CKA考试2022年最新经验分享

已于 2022-06-20 09:53:30 修改
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分类专栏： CKA 文章标签： 经验分享 人工智能
于 2022-03-02 08:11:43 首次发布
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本文分享了CKA（Kubernetes管理员认证）考试的报名优惠、备考策略和考试注意事项。建议考生利用官方文档进行复习，熟悉kubeadm创建集群，并提供了一些考试技巧，如使用kubectl自动补全和浏览器收藏夹快速访问文档。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CKA: Kubernetes管理员认证（CKA）旨在确保认证持有者具备履行Kubernetes管理员职责的技能，知识和能力。 CKA认证可帮助经过认证的管理员在就业市场中快速建立自己的信誉和价值，并能帮助公司更快地雇用高质量的团队来支持他们的发展

如果企业想要申请 KCSP ，条件之一是：至少需要三名员工拥有CKA认证

这里主要和大家分享一下考试报名优惠、如何备考和考试注意事项

考试报名

报名地址:

报名成功之后，可在12个月之内进行考试，考试不过有一次补考机会。

注意：需要有美元币种信用卡（Visa之类），如果没有可以叫亲朋好友帮付款或者考虑中文监考考试（支持支付宝付款）

报名的姓名不要乱填，需要和护照上的汉语拼音一致

获取证书条件:

CKA：66分或以上可以获得证书；

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视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
黎国溥
09-18 11万+
本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。
SE模块 通道注意力机制
qq_43739296的博客
01-06 2615
SE模块 SE，squeeze-and-excite，也就是通道注意力机制，也就是对通道方向上计算emphasis，然后channel-wise乘以原特征，如下所示。
通道注意力机制(CA)
kuailezzf的博客
07-29 6231
通道注意力机制（Channel Attention, CA）是一种广泛应用于计算机视觉中的注意力机制。它主要用于提取图像特征中不同通道之间的相关性，以帮助网络更好地聚焦于重要的特征信息。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）通常通过堆叠多个卷积层来提取图像的高级特征表示。然而，具体来说，通道注意力机制通过引入一个注意力模块来学习每个通道的权重，从而动态调整每个通道的重要性。如图1所示，通道注意力机制通过以下步骤实现：输入：假设输入特征图的尺寸为C×H×W，其中C是通道数，H和W分别是高度和宽度。
通俗易懂理解通道注意力机制(CAM)与空间注意力机制(SAM)
IT菜鸟
02-01 8万+
通俗易懂理解通道注意力机制(CAM)与空间注意力机制(SAM)
【深度学习】CAB:通道注意力模块
最新发布
weixin_59422604的博客
01-11 1183
CAB 是一种简单但有效的通道注意力模块，通过学习通道之间的依赖关系，能够自适应地增强重要特征并抑制不重要特征。
通道域（channel）注意力机制——SENet
码匀的博客
08-06 1万+
Paper 之前没有见过这玩意，首先介绍一下通道注意力吧： 不同的通道捕捉的是不同的特征（也就是每个特征图都是有偏重特征的），通道注意力就是用来衡量这些通道重要性的。下面是SENet的一个块： 可能这幅图更清楚： 其对应的公式： SEblock 代码： class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.
注意力机制模块
m0_56250941的博客
07-18 3873
注意力机制模块
注意力模块
weixin_64043217的博客
02-18 1万+
注意力机制
SENET通道注意力机制源代码+注释
爱吃橘子的小翟
02-03 3746
import torch import torch.nn as nn class SENET(nn.Module): def __init__(self, channel, r=0.5): # channel为输入的维度, r为全连接层缩放比例->控制中间层个数 super(SENET, self).__init__() # 全局均值池化 self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) .
Attention(注意力机制代码)
07-16
Attention.zip文件中总结了几种关于注意力机制的代码，有keras和tensorflow，还有PyTorch框架的
高效的通道注意力 | ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
YOLOv8项目贡献者
04-28 3180
高效的通道注意力ECA
手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新
热门推荐
YOLOv8项目贡献者
04-27 20万+
YOLOv5/v7 添加注意力机制教程 2023/6/15更新🍀🍀🍀
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | BiFormer双层路由注意力机制(Bi-level Routing Attention)
Snu77的博客
04-25 2363
BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型，BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中，每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息，而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。具体来说，上层路由器通过全局自注意力机制对所有图像块进行交互，并生成全局图像表示。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年Fine-Grained Channel Attention(FCAttention)注意力机制，并构建C2PSA_FCAttention
tsg6698的博客
12-31 532
1.FCAttention介绍1.1 摘要：近年来，无监督算法在图像去雾方面取得了显著的效果。然而，CycleGAN框架会因数据分布不一致而导致生成器学习混乱，而DisentGAN框架对生成的图像缺乏有效约束，导致图像内容细节丢失和颜色失真。此外，Squeeze和Excitation通道仅利用完全连通的层来获取全局信息，缺乏与局部信息的交互，导致用于图像去雾的特征权重分配不准确。针对上述问题，本文提出了一种无监督双向对比重构自适应细粒度信道注意力网络（UBRFCNet）。
卷积神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)
AI天才研究院
07-12 2260
卷积神经网络中的，并根据所计算的统计量对该维度上的每一个元素赋予不同的权重，用以增强网络的特征表达能力。卷积层的特征维度包括通道维度C和空间维度HW。
视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力、交叉注意力
qq_46981910的博客
07-15 8233
在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的关键技术之一。注意力机制通过模拟人类视觉的选择性注意力，能够在海量数据中自动聚焦于最相关的信息，从而提高模型的效率和准确性。下面将介绍通道注意力、空间注意力、自注意力和交叉注意力四种类型。
注意力机制：通道注意力机制、空间注意力机制、CBAM（附有完整代码)
weixin_50644076的博客
03-03 1万+
注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类注意力机制的计算机科学原理，主要用于提高神经网络在处理序列数据时的性能。在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域。注意力机制的核心思想是让模型能够在处理输入数据时，动态地关注输入的不同部分，而不是一概而论地平均对待所有输入。通过引入注意力机制，模型可以根据输入数据的重要性分配不同的权重，从而使模型能够更加集中精力处理与当前任务相关的信息，提高模型的表现和泛化能力。
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