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ZooKeeper线迁移

2 3 4 server.1=10.1.24.110:2888:3888 server.2=10.1.24.111:2888:3888 server.3=10.1.24.112:2888:3888 过程 机器上才能查看 idc02-kafka-ds-01上查看 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [hadoop@idc02-kafka-ds /conf/zoo.cfg Mode: follower 再查看集群情况 仍然idc02-kafka-ds-01上查看 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 然后只要将现的5台再缩小到3台且不包括原本myid为1-2的机器,就完成了迁移 将5台缩小回3台 修改idc02-kafka-ds-02 根据前面的注意事项,我们此时5台集群中启动的数量不得少于 zk_max_file_descriptor_count 65535 zk_followers 2 zk_synced_followers 2 zk_pending_syncs 0 没有任何影响 成功

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TensorFlow战:证码识别

,或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三方编译的对应版本的whl安装包。 sudo service lightdm start 2.1.3 Windows 系统 Windows其简单很多,只要到官网下载安装包无脑安装就可以了,下载连接同Ubuntu,先安装Python,显卡驱动 - GPU: tensorflow-gpu, CPU: tensorflow # - If you use the GPU version, you need to install some additional 还有一种方案是同时预测证码和每个字符对应的颜色,不过这需要修改现有的神经网络进行支持,最后一层修改为双输出,一个输出颜色,一个输出对应字符,这对于样本标注的要求较高,也提高的成本,所以如果能用无限生成样本 ,其网上的图片证码大多是采用开源的,稍作修改而已,大多数情况都能被近似生成出来,上述展示的证码图片不代表任何际的网站,如有雷同,纯属巧合,该项目只能用于学习和交流用途,不得用于非法用途。

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    Tensorflow战:Discuz证码识别

    证码的作用是证用户是真人还是机器人。本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz证码的模型。 背景介绍 我们先看下简单的Discuz证码 ? 不过,为了简单起见,我们只使用最简单的证码图片进行证码识别。数据集已经准备好,那么接下来进入本文的重点,Tensorflow战。 每个网络层的功能,维度都已经注释里写清楚了,甚至包括tensorflow相应函数的说明也注释好了。 这里需要强调的一点是,我们需要迭代到500次的时候重新获取下数据集,这样做其就是打乱了一次数据集。为什么要打乱数据集呢? 因为如果不打乱数据集,训练的时候,Tensorboard绘图会有如下现象: ? 可以看到,准确率曲线和Loss曲线跳变,这就是因为我们没有迭代一定次数之后打乱数据集造成的。

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    Coding 线编程体

    本文以一个例演示了如何使用 coding.net 构建线开发环境。本文使用了 php 作为演示环境,其他的语言类似(应该更简单,至少不用编译源码)。 此处的 CodeStudio 指的是 coding 的 线编辑开发环境。点击这里可以查看简介 请看老夫俺一个 浏览器 走天下! 这个终端,真是好方便,白嫖一个 Ubuntu,以后再也不要 windows 上折腾 linux 了。 调试应用 内置调试器 和 vscode 的体一致,按下 Command + Shift + P 或 Ctrl + Shift + P,打开命令面板,找到 Preview: Generate Preview @host = http://localhost ### 测试首页 GET {{host}}/index.php HTTP/1.1 [图4 使用rest client 访问] 线编写代码,有点爽。

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    TEST LAB V8线渗透室教程(三)

    我们使用Metasploit攻破terminal系统后,得到了一个用户名和密码列表。 ? 如果仔细查看所有的用户名,会发现有一个用户名与我们Westfall的收件箱中找到的email地址有一些类似,比如leroydeschamp@sas-bank.lab,我们尝试用这个账户登录邮箱,密码使用其登录 攻击SSH 第二部分中我们攻破了terminal系统,Westall的桌面上找到了一个ppk文件,利用它生成了一个SSH私钥,现我们将利用该私钥登录ssh系统,命令如下: ssh -i <keypath 如上图所示,我们收到一个拒绝访问的错误,把权限设置为400后,我们再次尝试登录,成功登录了。 ? 现,我们浏览所有的目录寻找token,/home/davis文件夹中找到了它。 ? 所有文件都下载到了桌面上,下个部分,我们将深入研究这些文件。 原文:Infosec FB小编felix编译,转载请注明来着FreeBuf.com

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    斯坦福tensorflow教程-tensorflow 现逻辑回归03_logreg_placeholder.py结果utils.py

    yanqiang@cyou-inc.com import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import numpy as np import tensorflow input_data.read_data_sets('data/mnist', one_hot=True) # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 这个使用tensorflow accuracy_batch print('Accuracy {0}'.format(total_correct_preds / mnist.test.num_examples)) writer.close() 结果 结果 utils.py import os import gzip import shutil import struct import urllib os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL '] = '2' from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf def huber_loss

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    TensorFlow ServingKubernetes中的

    TensorFlow Serving的编译安装,github setup文档中已经写的比较清楚了,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 使用注意事项 由于TensorFlow支持同时serve多个model的多个版本,因此建议clientgRPC调用时尽量指明想调用的model和version,因为不同的version对应的model 把它部署Kubernetes中是那么容易,更是让人欢喜。 目前我们已经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例供client调用了,后续将完善TensorFlow Serving的负载均衡、弹性伸缩、例自动创建等。

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    Tensorflow搭建CNN证码识别

    完整代码:GitHub 我的简书:Awesome_Tang的简书 整个项目代码分为三部分: Generrate_Captcha: 生成证码图片(训练集,证集和测试集); 读取图片数据和标签(标签即为图片文件名 Generate Captcha 配置项 class Config(object): width = 160 # 证码图片的宽 height = 60 # 证码图片的高 (class Generate) 证码图片示例: ? 0478 check_path():检查文件夹是否存,如不存则创建。 gen_captcha():生成证码方法,写入之前检查是否以存,如存重新生成。 run_model():训练&评估 目前效果 目前经过4000次迭代训练集准确率可达99%以上,测试集准确率93%,还是存一点过拟合,不过现模型是基于CPU训练的,完成一次训练耗费时间大约4个小时左右

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    TensorFlow数据证(TensorFlow Data Validation)介绍:理解、证和监控大规模数据

    理解和证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务,因为它们可以手动检查。然而,践中,数据太大,难以手动检查,并且数据通常大块连续地到达,因此有必要自动化和规模化数据分析、证和监视任务。 TFDV是TFX平台的一部分,该技术用于每天分析和证Google高达数PB的数据。它早期捕获数据错误方面具有良好的表现,因此有助于TFX用户维持其机器学习管线的正常运转状况。 ? 然而,践中,训练数据可能包含数千个特性。infer_schema帮助开发人员首先创建一个模式(schema),然后他们可以手动优化和更新。 生产管线中的TensorFlow数据Notebook环境之外,可以使用相同的TFDV库来大规模分析和证数据。TFX管线中TFDV的两个常见用例是连续到达数据和训练/服务偏斜检测的证。 允许用户定义预处理管线并使用大规模数据处理框架运行这些管线,同时还以导出管道,可以作为TensorFlow图的一部分运行。

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    AI大事件 | Google和Facebook法国布局室,TensorFlow 1.5发布

    新闻 Google和Facebook法国布局室 来源: TECHCRUNCH.COM 链接: https://techcrunch.com/2018/01/22/google-is-launching-an-ai-research-center-in-france-and-expanding-its-office utm_campaign=Revue%20newsletter&utm_medium=Newsletter&utm_source=The%20Wild%20Week%20in%20AI Google决定法国建立一个新的人工智能研究室 ,同时Facebook宣布对他们法国的AI室FAIR-Paris投资1000万欧元。 Psychlab:深度增强学习代理的心理学室 来源: ARXIV.ORG 链接: https://arxiv.org/abs/1801.08116? Psychlab支持经典的心理学,并且能够使人类和智能代理一起工作。另外,它还有一个简单、灵活的API,使用户可以轻松地创建自己的任务。

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    官方解读:TensorFlow 2.0中即将到来的所有新特性

    为研究提供强大的工具。 通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API。 谷歌表示,过去几年里,TensorFlow 增加了很多组件。 任意平台上现稳健的生产环境模型部署 TensorFlow 总是会提供直接的产品化路径。 为研究提供强大的工具 TensorFlow 使得从概念到代码和从模型到出版物中获取新想法变得更加容易。 TensorFlow 2.0 新添了一些附加功能,让研究人员和高级用户可以使用丰富的插件来进行,如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 但是,我们也发现迁移现线程需要时间,我们非常重视社区当下学习和使用 TensorFlow 方面的投入。

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    为研究提供强大的工具。 通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API。 谷歌表示,过去几年里,TensorFlow 增加了很多组件。 任意平台上现稳健的生产环境模型部署 TensorFlow 总是会提供直接的产品化路径。 为研究提供强大的工具 TensorFlow 使得从概念到代码和从模型到出版物中获取新想法变得更加容易。 TensorFlow 2.0 新添了一些附加功能,让研究人员和高级用户可以使用丰富的插件来进行,如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 但是,我们也发现迁移现线程需要时间,我们非常重视社区当下学习和使用 TensorFlow 方面的投入。

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    简单粗暴上手TensorFlow 2.0,北大学霸力作,必须人手一册!

    尤其是学术研究等需要快速迭代模型的领域,PyTorch 等新兴深度学习框架已经成为主流。作者所的数十人的机器学习室中,竟只有其一人 “守旧” 地使用 TensorFlow。 市面上与 TensorFlow 相关的中文技术书籍大都以深度学习为主线,将 TensorFlow 作为这些深度学习模型的现方式。 ,并际编程过程中可以随时查阅并解决际问题。 开发 S4TF 环境配置 本地安装 Swift for Tensorflow Colaboratory 中快速体 Swift for Tensorflow Docker 中快速体 Swift 使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的线 JupyterLab 环境 阿里云上使用 GPU 例运行 Tensorflow(Ziyang) 部署自己的交互式 Python

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    TensorFlow 2 项目进阶战,比官方文档还强

    记得 TensorFlow 2.0 刚发布时,一票开发者都疯狂吐槽:官方文档不好找,bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久,仍有大量开发者不愿从 1.x 升级,或从别的框架迁移过来。 现市面上讲 AI 入门和 TensorFlow 的资料不少,但由于缺乏际应用场景和数据支持,且没有测试集和测试场景,无法证效果,大部分人学完课程后,仍然有一些普适性问题没有解决,比如: 怎样生产环境中真正应用 同时,通过完整落地一个 AI 新零售项目,让大家能够了解的生产环境当中,AI 是如何帮助企业降本增效,解决际问题的。 苦于没有战经的同学,这个课再适合不过了。 毕业进入华为后, 2012 室深度学习团队参与了 ModelArts 的早期设计和现,而后作为技术合伙人,加入容器智能云初创公司 Caicloud,负责 AI 云平台 Clever 的设计与研发工作 →第二部分:以 AI 新零售项目战为主线,讲解 AI 新零售的需求背景、AI 解决方案设计、目标检测与商品识别的落地战,并结合 AI 模型和业务逻辑,动手现一个完整的 Web 应用交付。

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    使用Python+Tensorflow的CNN技术快速识别证码

    最近我也自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。 原始的证码 该证码只由六位小写字母、噪点和干扰线组成,如果能去除噪点和干扰线,能够大大降低学习的难度。 很多证码的噪点和干扰线RGB值和字母的不一致,这个我们能通过Photoshop来分析,使用颜色取样器工具,分别图片噪点、干扰线、空白处和字母处点击获得RGB值,如下图: ? 03 模型训练 如果你对卷积神经网络或者Python代码现还不熟悉,我推荐你先看看《tensorflow战》黄 文坚著这本书,比官方文档详细多。 05 总结 首先本文教大家如何简单处理证码,然后介绍了tensorflow的快速安装方式,最后通过现了CNN下整块证码的识别,训练集准确率达到99.5%,测试集准确率40%左右。

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    使用Python+Tensorflow的CNN技术快速识别证码

    最近我也自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。 原始的证码 该证码只由六位小写字母、噪点和干扰线组成,如果能去除噪点和干扰线,能够大大降低学习的难度。 很多证码的噪点和干扰线RGB值和字母的不一致,这个我们能通过Photoshop来分析,使用颜色取样器工具,分别图片噪点、干扰线、空白处和字母处点击获得RGB值,如下图: 颜色取样器获得RGB值 分析后发现 03 模型训练 如果你对卷积神经网络或者Python代码现还不熟悉,我推荐你先看看《tensorflow战》黄 文坚著这本书,比官方文档详细多。 05 总结 首先本文教大家如何简单处理证码,然后介绍了tensorflow的快速安装方式,最后通过现了CNN下整块证码的识别,训练集准确率达到99.5%,测试集准确率40%左右。

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    战三·使用TensorFlow拟合曲线

    [深度学习入门]战三·使用TensorFlow拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 上篇博客中,我们使用最简单的 y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现我们进一步进行曲线的拟合。 生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w, os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow

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    战二·使用TensorFlow拟合直线

    [深度学习入门]战二·使用TensorFlow拟合直线 问题描述 拟合直线 y =(2x -1) + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围(0,3) 可以使用学习框架 建议使用 y = w 完整代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w,

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    tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线

    n_epoch), fig_loss, label="Loss") ax1.set_xlabel('iteration') ax1.set_ylabel('training loss') # 训练和证两种准确率曲线图放一张图中 补充知识:tensorflow2.x时绘制训练时的损失和准确率 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练 & 证的损失值 _3.h5')) #输出损失和精确度 score = model.evaluate(self.x_test, self.y_test, batch_size=self.batch_size) 以上这篇tensorflow 下利用plt画论文中loss,acc等曲线例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    TensorFlow 2.0 新功能 | 官方详解

    TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性,具有以下更新: 使用 Keras 和 eager execution,轻松构建模型 任意平台上现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的工具 一组标准的打包模型 ( 例如,线性或逻辑回归、梯度增强树、随机森林 ) 也可以直接使用 ( 利用 tf.estimator API 现 )。 为研究提供强大的工具 TensorFlow 使从概念到代码、从模型到发布的新思想变得容易。 API 始终可用,并与高级别抽象结合一起,以现完全可定制的逻辑 TensorFlow 2.0 带来了一些新功能,允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展 ( 如 Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor 等) 进行

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