前言 因为公司开发都是内网环境，以往居家办公或非公司环境，都需要进行远程到公司电脑进行办公，为了方便部门同事出差驻场开发，搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接，显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接，输入对应的ip，端口号，虚拟hub名，用户名密码 会提示你初始化网络适配器，等待即可 直接双击连接vpn，成功后会提示分配vpn的ip
背景之前参与过一个政务专有云项目，该项目服务需部署在政务专区，但是却和外网kafka有通信，需要消费topic消息，但是由于政务专区网络访问外网都是通过代理网关出去的，kafka与外部通信时也走的这种网络策略
OTS数据迁移之准备工作 预迁移阶段：双写模式中的大表全量迁移 正式迁移阶段：双写模式中的增量表全量迁移、其余小表的全量迁移 二、预迁移阶段 1、 准备工作 为保证新老环境的数据一致性，需要在开始数据迁移前...2） 执行datax任务 登录datax所在ECS后，进入datax所在路径 在对应的工具机分别执行pre_transfer.sh脚本，即可开始专有域OTS到专有云OTS的数据迁移，具体命令如下： sh...若采用hive统计行数会耗时太久，所以对于这个表使用datax将OTS数据导入oss的方式进行内容统计，具体操作如下： 进入脚本所在路径 登录上述表格对应的ECS，进入datax所在路径； 执行内容校验...登录datax所在ECS后，进入datax所在路径 在对应的工具机分别执行delete脚本，即可开始目标环境OTS的对应表的数据清空，具体命令如下： sh del_table_01.sh del_table...b、执行DataX任务 登录DataX所在ECS后，进入DataX所在路径 在对应的工具机分别执行transfer.sh脚本，即可开始专有域OTS到专有云OTS的数据迁移，具体命令如下： sh transfer.sh
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话，核心网包括骨干网、城域网和区域网（图1）。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的，这种方法对于4G网络来说是可以接受的，但是考虑到5G以及所需成本，运营商已经着手开发开源解决方案。...但是，核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制，运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。
在《站在巨人的肩膀上：迁移学习》一文中，我们谈到了一种迁移学习方法：将预训练的卷积神经网络作为特征提取器，然后使用一个标准的机器学习分类模型（比如Logistic回归），以所提取的特征进行训练，得到分类器...这种迁移学习方法，在较小的数据集（比如17flowers）上也能取得不错的准确率。 在那篇文章中，我还提到了另外一种迁移学习：微调网络，这篇文章就来谈谈微调网络。...相比特征提取这种迁移学习方法，网络微调通常能得到更高的准确度。...使用这些过滤器，我们可以“快速启动”我们的学习，使我们能够进行网络手术，最终得到更高精度的迁移学习模型，而不是从头开始训练，而且工作量少。...往期回顾 站在巨人的肩膀上：迁移学习 聊一聊rank-1和rank-5准确度 使用数据增强技术提升模型泛化能力
4、选择相应的操作系统我的选择如下：（注意如图，如果你的服务器是专有网络公网ip要填你服务器的内网地址） ? 5、复制其中的代码在服务器上执行就可以了。
卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Inception网络 1、简介 前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际上也可以让机器自动选择...二、迁移学习 迁移学习，即把现有的神经网络，进行细微的改造训练，以得到自己想要的分类器的结果。 假设现有一个已经训练好的深度学习神经网络（例如GitHub开源等），现在需要一个三分类器。...为了计算速度更快，可以把前面的输出结果存储，作为输入层，这样只需要训练2层的神经网络即可。...3、训练数据非常大量 当拥有非常大量的训练数据，则可以只把现有的网络当做初始化，而自己完全训练一个神经网络。 ? 迁移学习的优点，在于可以合理利用现有的网络。...当神经网络非常大型时，前面几层的训练通常是可以共用的，这也是迁移学习可以实现的原理。 对于计算机视觉，需要大量的数据，而且运算量很大，合理利用现有训练好的网络，进行迁移学习，可以提高工作效率。
但一台 ECS 所能绑定的 ENI 数量是有限制的，比如 AWS 上根据 ECS 实例的配置，最高可以绑定 15 个弹性网卡，阿里云也有类似的限制。...弹性网卡是独立的虚拟网卡，可以在多个云服务器之间迁移，实现业务的灵活扩展和迁移。可以随 ECS 实例创建并绑定弹性网卡，也可以单独创建辅助弹性网卡再绑定到 ECS 实例上。...弹性网卡具备以下功能特点： 除了随 ECS 实例一起创建的主网卡外，一台 ECS 实例支持绑定多个辅助网卡。...这些辅助网卡和 ECS 实例必须属于同一专有网络VPC和同一可用区，可以分属于不同虚拟交换机和不同安全组。 每个弹性网卡根据随绑定的实例规格不同，可以分配相应的多个辅助私网IP地址。...弹性网卡支持热插拔，可以在ECS实例之间自由迁移，切换弹性网卡绑定的实例时无需重启实例，不影响实例上运行的业务。 2.2 将新网卡插入到容器中 Um... NICE.
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。...，另外一张图像上提取其风格特征，然后把它们叠加在一起形成一张新的图像，这个就风格迁移卷积网络。...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与风格层的输出结果 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
如果您使用无线网络，则在大多数发行版中都有一个菜单，可以在指示器面板中或在“设置”中（取决于您的发行版），您可以在其中选择无线网络的 SSID。如果网络受密码保护，它通常会提示您输入密码。...image.png 网络接口名称 在 Linux 下，网络设备有名称。 从历史上看，它们的名称分别为 eth0 和 wlan0 —— 或“以太网”和“无线网络”。...通过命令行进行网络管理 如果您希望更好地控制网络设置，或者如果您在没有图形桌面的情况下管理网络连接，则还可以从命令行管理网络。...请注意，用于在图形桌面中管理网络的最常用服务是“ 网络管理器(Network Manager)”，而网络管理器通常会覆盖在命令行上进行的设置更改。...在图形环境中的更改设置与在网络管理器中很类似，您还可以使用名为 nmtui 的工具从命令行更改网络管理器设置。
热迁移的流程非常复杂，本篇仅设计热迁移的数据走的网络相关部分。操作 - 热迁移的网络虚拟机热迁移过程中很占用带宽，对网络稳定性要求也较高。...为和可以原有的Kubernetes网络互不影响，生产环境最好有一套独立的网络给虚拟机热迁移使用。...这就意味着，每个Kubernetes工作节点至少要有两张网卡，所有用于热迁移的网口需要通过交换机实现互通。下面的例子将热迁移的网卡命名为eth1。..."type": "whereabouts", "range": "10.1.1.0/24" } }'language-yaml复制代码配置KubeVirt虚拟机热迁移流量走上面定义的独立网口...extraparameters]复制代码KubeVirt 源码分析 - 热迁移的网络virt-handler 会判断当前的virt-hander所在node是热迁移的源节点还是目的节点，若是源节点，就开启源节点的
神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像，将内容和风格图像进行重组，有效地创造出艺术图像！...相反，我们将加载现有网络的权重以实现神经风格的传输。 将神经网络用于不同目的的过程称为转移学习。...当然，如果你用更长的时间和更快的学习速度来训练网络，你可以得到更好的结果。 恭喜你！你刚刚在TensorFlow中执行了神经风格转换！你可以使用迭代次数和学习速度尝试随时改变内容和风格形象。
神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像，将内容和风格图像进行重组，有效地创造出艺术图像！...相反，我们将加载现有网络的权重以实现神经风格的传输。 将神经网络用于不同目的的过程称为转移学习。...当然，如果你用更长的时间和更快的学习速度来训练网络，你可以得到更好的结果。 恭喜你！你刚刚在TensorFlow中执行了神经风格转换！你可以使用迭代次数和学习速度尝试随时改变内容和风格形象。...——度量神经网络的不确定性 | 另一种深度学习（上）：自我监督学习与着色任务 | DeepMind智能体在《雷神之锤3》的夺旗模式中击败人类玩家，胜率大大超过基线标准 ?
假设你在学习的神经网络结构如图: ? 将训练集中的所有图片都经过神经网络，然后弄明白哪一张图片最大限度的激活了神经网络中的特定单元。 对于第一层卷积层，将数据集中的所有图片都通过第一层卷积层。...对于神经网络风格迁移系统，判断所生成的图片 G 的好坏很重要，需要有一个函数 J 作为损失函数(cost function)用来评价风格迁移的好坏。...---- 4.9 神经网络风格迁移内容代价函数 Content cost function 图像内容代价函数 “Gatys L A, Ecker A S, Bethge M....如果这两个值相似，则表示这两张图片上的内容相似 ---- 4.9 神经网络风格迁移风格代价函数 Content cost function “Gatys L A, Ecker A S, Bethge...风格迁移总体代价函数 如果在所有层上都计算风格迁移的内容和风格代价函数，则其可表示为: 参考资料 [1] 吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec
记得前段时间“计算机视觉研究院”推送了一篇关于CVPR2020最佳分类的文献（链接：CVPR2020最佳目标检测 | AdderNet（加法网络）含论文及源码链接），其中有同学问可以把这个新的分类框架嫁接到检测网络...前景回顾 估计已经有同学忘记加法网络的框架和精髓了，我们先简单回归一下具体的框架细节。...因此，作者有动机研究用卷积神经网络中的加法代替乘法的可行性。...这样backbone就是一个模块，可以随意调用你想要的主干网络，而且还可以自己随意抽取对应的检测头，那接下来我们看看加法网络（AdderNet）的代码： 根据论文（链接：加法网络（AdderNet）...链接）修改对应的卷积，然后本次应用在ResNet50网络中，那我们再把ResNet50中的Conv替换，我们继续看下去： 接下来就是简单的环节了，替换修改好的Backbone网络，然后在相应数据集中训练测试
前言 卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928 卷积神经网络 简单模型搭建：https://cloud.tencent.com.../developer/article/1822778 本篇文章带大家熟悉“迁移学习”的开发流程，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类...这是官网的链接keras预训练模型，大家可以去探索一下 迁移学习方式 我们可以直接使用预训练模型，毕竟效果挺好的；提供输入信息，经过模型处理，直接输出结果。...也可以使用预训练模型的一部分网络结构，使用其特定的功能（比如：特征提取），然后根据给定任务自定义搭建一部分网络结构（比如：实现分类），最后组合起来就形成一个完整的神经网络啦。本文主要将这种方式。...特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 这里用到“迁移学习”的思想，使用“预训练模型”作为特征提取；实现分类的全连接层有我们自己搭建。
“《麻雀虽小，五脏俱全》之主机现有Redis服务迁移到Docker Swarm Overlay网络，并搭建高可用容器集群。...升级思路： 《Docker-compose搭建Redis高可用哨兵集群》，这里将Redis-Sentinel容器接入现有Docker Swarm overlay网络，规避Redis ClientApp访问不同网络的...注意事项 现有的应用程序处于Docker Swarm Overlay网络，默认是不允许附加其他容器，这里我们需要将该Overlay网络配置成可附加，方便Redis-Sentinel接入该网络，所有容器同网络...true // 将现有的overlay网络配置为：可附加容器 ........总结起来：将主机上现有单点Redis服务容器化，并搭建哨兵高可用集群， 且将Redis集群与应用程序放在同一Overlay网络，便于同网络段容器通信。
图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来今天我们来讲一讲如何神经网络来做图像识别与定位。...步骤1： 首先得搭一个图像识别的神经网络，可以在VGG,GoogleLenet这些优秀的模型上fine-tuning一下。...步骤2： 接下来在上述神经网络的尾部展开成两个部分：成为classification + regression的模式。前者是为了识别，后者是为了定位。...神经网络能够对图形进行定位，那么能否识别出这个物体在干啥子在做什么动作呢？ 这也可以，需要提前把规定好K个组成部分，然后分别去做k个部分的回归就行了。...下图是神经网络最初的形式，从卷积层出来或分成了两个模块，每个模块中分别有及几层的全连接。如果FC层中的神经元有4096个，那么这个过程会产生4096*4096个参数。
基于卷积神经网络（CNN）的方法：随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的方法逐渐成为主流。...基于生成对抗网络（GAN）的方法：生成对抗网络是一种强大的深度学习架构，被广泛用于图像生成任务。在图像风格迁移中，也有研究者采用GAN来实现更好的风格迁移效果。...Fast Neural Style Transfer（快速神经风格迁移） - 通过引入一个风格化网络，加速了风格迁移的过程。- 可以实时地对图像进行风格迁移。- 生成的图像细节相对较清晰。...优点：风格迁移速度快，生成图像细节清晰。缺点：对大尺寸图像的处理可能存在困难。 CycleGAN（循环一致性对抗网络） - 无需成对训练数据，可以在不同风格的图像之间进行转换。...- 基于生成对抗网络，生成的图像质量较高。- 可以处理无配对的训练数据，具有较大的灵活性。 优点：无需成对训练数据，生成图像质量高。缺点：对于复杂的风格迁移任务，可能需要更多的训练数据。
1、Terway网络介绍 Terway是阿里云开源的基于专有网络VPC的容器网络接口CNI（Container Network Interface）插件，支持基于Kubernetes标准的网络策略来定义容器间的访问策略...可以通过使用Terway网络插件实现Kubernetes集群内部的网络互通 Terway网络插件将原生的弹性网卡分配给Pod实现Pod网络，支持基于Kubernetes标准的网络策略（Network Policy...同一台ECS内的Pod之间通信，直接通过机器内部的转发，跨ECS的Pod通信，报文通过VPC的弹性网卡直接转发。...由于不需要使用VxLAN等的隧道技术封装报文，因此Terway模式网络具有较高的通信性能 一句话总结，Terway最大的特点就是借助于云上ECS服务器的特性，将pod与node的网络进行了拉平，同时使用...提示没有足够的ip，这个时候基本都是由于交换机的ip不够用，登录到交换机的控制台可以查看到这个节点所在的交换机的可用ip数，如果很少甚至为0，就表示需要扩容了 3、扩容操作 3.1 新增交换机并配置NAT 在专有网络管理控制台对应的
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