节PXC不同,PXC DDL会同步成功)。

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