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- 配置过程中，修改主机名和其映射时，发现域名很长，修改域名后，连接其他主机会多大概20秒的延迟。之前使用主机少，不需要学习了ansible.。现在要部署在10台服务器，使用域名或IP都不方便。所以还特意找相关资料学习。Ansible 是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部署，滚动更新。Ansible 适用于管理企业IT基础设施，从具有少数主机的小规模... 配置过程中，修改主机名和其映射时，发现域名很长，修改域名后，连接其他主机会多大概20秒的延迟。之前使用主机少，不需要学习了ansible.。现在要部署在10台服务器，使用域名或IP都不方便。所以还特意找相关资料学习。Ansible 是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部署，滚动更新。Ansible 适用于管理企业IT基础设施，从具有少数主机的小规模...
- 我一直想搭建一个大数据平台的推荐系统，但是之前受到硬件资源的影响，有些想法一直都没有实现，现在有机会获得华为云10台ECS云服务器使用，我想把这些想法在华为云上实现。同时也想在华为云博客上给自己做总结。因为第一次写博客，有不通顺或错误之处，请大家多多指点。搭建平台根据资源的分配，可以设计2个方案（为了便于介绍，把服务器名改为mas1到mas10）：1. 使用mas1到mas5这5... 我一直想搭建一个大数据平台的推荐系统，但是之前受到硬件资源的影响，有些想法一直都没有实现，现在有机会获得华为云10台ECS云服务器使用，我想把这些想法在华为云上实现。同时也想在华为云博客上给自己做总结。因为第一次写博客，有不通顺或错误之处，请大家多多指点。搭建平台根据资源的分配，可以设计2个方案（为了便于介绍，把服务器名改为mas1到mas10）：1. 使用mas1到mas5这5...
- 混合云：混合云其实理解起来还是比较容易的，核心就是混合，虽然不同的厂商有的认为是公有云的延伸，有的认为是私+公，但是都是将本地的计算环境和公共的计算环境相结合，综合了私有云的安全可控易演进以及公有云的弹性/超高SLA等优点，当然同时也带来了很多新的挑战。混合云的客户场景：1. 应用升级：包括传统应用的现代化改造，现代化的应用开发，持续集成，持续交付2. 业务升级：业务流程的数字化和自动化，高... 混合云：混合云其实理解起来还是比较容易的，核心就是混合，虽然不同的厂商有的认为是公有云的延伸，有的认为是私+公，但是都是将本地的计算环境和公共的计算环境相结合，综合了私有云的安全可控易演进以及公有云的弹性/超高SLA等优点，当然同时也带来了很多新的挑战。混合云的客户场景：1. 应用升级：包括传统应用的现代化改造，现代化的应用开发，持续集成，持续交付2. 业务升级：业务流程的数字化和自动化，高...
- 深度学习的两大部分 知识表示：包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式： 监督学习：标注数据产生监督信息，需要大量标注数据 强化学习：环境产生监督信息，需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习：利用先验知识构造代理任务，产生监督信息自监督学习意义：沉淀知识... 深度学习的两大部分 知识表示：包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式： 监督学习：标注数据产生监督信息，需要大量标注数据 强化学习：环境产生监督信息，需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习：利用先验知识构造代理任务，产生监督信息自监督学习意义：沉淀知识...
- 在上一篇文章中（FACS3D-Net: 基于三维卷积时空表示学习的面部动作单元检测（一）），我们介绍了人脸面部动作单元的相关知识和我们在EB+数据库上的最新工作，在该工作的基础上，我们进行拓展，提出了D-PAttNet: 利用动态分块注意模型进行面部动作单元检测。D-PAttNet在BP4D公开数据集上取得了最佳的实验性能。 在上一篇文章中（FACS3D-Net: 基于三维卷积时空表示学习的面部动作单元检测（一）），我们介绍了人脸面部动作单元的相关知识和我们在EB+数据库上的最新工作，在该工作的基础上，我们进行拓展，提出了D-PAttNet: 利用动态分块注意模型进行面部动作单元检测。D-PAttNet在BP4D公开数据集上取得了最佳的实验性能。
- 学好网络基础，走遍天下都不怕！ 学好网络基础，走遍天下都不怕！
- 使用Darknet框架训练一个检测器的通用训练指导文档 使用Darknet框架训练一个检测器的通用训练指导文档
- https://arxiv.org/pdf/1904.04971.pdf 首先说一下条件计算：条件计算是构建一种动态的网络结构，每次推断的时候先有决策网络（模块）根据模型输入（甚至每一层的输入）推断出所要使用的网络部件，然后利用原始网络的一个子集完成实际推断。 本文的核心思想是：由于不同的卷积核提取到的特征是不相同的，而不同的样本之间的特征是有差异的，所以设计了一种可... https://arxiv.org/pdf/1904.04971.pdf 首先说一下条件计算：条件计算是构建一种动态的网络结构，每次推断的时候先有决策网络（模块）根据模型输入（甚至每一层的输入）推断出所要使用的网络部件，然后利用原始网络的一个子集完成实际推断。 本文的核心思想是：由于不同的卷积核提取到的特征是不相同的，而不同的样本之间的特征是有差异的，所以设计了一种可...
- Revisiting the Sibling Head in Object Detector读书笔记 这篇论文是商汤发表的，主要内容是解决在检测任务的过程中，分类和回归这两个任务在最后生成结果的时候耦合度太高，造成有的图片框的很准但是由于得分偏低，在nms的过程中被杀掉。本质是由于分类和回归是两个任务，分类更偏重于这个图片内容是什么，而回归更偏重于这个物体在哪里。作者的方法就是学习... Revisiting the Sibling Head in Object Detector读书笔记 这篇论文是商汤发表的，主要内容是解决在检测任务的过程中，分类和回归这两个任务在最后生成结果的时候耦合度太高，造成有的图片框的很准但是由于得分偏低，在nms的过程中被杀掉。本质是由于分类和回归是两个任务，分类更偏重于这个图片内容是什么，而回归更偏重于这个物体在哪里。作者的方法就是学习...
- 这篇论文主要是讲了对成人图片分类精度的提升。主要贡献有下面两点1.通过多任务学习的方式，增加了先验信息（敏感部位，例如胸，屁股的检测框的回归），由于分类和回归的基座是共享的，所以强迫网络来学习敏感信息，然后增加这些成人图片的分类准确性，说白了就是一个人工的attention。2.一种新的训练策略。这个是为了提高模型的迁移能力。步骤有四：a先在小数据上训练整个网络（包含分类和检测）；b屏蔽检测... 这篇论文主要是讲了对成人图片分类精度的提升。主要贡献有下面两点1.通过多任务学习的方式，增加了先验信息（敏感部位，例如胸，屁股的检测框的回归），由于分类和回归的基座是共享的，所以强迫网络来学习敏感信息，然后增加这些成人图片的分类准确性，说白了就是一个人工的attention。2.一种新的训练策略。这个是为了提高模型的迁移能力。步骤有四：a先在小数据上训练整个网络（包含分类和检测）；b屏蔽检测...
- 在OCR场景使用GCN图卷积 大家好，今天给大家介绍一篇关于在OCR场景中使用图卷积的模型TIES，并对其中edgeconv边卷积部分给出一些自己的理解。那么我们直奔主题。 这个场景的主要目的是利用图卷积GCN来判断OCR票据图像中一对单词是否在同一行/列/cell中。模型的主要输入有：OCR图像，每张图中每个单词的词嵌入特征，每张图中单词即点的个数，每张图的三个邻接矩阵（cell，row... 在OCR场景使用GCN图卷积 大家好，今天给大家介绍一篇关于在OCR场景中使用图卷积的模型TIES，并对其中edgeconv边卷积部分给出一些自己的理解。那么我们直奔主题。 这个场景的主要目的是利用图卷积GCN来判断OCR票据图像中一对单词是否在同一行/列/cell中。模型的主要输入有：OCR图像，每张图中每个单词的词嵌入特征，每张图中单词即点的个数，每张图的三个邻接矩阵（cell，row...
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