prepare: 添加IAM用户、安装AWS CLI 通过 AWS CLI 调用rekognition检测 image-text window命令行下输入如下命令：aws rekognition detect-labels ^ --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\ ...
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2018-12-14 19:36:10
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下载python源代码之后，使用： 下载下来的数据集分成： mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist.test.labels 60000*10 ...
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2018-11-28 12:23:26
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承接上一篇博客。该论文思路清晰，实验充分，这里大致写一些比较不错的idea。从标题就能看出本文的主要贡献：轻量、鲁棒。利用一个轻量CNN从大规模数据且含大量噪声中来学习一个深度面部表征。 直接谈谈贡献： 本文介绍MFM操作，一种特殊的maxout来学习少参数网络。相比于ReLU从数据中学来阈值，MF ...
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2018-11-24 11:36:34
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一.概述强大的自愈能力是Kubernetes这一类容器编排管理引擎的一个重要特性。通常情况下，Kubernetes通过重启发生故障的容器来实现自愈。除此之外，我们还有其他方式来实现基于Kubernetes编排的容器的健康检查吗？Liveness和Readiness就是不错的选择。二.实践步骤2.1系统默认的健康检查。apiVersion:v1kind:Podmetadata:labels:test
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2018-11-16 20:47:20
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from numpy import * import operator def createDataSet() : group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 1.1]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] retu... ...
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2018-11-03 15:50:06
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A string S of lowercase letters is given. We want to partition this string into as many parts as possible so that each letter appears in at most one p ...
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2018-10-20 23:53:47
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A string S of lowercase letters is given. We want to partition this string into as many parts as possible so that each letter appears in at most one p ...
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2018-10-17 16:52:52
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k近邻优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；k近邻缺点：计算复杂度高、空间复杂度高import numpy as npimport operatorfrom os import listdir# k近邻分类器def classify0(inx, dataSet, labels, k): da ...
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2018-10-04 09:51:20
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httpd.ymlapiVersion: apps/v1beta1kind: Deploymentmetadata: name: httpdspec: replicas: 4 template: metadata: labels: run: httpd spec: containers: - nam ...
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2018-10-01 01:11:58
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A string S of lowercase letters is given. We want to partition this string into as many parts as possible so that each letter appears in at most one p... ...
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2018-09-23 11:33:42
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