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RSS订阅原创 字符集vs字符编码vs编码字符集
时常听到Unicode,UTF-8,ASCII,GBK。。。一系列与字符相关的概念，傻傻分不清楚。背景介绍我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。简单的说字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。相关概念字符集：一个规则集合的名字，对应到真实生...
2022-02-22 16:03:20
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原创 Overlay网络与Underlay网络
在学习有关vxlan相关知识的时候，提到vxlan是一种overlay网络，于是便学习了一下相关的知识。overlay VPN提到overlay网络之前，就不得不提一下与其相关的VPN。VPN有两种，一种是点到点（peer-to-peer）VPN,另外一种则是overlay VPN。两种VPN的区别主要体现在运营商所提供的网络（PN）和用户自己网络(CN)之间是否会产生影响： peer-to-peer VPN：用户自己的网络的任何改变都会影响到运营商所提供的网络。 overl
2022-02-09 15:12:18
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原创 ProcessOn如何增加文件数
目前主要还是通过邀请好友的方式增加文件数，需要的大佬们可以用微信扫一下下面这个码就可以得到七天会员啦，会员是无文件数限制的。
2022-02-07 17:05:42
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原创 VPC简介
VPC简介VPC全称是Virtual Private Cloud。VPC可以理解为是一种云，也可以是一种网络模式（因为云本身也是一种资源池）关于虚拟私有云（VPC）的名称由来从基础架构服务（laaS）来看，云可以理解一种资源池，像我们常见的公有云，私有云以及混合云。VPC本身也是云的一部分，有点类似于VPN,都是在公共资源上隔离出一个个用户。VPC是这么一种云，它由公有云管理，运行在公共资源上，但是保证每个用户之间的资源是隔离，用户在使用的时候不受其他用户的影响，感觉像是在使用自己的私有云一
2022-02-07 11:18:57
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原创 负载均衡之Keepalived
严格意义来说，Keepalived主要是通过虚拟路由冗余来实现高可用功能,但是其也可以借助IPVS实现负载均衡，所以也简要的学习了一下。简介起初是设计来监控集群中各个节点的状态，根据TCP/IP模型中网络层（ICMP控制消息请求），传输层（tcp三次握手），应用层（http请求）等方式确保负载均衡器后面的实际服务是运行的，当检测失败时，当主负载均衡器出现问题时，由备负载均衡器承载对应的业务，从而在最大限度上减少流量损失，并提供服务的稳定性。routeA,routeB,rou...
2022-01-20 16:31:18
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原创 关于CRDT的一些理论理解
关于CRDT相关的一些理论知识全称： Conflict-free Replicated Data Type（无冲突的复制数据类型） 由来： 在分布式系统中，不同节点之间的数据复制存在一致性问题（强一致性问题），CRDT作为一种理论来指导如何将原有数据结构设计成在数据复制过程中通向最终一致性的一种新的数据结构。 最终结果： 确保操作的独立性并且操作彼此不会冲突从而避免协调。 相关理论： CAP：Consistency, Availability, Partition
2022-01-19 14:14:31
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原创 k8s中的deployment
Deployment是k8s中用来管理发布的控制器，在开发的过程中使用非常频繁，本篇文章主要介绍deployment相关的使用和原理。声明式API 最终一致性 水平触发 资源对象 。。。一，Deployment的作用定义一组pod的期望数量，controller会维持Pod的数量和期望的一致（其实deployment是通过管理rs的状态来间接管理pod） 配置Pod的发布方式，controller会按照给定的策略去更新pod资源，以此来保证更新过程中可用的pod数量和不可...
2021-12-27 22:22:09
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原创 k8s基础解析
一、关于k8s的理解k8s作为一个容器编排平台，其核心功能是编排。 Pod是k8s的最小调度单位，具有很多的字段和属性。其编排的实现主要是通过一个个控制器根据被控制对象的属性和字段实现的。 在k8s中，每个build-in资源类型（Deployment,Statefulset...也就是内置类型）都有对应的控制器,都遵循一个通用的编排模式：Reconcile loop(调谐循环).for {actualState := GetResourceActualState(rsvc)expectSt
2021-02-28 12:04:34
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原创 关于python的一些编程小技巧------Part1(字典)
python作为一门简单高效的编程语言，常常因为其语法的简便性而导致我们在编写代码的过程中“为所欲为”，本篇文章主要分享一下在日常编写代码的过程中的一些小技巧。
2020-09-03 20:04:21
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原创 Yolo_v3模型剪枝（voc格式训练自己的数据集）
本文主要针对yolo_v3进行模型剪枝量化，主要使用voc格式的数据集训练自己的数据，代码主要在：-[x]https://github.com/ReOneK/Yolo_v3_prune_vocdata具体步骤如下：## 一、数据处理- 将标注数据放入data/Annotations,图片数据放入data/images- 运行modify.py文件，避免因图片问题导致标注文件中图片的长宽为0的问题-将voc_label.py中classes修改为自己的训练类别，并分别运行make..
2020-09-02 20:06:05
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原创 关于win10环境下在使用torch调用cuda（）失败的原因
看了无数篇博客都是牛头不对马嘴，忙活了半天才搞清楚如果大家在用torch的过程中看见这样的错误。。。。淡定，不是你的问题，也不是代码问题。。。是破win10的原因只需要在代码前面加上torch.cuda.current_device()torch.cuda._initialized = True就可以正常训练了。。。心累啊...
2019-07-26 21:31:01
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原创 使用torch调用cuda时出错
首先①使用 torch.cuda.is_available()查看是否正确安装cuda以及cudnn,但是有时候会发现明明是有GPU存在就是调用不了，出现以下错误PyTorch非常容易的就可以使用GPU，可以用如下方式把一个模型放到GPU上：device = torch.device("cuda：0")model.to(device)然后可以复...
2019-07-26 10:39:49
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原创 win10+pytorch1.0+cuda9
原本安装pytorch只需要一条命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch结果不是网不行就是各种出错。。。于是用pip安装试了一下，发现还是pip好用啊，conda说的那么好。。。这是官网推荐的pip install https://download.pytorch.org/whl/c...
2019-07-13 20:07:49
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原创 L1正则为什么会产生稀疏解
L1正则化：为啥会产生稀疏矩阵：（看图）L1的等值线是方形,等值线相交时很大概率上出现在顶点处，而顶点都在坐标轴上，因此必有其他参数为0，所以用L1正则的解具有稀疏性.数学解释：对损失函数求梯度：我觉得还是图像生动一点，极小值产生时，也就是说损失函数时是一个凹图（没找到图。。），即此处的损失函数的导数是为0的，不就是梯度为0吗？梯度不就是w...
2019-07-13 19:56:33
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原创 关于python中的作用域和lambda
python 的lambda 匿名函数遵循和标准函数一样的作用域规则。一个lambda 表达式定义了新的作用域，就像函数定义，所以这个作用域除了局部lambda/函数，对于程序其他部分，该作用域都是不能对进行访问的.那些声明为函数局部变量的lambda 表达式在这个函数体内是可以访问的；然而，在lambda 语句中的表达式有和函数相同的作用域result = lambda x, y...
2019-04-21 14:50:33
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原创 形态学中的开运算和闭运算
今天偶尔看到一个可以很好理解开运算和闭运算的图，给大家分享一下。。开运算：先腐蚀后膨胀的过程称为开运算它具有消除亮度较高的细小区域、在纤细点处分离物体，对于较大物体，可以在不明显改变其面积的情况下平滑其边界等作用图示：可以很清楚的看出来，开运算能和很好的消除暗背景下的亮元素，而且可以很好的避免物体的面积变大对比腐蚀。。。闭运算：先膨胀后腐蚀作用：它具有填充白...
2019-04-21 14:48:29
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原创 pandas中如何处理缺失值
大多机器学习算法不能处理缺失的特征，因此先创建一些函数来处理特征缺失的问题。当在一些.csv文件中缺少某些值的时候，一般有三种方法解决：1 去掉对应的整个属性2 去掉缺失值所在的数据3 将缺失值进行赋值在pandas中，用 DataFrame 的 dropna() ，drop() ，和 fillna() 方法，可以方便地实现：#去掉缺失值所在数据data.dropna(su...
2019-01-09 20:13:21
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原创 机器学习下的几种创建测试集的方法
理论上，创建测试集很简单：只要随机挑选一些实例，一般是数据集的 20%例如：import numpy as npdef split_train_test(data, test_ratio): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_set_size = int(len(data) * test_r...
2019-01-08 21:55:51
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原创 机器学习的分类
机器学习下面是一个大宝藏，包含了很多种学习方式，其中最典型的是四种：一 监督学习 在监督学习中，用来训练算法的训练数据包含了答案，称为标签。一个典型的监督学习任务是分类。垃圾邮件过滤器就是一个很好的例子：用许多带有归类（垃圾邮件或普通邮件）的邮件样本进行训练，过滤器必须还能对新邮件进行分类。另一个典型任务是预测目标数值，例如给出一些特征（里程数、车龄、品牌等等）称作预测值，来预...
2019-01-08 21:36:46
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原创 Windows下安装mxnet_cu90
最近无聊发现李沐大神的深度学习资料，于是也想着手学习一下mxnet,本以为只是 在anaconda下简单的pip install mxnet_cu90,但是发现不能成功调用GPU,弄了大半天也不行，最终找到如下可用办法： 1 git clone https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh2 conda create -n gluon a...
2018-12-09 20:34:13
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原创 python中的可变对象和不可变对象
今天无意间看到一个关于python的小知识点，分享给大家以前在最初学python的时候，理解id()这个概念的时候有一个尴尬的地方，就是创建不同对象的id应该是不同的，但是。。。。如图当时觉得很神奇。。。。然后就跳过了，今天无意间看到，就做个笔记吧Python 仅缓存简单整数，因为它认为在Python 应用程序中这些小整数会经常被用到。Python 缓存的整数范围是(-1, ...
2018-12-04 11:03:29
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原创 python中关于属性和方法
有时候会经常把属性和方法弄混淆，更是在python中，像实例属性，实例方法，类属性和类方法，以及静态属性和静态方法。 在python中，程序中存储的所有数据都是对象，而每一个对象都有一个标识，一个类型和一个值，for example: a=42就会创建一个值为42的整数对象，而a就是这个标识，类似与is和==的区别（is就...
2018-11-29 20:25:55
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转载 关于python中的__new__
__new__ 方法是什么？如果将类比喻为工厂，那么__init__()方法则是该工厂的生产工人，__init__()方法接受的初始化参 数则是生产所需原料，__init__()方法会按照方法中的语句负责将原料加工成实例以供工厂出货。而 __new__()则是生产部经理，__new__()方法可以决定是否将原料提供给该生产部工人，同时它还决定着出 货产品是否为该生产部的产品，因为这名经理可以借该...
2018-05-27 22:17:10
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原创 关于python的深复制和浅复制
1 浅复制在python中，构造方法和[:]做的是浅复制，即复制了最外层的容器，副本中的元素是源容器的元素的引用如果浅复制内的元素是不可变的，那么没什么影响，但是如果包含可变元素，如元组中包含列表之类的，对元组中的列表（可变元素）进行修改的话就是原地修改，但是如果对不可变元素进行修改，就等于是创建了一个新元组（元组是相对不可变的），所以浅复制后的两个对象，对可变对象的引用是相同的，对原本元组里的数...
2018-03-16 14:33:34
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机器学习实战
2019-04-25
通过反转图像来理解深度图像
2018-12-14
反卷积（卷积层的可视化）
2018-12-14
生成对抗性网络的统一框架（paper）
2018-12-14
深度学习实战项目
2018-11-26
构建多层神经网络
2018-05-24
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