基于Nginx Ingress实现灰度发布

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    灰度图 rgb深度学习 内容精选 换一换
  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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  • 自动学习

    编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建像分类、物体检测、预测分析和声音分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 像分类:识别片中物体的类别。 物体检测:识别出片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。

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  • 云原生近几年的发展趋势

    软硬一体化:传统基础设施的网络、存储、计算能力与云原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力:服务治理与业务逻辑逐步解耦,服务治理能力下沉到基础设施,服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安全、可监测性、灰度发布等治理能力。 趋势3 有状态应用向云原生迁移:无状态+

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  • 蓝绿发布步骤

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  • 微服务治理中云容器的应用

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    Core强大计算吞吐量的需求。同时DVPP也可以完成像的裁剪与缩放。 上展示了一种典型改变像尺寸的裁剪和补零操作,VPC在原像中取出的待处理像部分,再将这部分进行补零操作,在卷积神经网络计算过程中保留边缘的特征信息。补零操作需要用到上、下、左、右四个填充尺寸,在补零区域中进行像边缘扩充,最后得到可以直接计算的补零后图像。

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