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RSS订阅转载 pytorch入门 - LetNet5神经网络
LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一，为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。使用卷积层提取空间特征使用子采样层(池化层)降低特征维度使用全连接层进行分类采用梯度下降法进行训练虽然LeNet5最初是为识别手写数字设计的，但我们可以将其应用于更广泛的图像分类任务，如FashionMNIST数据集。
2025-07-18 19:48:53
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转载 基于Prometheus的全方位监控平台
一、基于Prometheus的HPA自动伸缩背景：Kubernetes集群规模大、动态变化快，而且容器化应用部署和服务治理机制的普及，传统的基础设施监控方式已经无法满足Kubernetes集群的监控需求。需要使用专门针对Kubernetes集群设计的监控工具来监控集群的状态和服务质量。Prometheus则是目前Kuber...
2024-08-22 02:21:14
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空空如也
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