依赖管理 ——用于依赖管理的包和框架 Composer/Packagist : 一个包和依赖管理器 Composer Installers: 一个多框架Composer库安装器 Pickle: 可以在任意平台上安装PHP扩展包 依赖管理的附加部分 ——其它依赖管理的相关工具 Satis : 静态的Composer库生成器 Composition: 一个运行时检查Composer环境的库 Version : 一个在语义上分析和比较的库 NameSpacer : 将下划线转为命名空间的库 Patch In
不过,at the vary beginning,我想再和大家确认两个概念问题——Stub(存根)和Mock(模拟)
当谈到技术和资源管理时,确实并非所有事物越大越好,这点尤其在 Docker 镜像的管理上体现得淋漓尽致。随着镜像大小的增加,云存储和运维成本也随之增加。因此,有效地减小 Docker 镜像的尺寸对于降低成本和提高效率至关重要。
安装 nginx 服务器 访问 nginx Tags | Docker Hub 可查看详情 https://hub.docker.com/_/nginx?tab=tags 这里我们拉取官方最新镜像:
setup伪造方法返回值的格式为伪对象.Setup(fake=>fake.方法名).Returns(返回值)
Bootstrap 3 与 4 差别很大,目录文件结构、所引入的内容也不同,这里说说一下 Bootstrap 引入的文件、网页模板和兼容性问题。本网站刚刚搭建好,正好发一下文章原来测试网站。
边缘计算集群更靠近终端设备,能提供低延时、高带宽、高可靠、本地安全隐私保护等特性,且集群服务器以linux系统为主,但海量服务器的存在增加了运维难度。
2018 年五月之后,微软将后续发布的所有 docker image 都推送到了 MCR (Miscrosoft Container Registry),但在中国大陆,它的速度实在是令人发指,本文将介绍一种方法来解决这个问题。
这两天一直想找个机会做一下API的身份验证,就像微博那样提供接口给别人用,但又有所限制,也不会导致接口滥用。 大概一年半之前,写了个大学英语四六级成绩查询的接口(由于历史原因,此Github帐号不再使用了,新的在这里),托管在新浪云,放到了网上,也没有加任何限制,结果被一个人短时间内多次调用,真的是非常频繁,浪费了不少云豆。现在正好可以用之前写的成绩查询接口来做这个身份验证的实验。 准备工作 在做一个二维码签到/点名系统时,需要后台同时支持移动端、PC端和网页版,因此决定写成接口,这样比较方便。既然写成接口
选自Google Research 机器之心编译 参与:蒋思源 近日,谷歌开源了 MobileNet,它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型,还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外,谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
虽然深度学习在图像分类、检测等任务上颇具优势,但提升模型精度对能耗和存储空间的要求很高,移动设备通常难以达到要求。
获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题,还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
本文github源码地址: 在公众号 datadw 里 回复 图像 即可获取。 笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用,来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景。 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe、Matconvnet、Theano和Torch等。它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的、自带预训练模型的Python库。最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet、VGG、Ince
现代cms框架(laraval/symfony/slim)的出现,导致现今的php漏洞出现点、原理、利用方法,发生了一些变化,这个系列希望可以总结一下自己挖掘的此类cms漏洞。
最近发现有不少需求可以通过 Nginx JavaScript (NJS)来完成,相比较运行一套完整的 Web 服务来说,轻量高效的方案总是惹人喜爱,更何况这套方案是由 Nginx 官方团队推出,并搭上了繁荣的 JavaScript 生态。
01 摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习(Deep Residual Learning for Image Recognition)https://www.leiphone.com/news/201606/BhcC5LV32tdot6DD.html 这个152层ResNet架构深,除了在层数上面创纪录,ResNet 的错误率也低得惊人,达到了3.6%,人类都大约在5%~10%的水平。这是目前为止最好的深度学习框架。可以看作人工神经网络领域的又一里
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
配置 bootstrap 很简单,首先是 css 文件的导入,我们只要将 css 文件以 link 标签的形式添加到 head 标签中,并放置在所有其他样式表之前就行,代码如下:
摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习(Deep Residual Learning for Image Recognition)(https
没关系,全宇宙最好的IDE,visual studio会帮你,点击运行,会自动编译你的启动项目以及其依赖的项目。
关于rest和orm框架的组合使用,几年前我就写过使用Slim+Notorm来搭建restful服务,不过看到Notorm几年没更新了,所以贪新厌旧换了Medoo,它非常精简,除去依赖,就一个文件,使用也很简单,可以看以下网页文档: 官方文档 | 中文文档
GoogleNet,即 Inception V1 网络结构,包含 9 个 Inception 结构:
在搭建网络时,TF-Slim 提供 repeat 和 stack,允许用户重复执行相同的 操作,方便网络构建,例如:
在今年8月26日 jQuery 终于是更新了一个 3.6.1 维护版本,距离上一个版本发布时间已过去一年零五个月之久,其维护者表示接下来主要考虑修复聚焦与失焦(focus & blur)的问题以及一些难以捉摸的边缘情况,可能是历史原因,jQuery 中与焦点有关的地方都很难改变,团队从未完全正确地修复,所以他们暂时保留这些内容,并将在未来解决,特别是因为这些更改最终可能需要发布一个新的主要版本。
标签克隆的两种实现方式: <body> + <input type="text"/> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.4.1.min.js"></script> <script> function Add(ths) {
+ <input type="text"/>
从前的机器之心,年会是喝酒、打德州扑克,这次我们要去玩球。那么问题来了:机器之心年会举办了什么球赛?
本文介绍了一种用于从语义分割图生成逼真街景图像的框架,该框架能够同时捕捉低级细节和高级语义信息。该框架使用了一种基于生成对抗网络(GAN)的生成器,该生成器可以学习如何从语义分割图中合成逼真的图像。该框架还使用了一种评估指标,该指标可以衡量生成的图像与真实图像之间的差异。实验结果表明,该框架可以生成与真实图像非常相似的逼真街景图像。
在这篇文章中,我将分享如何使用 Dockerfile 为不同的编程语言和框架创建 Docker 镜像。我们将覆盖 Java、Python、Vue3 和 Go。
slim是一种轻量级的tensorflow库,可以使模型的构建,训练,测试都变得更加简单。在slim库中对很多常用的函数进行了定义,slim.arg_scope()是slim库中经常用到的函数之一。函数的定义如下;
原文: AIUAI - 网络结构之 Inception V4 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connection
Docker 容器化技术是当今最重要的基础设施之一,或者说它已经成为服务程序 的标准化运行环境。
机器之心今天的情绪,是怎样一段待你解开的 Python 代码: 将上图输入以下卷积网络,你想要的都在这~ # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf
第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中,我会解释静态链接和动态链接的区别,它们对镜像带来的影响,以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接:两个奇技淫巧,将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
原文:AIUAI - 网络结构之 Inception V2 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision GoogleNet 网络结构的一种变形 - InceptionV2,改动主要有: 对比 网络结构之 GoogleNet(Incept
使用VGG16作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master+VOC2007数据集。
之前希望在手机端使用深度模型做OCR,于是尝试在手机端部署tensorflow模型,用于图像分类。
以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码,解读SSD网络代码实现的各个细节,从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。
Factorizing Convolutions with Large Filter Size
收集整理一些常用的PHP类库, 资源以及技巧. 以便在工作中迅速的查找所需… 这个列表中的内容有来自 awesome-php 的翻译, 有来自开发者周刊以及个人的积累等. 一个前端组件的列表 awesome-frontend 推荐 学习资源 PHP相关的有参考价值的社区,博客,网站,文章,书籍,视频等资源 PHP网站(PHP Websites) PHP The Right Way - 一个PHP实践的快速参考指导 PHP Best Practices - 一个PHP最佳实践 - Clea
StatefulSet 旨在与有状态的应用及分布式系统一起使用。本节将通过使用 StatefulSet 部署一个简单的 Web 应用,来演示StatefulSet的常规操作,包括:
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集,本篇则是对继五大卷积神经网络原理介绍之后的实战延续,同样来自fendouai老师。喜欢我们文章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处,欢迎在文末留言。 LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络。
Bootstrap是美国Twitter公司的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作基于HTML、CSS、JavaScript 开发的简洁、直观、强悍的前端开发框架,使得 Web 开发更加快捷。Bootstrap提供了优雅的HTML和CSS规范,它即是由动态CSS语言Less写成。Bootstrap一经推出后颇受欢迎,一直是GitHub上的热门开源项目,包括NASA的MSNBC(微软全国广播公司)的Breaking News都使用了该项目。 [1] 国内一些移动开发者较为熟悉的框架,如WeX5前端开源框架等,也是基于Bootstrap源码进行性能优化而来。
正常情况下,按照目前主流的单细胞数据分析教程,是可以分析我们的数据的。但是,如果在分析过程中发现了不正常的现象,比如,batch这个幽灵真的在脑海里盘旋不去,我们就要检查batch的来源了。
由于 Mac 下文件名大小写不敏感,造成 git 下如果改了名字,譬如小写改大些,推送到 linux 服务器的时候会没有效果,Github 上的也是小写。 所以,如果在 Mac 上改文件名,需要用下面的命令
选自Google Blog 作者:Mark Sandler、Andrew Howard 机器之心编译 参与:黄小天、思源 深度学习在手机等移动端设备上的应用是机器学习未来的重要发展方向。2017 年 4 月,谷歌发布了 MobileNet——一个面向有限计算资源环境的轻量级神经网络。近日,谷歌将这一技术的第二代产品开源,开发者称,新一代 MobileNet 的模型更小,速度更快,同时还可以实现更高的准确度。 项目链接:https://github.com/tensorflow/models/tree/mas
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