服务网格是一项热门技术，有时甚至被吹捧为微服务成功的必要条件。但是，与许多抽象一样，服务网格可以节省时间，但不会节省学习时间。...事实上，许多小型平台团队对服务网格增加的复杂性感到不知所措，尤其是在涉及到长时间的操作时。 很自然地会问一个问题：额外的复杂性真的超过了好处吗？...在这篇文章中，我们提出了在投资服务网格之前要考虑的替代方案。服务网格最流行的好处是： 验证; 入口加密； 集群内网络加密； 通讯隔离。...在某些情况下，您将需要服务网格，例如当您需要跨多个 Kubernetes 集群的安全 Pod 到 Pod 通信时。通过排除不能满足您需求的解决方案，您将进一步说服自己为什么选择服务网格开始。...这种做法还简化了网络安全团队设置 NetworkPolicies 的过程。 结论 简单性和可理解性是安全的关键。虽然安全网格带来了巨大的好处，但在采用它们之前请考虑更简单的替代方案。
简化使用 Istio 服务网格的集群连接 探讨在使用流行的服务网格平台 Istio 设置多集群服务网格时的关键考虑因素。...多集群服务连接允许在不同集群中独立部署微服务，促进水平扩展并简化应用程序管理。...以下是使用流行的服务网格平台 Istio 设置多集群服务网格时的一些先决条件和关键考虑因素。...挑战 值得注意的是，设置多集群服务网格可能会很复杂，具体步骤可能会因服务网格平台和您的特定环境而异。...在 Rafay，我们还开发了一个开源的 CLI 工具，以简化配置。 本系列博客的第二部分将分享一个多集群 Istio 服务网格部署的参考设计和示例配置，以及有关开源 CLI 工具的更多详细信息。
过去大多数都是采用数据计算的模式，但随着数据、运行模式及运行环境的复杂化，导致了传统的计算模式出现了较多的弊端，而如今云计算服务网格技术能力的提升使得成为了动态解决虚拟共享资源的技术当中核心使用的方案。...云计算服务网格技术能力 与传统的技术相比云计算服务网格技术能力上有哪些差别呢，首先是侧重点的不同，传统的云计算是需要通过互联网来做为媒介按照需求来提供计算，云计算是属于各类计算融合起来之后的云处理方案。...云计算网格技术的优势 而云计算服务网格技术能力是基于服务网格的框架，为计算和服务提供资源。...无论是云计算还是服务网格技术在数据处理能力上都同样的出众，同时在虚拟资源和动态伸缩上都具有系统调控和存储的能力。但最大的区别是云计算属于专用，而服务网格更侧重的是资源共享式服务。...也可以将其看做是服务网格模式的一次升级，将资源最大化的利用起来并且优化成新的分布式计算模式。
许多熟悉互联网应用的人对于服务网格并不陌生，随着云计算技术的兴起，服务网格云计算也存在着许许多多的关系。服务网格正是基于云计算以及云产品基础当中的一种动态设置。...大家都知道大型的软件应用当中的流量把控是非常困难的，而服务网格就是起到一个协调流量的作用，现在来看一看服务网格云计算中的应用。...服务网格云计算中的应用 现在许多的软件和应用都使用到了云计算技术，所以服务网格云计算中的应用也是非常普遍的。可以这么说，服务网格正是基于云计算基础的一种先进的流量保护模式。...都有哪些服务网格产品 上面已经了解了服务网格云计算中的应用，那么现在都有哪些服务网格软件和产品呢？...不同的应用系统所需要使用的服务网格也是不太一样的。应用系统人员可以根据需求来选择使用。 以上就是服务网格云计算中的应用的相关内容。
在十年之后，人们的生活可能发生很多变化，但与十年之后科技的变化相比就会显得相形见绌。在2010年，人们对云计算技术的讨论主题很简单：采用公共云还是私有云。...但是，尽管多个云计算环境可以提供更多的业务利益，但它们还需要运营的一致性以降低复杂性，消除孤岛并提高可管理性。...，还是本地专业云计算提供商。...与十年之前相比，组织现在可以选择各种云计算提供商提供的一系列解决方案，其中包括一些更具创新性的组织。...该平台还必须在其核心上具有一致的管理和操作，这样做使组织能够采用基于容器的微服务架构，并简化组织对Kubernetes的采用，从而将开发人员、运营和安全性结合在一起，以提供“企业消费”方法。
单阶段检测器训练的时候提出直接用已知的类进行分类和回归，而多阶段检测器先提出proposal，然后根据图像中目标的坐标和大小对proposal进行筛选，之后进行分类和回归，在筛选的时候类是未知的。...(5)训练中的epoch是什么？当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch。然而，当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。...我知道这刚开始听起来会很奇怪，在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。...随着 epoch 数量增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，曲线从欠拟合变得过拟合。那么，几个 epoch 才是合适的呢？不幸的是，这个问题并没有正确的答案。对于不同的数据集，答案是不一样的。...但是数据的多样性会影响合适的 epoch 的数量。比如，只有黑色的猫的数据集，以及有各种颜色的猫的数据集。(6)L2归一化是什么？L2范数归一化就是向量中每个元素除以向量的L2范数。
Q3_final.m % Question 3 | Take Home Exam #3 % Anja Deric | February 24, 2020 cl...
(1)、训练集与测试集的标准定义：从数据中学得模型的过程称为“学习”(learning)或“训练”(training)，这个过程通过执行某个机器学习算法来完成。...上使用的anchor。...当H(x)最优映射接近identity时，很容易捕捉到小的扰动。右边这种结构称为残差网络的残差块，用此模型堆叠能保证模型深度更深，同时收敛快，梯度消失能更好的解决?...因此这么操作后F(x)只拟合出残差函数，这样即使F(x)的导数很小时，强制让网络去拟合小的梯度扰动，网络很轻松的就能拟合，具体的残差块如下图?...左边为原始残差网络，256个通道，优化加了两个1x1的卷积，把输入从256先降到64，再将维数升到256输出，用此方法降低计算量和参数量。最终提升网络的深度，下表为不同残差网络的配置：?
在训练模型阶段：无可避免的，在训练网络的每个单元都要添加一道概率流程。?对应的公式变化如下：没有Dropout的网络计算公式：?采用Dropout的网络计算公式：?...和p(y=1)不同，它不是计算y=1的概率，而是计算当且仅当X被观测到时y=1的概率。先验概率和后验概率之间的关系是什么？...让我们从学习英语的尝试中打破这个令人困惑的定义。我们想要构建的模型是如何使用英语进行交流的表示。我们的训练数据是莎士比亚的全部作品，我们的测试集是纽约。...E-step也是获取期望的过程。即根据现有的模型，计算各个观测数据输入到模型中的计算结果。这个过程称为期望值计算过程，即E过程。M-Step:M的全称是Maximization，即最大化的意思。...M-step也是期望最大化的过程。得到一轮期望值以后，重新计算模型参数，以最大化期望值。这个过程为最大化过程，即M过程。
(2)MSE、MAE的含义：MSE(Mean Square Error)均方误差，MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...(3)图像金字塔与特征金字塔：在目标检测或语义分割中图像金字塔指的是直接对图像进行上采样而形成的层级结构，由于计算量大的原因这种方法现在已经被抛弃了。...特征金字塔主要是通过CNN的层来形成的特征，广泛的使用在目标检测中。(4)RGBA的含义：R：红色值。正整数 | 百分数G：绿色值。正整数 | 百分数B：蓝色值。...(颜色的透明度)(5)目标检测中样本的难度是如何区分的：数量大的样本一般是简单样本，数量小的样本一般是难样本。(6)什么是机器学习模型的容量：通俗地讲，模型的容量是指它拟合各种函数的能力。...但是，标量不是张量，虽然秩为0的张量是标量；同样的，向量不是张量，虽然秩为1的张量是向量；dyad不是张量，但秩为2的张量是dyad(矩阵)。
随着训练的进行，可能会出现神经元死亡，权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。...训练神经网络的时候，一旦学习率没有设置好，第一次更新权重的时候，输入是负值，那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡，再也不会被激活。因为：ReLU的导数在x>0的时候是1，在x的时候是0。...在实际训练中，如果学习率设置的太高，可能会发现网络中40%的神经元都会死掉，且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以，设置一个合适的较小的学习率，会降低这种情况的发生。...(2)、立体匹配和语义分割出现的两个metricpixel error：预测错误的像素点的个数除以总像素个数。对于二进制的labels，欧式距离和汉明距离结果相同。...优点：简单缺点：过分敏感，可能已经到达了较好的分割效果，却有很大的pixel error。
)、ReLU激活函数和Leak ReLU激活函数的区别 ---- (1)、Batch训练的原理 batch字面上是批量的意思，在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。...在batch可以认为上述cost计算公式中的m。 如果数据集比较小，可以将全体数据看做一个batch，即把数据集中每个样本都计算loss然后取其平均值当做cost。 为什么要用batch？...由上述batch可以理解为计算一次cost需要输入的样本个数，当数据集比较大的时候，一次性将所有样本输入去计算一次cost存储会吃不消，因此会采用一次输入一定量的样本来进行训练： 遍历全部数据集算一次损失函数...这种方法比较快，但是由于迭代一次仅依靠单一样本，这样很容易在相邻的两次迭代计算的梯度差距非常大，甚至方向相反，因此容易不收敛。...将数据集分成一定数量的批，梯度不容易跑偏容易收敛，同时减少了一次处理的数据数量，因而计算量也小了很多，速度较快。
(1)、目标检测中NMS的原理对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S，采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M，将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。...其中用到排序，可以按照右下角的坐标排序或者面积排序，也可以是通过SVM等分类器得到的得分或概率，R-CNN中就是按得分进行的排序。?...非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。...从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值；假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的；从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的...E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框；就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来，否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。(2)、F1-score的计算方式？...(6)、TensorFlow模型持久化的数据格式TensorFlow通过元图(MetaGraph)来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的元数据。...meta_info_def属性是通过MetaInfoDef定义的，它记录了TensorFlow计算图中的元数据以及TensorFlow程序中所有使用到的运算方法的信息。...graph_def属性主要记录了TensorFlow计算图上的节点信息。TensorFlow计算图的每一个节点对应了TensorFlow程序中的一个运算。...在TensorFlow的计算图(tf.Graph)中可以维护不同的集合，而维护这些集合的底层实现就是通过collection_def这个属性。
Halide是c++中的一种嵌入式语言，它帮助抽象这些概念，并被设计用来帮助编写快速图像处理代码。通过分解算法(要计算什么)和计划(如何/何时计算)，可以更容易地试验不同的优化。...我们可以保持算法不变，并使用不同的策略。 我将使用Halide来表示这些较低级别的概念，但是你应该能够理解足够直观的函数名，以便理解。...我们可以继续使用基本的卷积作为一个工作示例，但是，正如你看到的，从计算机中提取最大性能需要许多技巧—在多个层次上进行仔细的微调并充分利用现有计算机体系结构的非常具体的知识。...我们来测量一下它在不同矩阵大小下的性能： ? 我们的性能才刚刚达到顶峰的10% ！虽然我们将研究使计算更快的方法，但一个反复出现的主题是，如果我们不能快速获得数据，仅仅快速计算数据是不够的。...我们在计算峰值故障时使用的第二个“hack”是FMA-Fused Multiply-Add。
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/72200018 算法细节系列（18）：凸包的三种计算 详细代码可以fork下Github...Erect the Fence 刷一道周赛题时遇到了相关的凸包计算，特此整理下，方便日后复查。...（坐标：p1(x1,y1)，p2(x2,y2)，p3(x3,y3)）我们可以计算： ? 当上式结果为正时，p3在直线 p1p2 的左侧；当结果为负时，p3在直线 p1p2 的右边。...，也有可能所有点在直线的下侧，所以在内循环中，会有两个方向的计算。...计算各个点相对于 P0 的幅角 α ，按从小到大的顺序对各个点排序。当 α 相同时，距离 P0 比较近的排在前面。例如上图得到的结果为 P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8。
这也从侧面宣布了戴尔的云计算策略是依赖于十余家主流云合作伙伴而不再创建自己的独立公有云体系。正如合作伙伴会通过Dell.com网站配置存储解决方案一样，现在他们也将能够借助网站配置云服务。...戴尔的云战略希望将其它各厂商云方案作为立足点，通过统一的平台接口对不同公有、私有以及混合云加以管理。...与此同时，戴尔的竞争对手思科与惠普则将自己的公有云方案推向市场，二者都属于高度依赖网络基础的第三方公有云。惠普已经推出全新的Helion云计算品牌，其二十家数据中心与其它多家公有及私有云相对接。...思科的同类项目则在今年四月登场，名为Cisco Intercloud，其以思科自家的六座数据中心为基础、并号称能够与合作伙伴的云体系无缝协作。显然戴尔走了一条与众不同的道路。...这次戴尔宣布推出Dell Cloud Marketplace显然已经确认不会自建公有云而是依靠合作伙伴简化企业云方案的采购与配置流程的战略方针。
最近在做姿态估计的项目，在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程...空洞卷积的计算过程 该文章只单纯的讲解计算的细节，关于对应的原理和证明可以戳尾部的参考文献。...卷积计算过程（单/RGB多通道） 假设输入层的大小为 5 x 5，局部感受野（或称卷积核）的大小为 3 x 3，那么输出层一个神经元所对应的计算过程（下文简称「卷积计算过程」）如下： ?...卷积计算过程 上述计算对应的公式如下： ? 其中 I 表示输入，W 表示卷积对应的权重。 每个卷积核对应的权重 W 在计算卷积过程中，值是固定的，我们称为权重共享。...p 那么输出的特征图大小 o 的计算公式则如下： ?
国防科技大学计算机学院刘杰今天为大家带来的主题是：AI赋能基于网格离散的科学与工程计算，它主要分五个方面： 第一方面：研究背景 第二方面：基于AI的网格质量判别 第三方面：...科学与工程计算领域通常使用偏微分方程，它涉及网格离散、数据解码器等一些基本的运算操作，需要离散求解。...光网格生成的工作量就占整个计算时间的60%~70%，人工劳动强度大的同时自动化程度也很低。 网格生成通常都是由人工的方式来画网格，然后通过人工经验来看是不是满足最终的求解需要。...同时充分发挥计算的资源，实现整个偏微分方程的自动求解。 为此，我们提出了一个两维的网格质量判别神经网络，先对两维NACA翼形网格做一些数据集来标称我们的数据。...总结和展望 我们将人工智能引入传统科学工程计算的流程中，先后开展了基于AI的网格质量判别、气动流程的预测还有科学计算的可视化研究。
结合Nuke 11.3的套索选择模式，此功能使修改投影设置，最后一刻调整或任何数量的3D工作流程的几何形状更加简化。二、边缘扩展节点探索Edge Extend，这是我们新的GPU加速节点中的第二个。...Edge Extend加快了艺术家的日常工作流程，使您可以腐蚀或扩大样本区域，以从Alpha内部更深处提取像素。以及使您能够恢复原始细节和噪点而无需引入伪影。...我们的inpaint节点使您能够创建与Photoshop的“修复画笔”相似的上下文绘画笔触，同时控制细节级别，或从源图像的另一部分或整个第二图像中拉出此细节。...四、网格扭曲跟踪器网格扭曲跟踪器可帮助创建匹配移动，跟踪扭曲和变形，以及允许您在自定义定义的网格形状中扭曲并使用智能矢量来驱动网格。...在NukeX中，您可以独家使用智能矢量来驱动网格或设置多个网格以进行更精细的调整。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
