k8s学习二:学习基本概念和搭建dashboard

现在开始整可视化 这个时候,我们可以了解一些名词 master Master 节点是 Kubernetes 集群的控制节点，负责整个集群的管理和控制 我们之前搭建的就是master节点,可以通过docker ps,docker images看到它运行的组件: 这些组件具体有啥用暂时不讲

CNN网络实战技巧

但通常情况下，我们需要研究的领域可获得的数据极为有限，在少量的训练样本上精度极高，但是泛化效果极差。2、训练成本，很少去从头开始训练一整个深度卷积网络，从头开始训练一个卷积网络通常需要较长时间且依赖于强大的 GPU 计算资源。 3.5.1.2 方法 最常见的称呼叫做fine tuning

云上泰国，打造东南亚数字枢纽典范

而泰国政府部门制定数字主权云标准和规范所需的人才和资源存在一定缺口，无法自行设计和实施标准和规范，因此亟需更稳定可靠的云服务提供商提供成熟的标准、经验和运维方案。 泰国政府数据中心和云服务（GDCC）项目应运而生，由总理办公室发布、数字经济和社会部负责，泰国国家电信公司（NT

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第十一课：PEFT

这么好的学习资料竟然公开了？？？！！！

s 视频地址： https://www.bilibili.com/video/av59538266 目录内容如下： 从机器学习是什么到深度学习和集成学习，所有的内容全部覆盖。系统的学习内容，助你在机器学习的道路上一臂之力。 部分课程预览： 喜欢小编的分享就请扫一扫下面的这个二维码吧～

Py之face_alignment：face_alignment库的简介、安装、使用方法之详细攻略

     使用世界上最精确的面部定位网络，从Python中检测面部地标，该网络能够检测二维和三维坐标中的点。它使用了FAN最先进的基于深度学习的面部对齐方法。 Github地址：https://github.com/1adrianb/face-alignment

加速 PyTorch 训练的方法

1/10，但模型性能仍能比肩原论文中的水平。在常见的体系架构和优化器中，这种 schedule 似乎表现得很好。 Pytorch 已经实现了这两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。

PRCV 2021 阿尔茨海默病分类技术挑战赛

健康威胁之一，基于脑影像探索AD的影像学标记对AD早期识别和及时预防具有重大临床意义。本次大赛旨在提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像

什么是image caption？

RNN中去生成单词序列。这种模型表面上看起来非常吸引人，依赖于强大的深度神经网络，能够用 end-to-end 的方式学习到一个从图像到语言（vision2language）的直接对应关系，但忽略了一个重要的事实——图像和语言之间，其实是存在鸿沟的。虽然用神经网络将图像空间和语言空间 embed 在同一个空间当中，但这两个空间应该需要一个共同的

华为云TechWave工业互联网专题日，技术为工业创造新价值！

如何实现企业内外应用连接？工业知识怎样与AI深度融合？数据能够创造怎样的价值？华为云TechWave工业互联网专题日以“工业互联网，赋能行业智能升级”为主题，围绕工业互联网创新技术进行讨论和分享。业界产业领袖专家华为工业互联网技术大咖11月26日 14:30华为云TechWave

sam优化器学习笔记

损失值和损失的锐度。具体来说，在我们的处理过程中，进行锐度感知最小化（SAM），在领域内寻找具有均匀的低损失值的参数。这个公式产生了一个最小-最大优化问题，在这个问题上梯度下降可以有效地执行。我们提出的实证结果表明，SAM在各种基准数据集上都改善了的模型泛化。 在深度学习中

DL之FCN：FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

义了一个skip架构，它结合了来自深度粗层的语义信息和来自深度细层的外观信息，从而生成精确而详细的分段。我们的全卷积网络实现了PASCAL VOC(相对于2012年的67.2% mean IU，提高了30%)、NYUDv2、SIFT Flow和PASCAL- context的分割

华为云+AI+5G加持虎牙，重构直播生态未来

为推动直播内容生态不断发展,虎牙携手华为达成了深度战略合作。在5G的大命题下,华为和虎牙双方将充分融合硬件技术和交互内容的经验,深入探索直播互娱的和虚拟内容的广阔前景, 务求带来颠覆性的变革和爆发式的增长。 为了构筑更多元更个性化的直播互娱模式,华为和虎牙将基于虎牙平台糅合人物、场景和互动以实现虚实结合的内容生产模式

MindSpore模型优化与调参

（超参）超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。般会定义以下用于训练的超参：训练轮次（epoch）：训练时遍历数据集的次数。批次大小（batch size）：数据集进行分批读取训练，

【水果蔬菜识别】基于matlab GUI灰度+二值化+腐蚀+直方图处理水果蔬菜识别【含Matlab源码 1052期】

分类效果较差。近年来,随着计算机技术的提升和新型算法的提出,出现了一些基于模式识别算法的较新方法,比如基于卷积神经网络的水果识别系统和基于深度学习的水果图像识别系统。 最初,深度学习是为了解决图像识别问题而提出的;如今,深度学习已经在图像、语音等方面取得了重大突破。目前,深度学习技术已经广泛应用到图像识别中

昇腾学院 | 开讲啦，学习AI不能停！

起学昇腾，一起聊AI别忘了除了能get到新鲜前沿的AI知识，还有惊喜礼品关注昇腾学院系列课程并参与最后的“Atlas大力神”挑战赛精美礼品和HDC.Cloud 2020门票等你来拿！昇腾开发者社区：基于华为昇腾系列AI处理器进行AI应用开发的开放使能平台，全方位助力开发者，共建开放、普惠的人工智能生态

[CANN训练营第四期] 第四课大作业环境搭建记录

所以只能是这个标题了.先看作业题目:本次课程作业总体要求：编写一个自定义算子，并集成部署到开发环境中；编写一段简单TF代码调用一下这个自定义算子；编写一段TF深度神经网络训练代码，集成这个自定义算子，并训出pb模型；将上一步的pb模型转换为om模型；编写AscendCL推理代码调用上一步的om模型并

【论文导读】-GCLSTM graph convolution embedded LSTM for dynamic networ

动态网络链接预测由于其在生物学、社会学、经济学和工业界的广泛应用，正成为网络科学的研究热点。然而，这是一个挑战，因为网络结构随着时间的推移而演变，使得添加/删除链接的长期预测特别困难。受深度学习框架，特别是卷积神经网络( CNN )和长短时记忆( LSTM )网络的巨大成功的启发

公司用什么软件监控电脑：解读 Icon 在文本处理监控中的应用优势

否符合公司的安全策略和管理规定。这种对文本内容的深度分析能力，有效防止了公司内部信息的不当泄露和违规传播。 Icon 在可视化报告与风险预警中的卓越表现 除了文本的收集和分析，Icon 还能将监控结果以直观的可视化报告形式呈现给管理人员。它可以生成各种图表和报表，展示文本监控的整

全球Aqualink海洋表面和次表面温度子集

在表面和不同的深度捕捉海洋温度。它们还能够测量诸如波高和风况等。你可以在这里阅读关于aqualink浮标的信息Aqualink 这些数据集是用我之前写的pyaqua工具下载和处理的，你可以在这里阅读关于aqualink和pyaqua工具。这些数据代表海面温度以及深度温度。这些