用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情，比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效，比如以下几种场景：在服务台，几乎三至四成的事故票单没有被发送至相应的团队，这些票单一直毫无目的地漫游着。等相应团队收到票单，事故已经蔓延到高层管理人员处，引起许多麻烦。假设用户使用打印机遇到问题。用户联络服务台，服务台分发票单给IT支持团队，然后他们通过更新用户系
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2020-12-24 12:40:55
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训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。 实验标准 因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下： 1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片（png格式 ...
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编程语言 时间：
2020-11-19 12:58:15
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本文分享自华为云社区《基于MindSpore的ResNet-50蘑菇“君”的识别应用体验》，原文作者：Dasming。 摘要：基于华为MindSpore框架的ResNet-50网络模型，实现6714张共10类蘑菇图片的识别分类训练。 背靠全新的设计理念，华为云推出了 MindSpore深度学习实战营 ...
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2020-11-16 13:32:42
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利用pytorch 定义自己的网络模型时，需要继承toch.nn.Module 基类。 基类中有parameters()、modules()、children()等方法 import torch import torch.nn as nn class myModel(nn.Module): def ...
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2020-11-04 18:26:34
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HelloDocker（四）——Docker网络一、DockerNetworkNameSpace1、DockerCNM网络模型Docker通过libnetwork实现CNM网络模型。CNM网络模型有三个组件：（1）Sandbox(沙盒)，每个沙盒包含一个容器网络栈(networkstack)的配置，配置包括：容器的网口、路由表和DNS设置等。（2）Endpoint(端点)：通过Endpoint，沙
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2020-11-02 10:08:48
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//20201030 写在前面：最近几天在在学习Tensorflow v2框架搭建网络，今天在这里做一下summary，主要简述一下搭建的大致流程以及需要的要素，最后就是如何存储以及读取存储恢复网络 1.导包 （此处因为做了可视化以及使用mnist当做数据集，所以使用了matplotlib和kera ...
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2020-10-31 02:00:27
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前言随着移动互联网的蓬勃发展，今天的数据中心和10年前的数据中心大为不同，无论从IDC的机器规模，还是流量模型都发生了很大变化。《前浪：传统数据中心的网络模型》已经为大家介绍了数据中心网络建设的基本要求、传统web时代的网络架构；本文将从以下几方面对移动互联网时代的数据中心进行介绍。01移动互联网时代的数据中心网络设计的目标是什么？02移动互联网时代数据中心的架构是怎样的？03Clos架构为何选择
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移动开发 时间：
2020-10-10 17:32:35
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个推运维平台高级网络工程师山川随着互联网公司规模的扩大，企业对成本控制和数据安全的需求越来越高，大部分公司往往会自建机房，而非租用云服务器。个推在互联网数据中心（InternetDataCenter，简称IDC）网络规划和运营方面也经历了几次的迭代和变迁，同时，我们也对数据中心网络发展的历程进行了总结。我们将围绕IDC网络运营规划的基本要求、传统PC时代的网络架构、移动互联网和大数据时代的IDC网
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2020-10-09 21:23:35
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五、flanneld安装部署详解kubernetes设计了网络模型，但却将它的实现交给了网络插件，CNI网络插件最主要的功能主是实现pod资源能够跨宿主机进行通信常见的CNI网络插件：FlannelCalicoCanalContivOpenContrailNSX-TKube-routerFlannel三种模型：host-gwVxLanDirectrouting5.1host-gw模型host-gw
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2020-10-05 22:08:57
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分享一个非常好的深度学习项目实战视频课程-人脸检测课程 01-人脸检测项目概述( 02-课程数据，代码下载链接.txt 03-数据收集 04-正负样本裁剪策略 05-Caffe数据源准 06-LMDB脚本文件 07-制作LMDB数据源 08-网络模型配置文件 09-选择合适的参数并训练网络模型 10 ...
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2020-09-24 00:06:12
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