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卷积神经网络学习

来源商业新知网,原标题:如何入手卷积神经网络 卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了。本文从基础入手,介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术,并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考。首先,我们先看看下面这张照片: 图源:Pix2PixHD 这不是一张真实的照片,你可以新建一个窗口来打开它,放大看看,可以看到马赛克。 实际上,这张照片是由 AI 生成的,是不是看起来很真实? 从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。 这项技术就是卷积神经网络。它是深度神经网络的一个分支,处理图像的效果格外好。 图源:ImageNet 上图是几年来赢得 ImageNet 挑战赛的软件产生的误差率。可以发现,2016 年误差率降到了 5%,已经超越人类水平。 深度学习的引入与其说是改变规则,不如说是在打破规则。 卷积神经网络架构 那么问...

使用 Jenkins 实现 Java 项目的持续集成和持续交付

基于已经配置好的 Jenkins 环境,本文参考中国DevOps社区核心组织者刘征老师在中国DevOps社区济南Meetup活动上分享的 "用Jenkins实施CI/CD工作坊",展示如何使用 Jenkins 实现 Java 项目的 CI/CD (持续集成/持续交付)。 软件版本和环境准备 本次安装中使用的主要软件版本如下: Ubuntu Ubuntu 16.04.6 LTS Ubuntu 18.04.2 LTS openjdk openjdk version "1.8.0_212" openjdk version "11.0.3" Jenkins 2.164.3 Apache Maven 3.6.1 Apache Tomcat Apache Tomcat/8.0.32 (Ubuntu) Apache Tomcat/8.5.39 (Ubuntu) Apache Tomcat/9.0.16 (Ubuntu) Jenkins 和 Tomcat 分别安装在两台云主机中,因为未进行安全防护,为避免受到攻击,示例中的 IP 地址不是真实的 IP 地址: Jenkins 节点: 114.111.1...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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