摘要在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案一. 设计目标设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标迁移速度
qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完迁移qps可控
迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps数据完整，不丢失
不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。
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2023-12-15 11:24:28
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# 深度学习中不同迁移性方法的共性
迁移学习（Transfer Learning）是深度学习领域中的一种重要技术，它使得模型能够利用从一个任务中学到的知识来改善在另一个相关任务上的表现。在实际应用中，迁移学习能够显著提高训练效率，同时减少所需的标注数据量。本篇文章将探讨深度学习中不同迁移性方法的共性，并通过代码示例来帮助理解。
## 迁移学习的概念
迁移学习的核心思想是“知识迁移”，即通过借
CVPR2020文章---无监督强化学习获得迁移能力引出问题深度强化学习任务存在的问题我们的目标meta-learning什么是meta-learning主要分为三种类型：基于梯度的方法meta-learning学习分为以下两个阶段问题及解决方案具体工作1、curriculum-base Adversarial training Strategy2、Hierarchical Policy3、Me
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2024-05-26 20:33:52
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更优的ImageNet模型可迁移性更强？谷歌大脑论文给出验证《Do Better ImageNet Models Transfer Better？》摘要：现代计算机视觉研究的一个隐含的假设是，在 ImageNet 上性能更好的模型必定在其它的视觉任务上表现得更好。然而，这个假说从来没有被系统地验证过。谷歌大脑研究者在 3 组实验环境下对比了 13 个分类模型在 12 个图像分类任务上的性能。实验结
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2024-03-21 14:20:18
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文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2 对抗深度学习和可迁移性2.1 对抗深度学习问题2.2 对抗样本生成的方法2.3 评估方法3. 非定向对抗样本3.1 基于优化3.2 基于FGSM4. 定向对抗样本5.集成的方法6.几何特征 论文概述发表于ICLR2017，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.02770——深入研究可迁移的对抗样本和黑盒攻击id
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2024-04-26 14:13:43
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哪种机器学习的迁移性最强
## 引言
机器学习的迁移性是指将已经在一个领域中训练好的模型应用到另一个领域中的能力。在实际应用中，我们通常会面临数据集不足的问题，尤其是对于新的领域，很难收集到足够多的标记数据来训练一个高性能的模型。迁移学习的目标就是解决这个问题，通过利用已经训练好的模型的知识和能力，来加速在新领域中的学习过程，提高模型的性能。那么，哪种机器学习的迁移性最强呢？本文将从几个方面进
原创
2023-09-05 13:58:09
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Docker中容器的备份、恢复和迁移1. 备份容器首先，为了备份Docker中的容器，我们会想看看我们想要备份的容器列表。要达成该目的，我们需要在我们运行着Docker引擎，并已创建了容器的Linux机器中运行 docker ps 命令# docker ps在此之后，我们要选择我们想要备份的容器，然后去创建该容器的快照。我们可以使用 docker commit 命令来创建快照。# docker c
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2024-07-04 15:55:08
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以下内容来自于组会论文分享，后面部分slides中比较清晰，就直接引用了。有需要slides的朋友，可关注公众号“Donald Su”，回复“迁移性”进行获取。
文中的假设部分，暂时还没结论，感兴趣的同学可以探索下。
文中的方法来自于Nips17的defence比赛中，该团队先将把比赛策略写成的文章，投中了ICLR18，可以参考另一篇文章[读论文]-通过随机操作减缓对抗攻击的影响(Mitigat
原创
2021-09-17 11:07:17
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最近遇到需求，需要定时将文件备份到其他服务器，于是记录一下。 本文旨在描述如何通过rsync插件实现服务器之间的文件备份。以下统一将备份文件所在服务器称为：源服务器，接收备份文件的服务器为：目标服务器 目录一、为什么用rsync二、安装rsync三、配置目标服务器3.1 同步配置文件3.2 同步密码文件3.3 启动rsync线程3.4 开放rsync端口四、配置源服务器4.1 配置目标密码文件4.
任务依旧是手写数字识别，通过神经网络的反向传播来训练参数，得到最优化模型一、引入库和数据集import numpy as np
import scipy.io as io
data=io.loadmat('C:/Users/Administrator/Desktop/新建文件夹/ex4data1.mat')
X=data['X']
y=data['y'].ravel() # 将y一维化
data
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2023-10-24 16:57:34
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利用深度神经网络进行迁移学习对比传统非深度迁移学习方法，深度迁移学习直接提升了在不同人物上的学习效果。并且由于深度学习直接学习原始数据，所以还有两个优势：自动化的提取数据更具有表现力的特征，以及满足了实际端到端的需求（End-to-End）深度迁移学习的核心问题是研究深度网络的可迁移性，以及如何利用深度网络来完成迁移任务。因此深度迁移学习的成功是建立在深度网络的强大表征学习能力之上的。方法单流结构
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2023-10-02 10:36:27
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中新网上海3月19日电 (陈静 沈莉)主动脉是人体最大的动脉，主动脉夹层就像是一颗潜藏在身体里的“不定时炸弹”，一旦破裂大量血液就会流向胸腔，会引发低血压、休克、猝死。
“高血压是诱发主动脉夹层的最大帮凶，高血压患者突发胸背部撕裂样疼痛是典型信号，从发病到死亡可能仅数小时。此外，寒冷、情绪激动等也是诱因。”上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院(简称“上海岳阳医院”)心胸外科主任陈彤宇1
本文以将PyTorch框架实现的网络迁移至MindSpore框架为例，并以计算机视觉常用算子做代码示例。1. 训练过程中损失变化异常具体表现数值过大或过小损失不下降损失波动大损失值恒定损失为负数问题原因以及排查、解决办法网络结构存在问题排查方法：逐行代码对比；将原框架网络的checkpoint文件导入到迁移网络中，例如将pytorch的.pth文件转换成mindspore支持的.ckpt文件，然后
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2023-08-02 21:44:36
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文章目录1. 迁移学习简介2. 多分类问题实例2.1 构建数据2.2 问题1的MLP模型2.3 问题2的MLP模型2.4 问题2使用迁移学习的MLP模型2.5 特征提取与权重初始化性能对比 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0深度学习神经网络的一个优势是可以在相关问题上重用。迁移学习（Transfer learning）指的是对某种程度上相似的问题进行预测建模的技术
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2023-10-19 10:54:25
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中新网上海3月19日电 (陈静 沈莉)主动脉是人体最大的动脉，主动脉夹层就像是一颗潜藏在身体里的“不定时炸弹”，一旦破裂大量血液就会流向胸腔，会引发低血压、休克、猝死。
“高血压是诱发主动脉夹层的最大帮凶，高血压患者突发胸背部撕裂样疼痛是典型信号，从发病到死亡可能仅数小时。此外，寒冷、情绪激动等也是诱因。”上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院(简称“上海岳阳医院”)心胸外科主任陈彤宇1
深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在Cloudera Fast Forward实验室，我们对能解决这些问题的创新特别兴奋。我们最新的研
深度迁移学习即采用深度学习的方法进行迁移学习，这是当前深度学习的一个比较热门的研究方向。深度学习方法对非深度方法两个优势： 一、自动化地提取更具表现力的特征；二、满⾜了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。 最简单的深度网络迁移形式： finetune（特别地，在计算机视觉中，迁移学习⽅法被称为 Domain Adaptation。 ） 但是 finetune 有它的先天
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2023-08-04 19:23:22
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三、三种不同的迁移方法将这些概念加起来，就可以总结出三个不同的迁移方法1.基于差异的方法在哪里做迁移的转换、自适应。可以在某个层次来做，也可以在多个层次来做，如何来衡量两个领域之间的距离，可以用先验的这种概率、模型，也可以用联合概率、模型；另外还可以将源领域的信息加进来，建立一个更准确的Loss。这都是图像领域获得的知识，那自然语言会不会有类似的方式？下面一篇描述NLP的文章也证明了这一点，假设我
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2023-10-26 11:34:36
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# 深度学习迁移学习入门指南
## 一、什么是迁移学习？
迁移学习是一种利用在某个任务上训练得到的模型, 然后再将其调整或微调, 以适应另一个相关任务的方法。特别是在数据较少的情况下，迁移学习能够显著提高模型的性能。
## 二、迁移学习的基本流程
在开始进行迁移学习之前，我们需要了解整个流程。以下是迁移学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
环境描述：目前我们使用的是WSS2.0，想升级到WSS3.0，并确保原来站点的数据完整无缺。我们的升级和数据迁移主要分两种方式（推荐第二种方式）：一．升级安装方式：1. 在配置向导运行之前必须首先运行prescan.exe，这个在12目录下的bin目录2.首先安装WSS3.0，安装的时候有几个选项，最好选择第一项，默认的是第二项。如果选择第二项，则在装完WSS3.0后，会自动对服务器上的
