根据公司业务发展，公司计划发展云上迁移项目，云上迁移，顾名思义是把原有的系统迁移到公有云或者私有云上，也许是P2V或者V2V模式，都有可能。最近我也是这负责这个这个云上迁移方案流程制定，也就此与大家分享。 云上迁移分6个阶段：系统评估与分析、方案设计、云平台环境准备、实施阶段、
# 使用 Python 实现 PSD 图层替换
在图像处理和设计行业，PSD（Photoshop Document）文件常常被使用，而开发者可能需要通过编程方式进行图层替换。本文将指导你如何使用 Python 进行 PSD 图层的替换，并提供清晰的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是进行 PSD 图层替换的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-31 11:07:14
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前言我在阅读《JavaScript设计模式与开发实践》的第15章 装饰者模式，突然发现JS逆向中hook函数和js中的装饰者模式有点像，仔细阅读完全篇后更是对装饰器与hook有了更深的理解于是便有了这篇文章来记录一下该操作。hook直译的意思为钩子，在逆向领域通常用来针对某些参数，变量进行侦听，打印输出，替换等操作。正文示例代码function add(a,b){
return a + b
}
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2024-07-09 06:55:27
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这几天项目完结了，闲来无事，想起来了以前研究的热更新，那个开源的只有nvwa、recoo,等，不是很好用，最近听说tinker开源一段时间了，用的人还挺多，决定研究一下！ 首先进入了官方文档 https://bugly.qq.com/docs/user-guide/instruction-manual-android-hot
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2023-08-02 20:36:22
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1.底层替换原理在各种Android热修复方案中，Andfix的即时生效特征令人印象深刻，它并不需要重中是无法对一...
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2022-07-15 11:51:18
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1、全连接层的坏处就在于其会破坏图像的空间结构，因此人们便开始用卷积层来“代替”全连接层，通常采用1×1的卷积核，这种不包含全连接的CNN成为全卷积神经网络（FCN），FCN最初是用于图像分割任务，之后开始在计算机视觉领域的各种问题上得到应用，事实上，Faster R-CNN中用来生成候选窗口的CNN就是一个FCN。FCN的特点就在于输入和输出都是二维的图像，并且输入和输出具有相对应的空间结构，在
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2023-07-02 19:25:15
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这实际上是杰里米·霍华德 （ Jeremy Howard ）的fast.ai课程第5课的作业。我已经展示了使用PyTorch 从头开始构建卷积神经网络是多么容易 。 今天，让我们尝试更深入地研究，看看是否可以编写自己的nn.Linear模块。 为什么开发人员已经在Facebook上编写了自己的PyTorch模块，却浪费了时间？ 好吧，首先，您将对所有部件的组装方式有更深入的了解。 通过将您的代
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2024-10-29 21:51:07
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热修复技术是Android开发中比较高级的知识点，是中级开发人员通向高级开发中必须掌握的技能。本篇重点讲解热修复热修复的原理，各大热修复框架的比较，以及自身产品中热修复功能的实践。一、什么是热修复？正常开发流程热修复开发流程热修复优势我以为是HR一面，结果是技术，没想到啊，没想到！1、描述Activity的生命周期。2、描述一个Activity启动另外一个Activity的生命周期3、Activi
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2024-01-12 08:46:00
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要从A空间迁移到B空间。有2种情况，代表你手上拥有的资源：1) A空间+a域名，B空间+b域名2) A空间+a域名，B空间+a域名假设我现在有个A空间存放着网站，同时绑定着顶级域名，现在要换到B空间去挂网站，要么重新配个域名，要么沿用原有的域名。当然，第一种情况是几乎不会存在的，因为即便新配一个域名在新空间。老域名还是可以继续解析到新空间的，没有人会这么浪费一个域名让它闲置吧。所以我们就按照A空间
本文先介绍如何从源代码编译安装 Greenplum、初始化 Greenplum 集群。然后介绍SQL在 Greenplum 中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支：https://github.com/greenplum-db/gpdb，内核代码基于 PostgreSQL 9.4。目前(2019/04/23) 主干分支的
这里有一套VMware的测试环境，上面部署了一套oracle12cRAC。由于esxi主机上的空间有限，导致rac不能扩容。刚好用一台闲置机做了一个NAS服务器，使用ISCSI的方式共享给rac节点，再通过Linux的dd命令对现有的rac共享存储进行替换来实现迁移。1、配置ISCSI服务端这个是在oraclelinux7上使用targetcli来实现，具体配置过程参考我的另外一篇博文：Confi
原创
2019-07-18 16:39:44
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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
最近对迁移学习比较感兴趣，连续读了几篇和迁移学习相关的文章。本次博客首先来总结几篇迁移学习在NLP领域的应用。NIPS（美国高级研究计划局）2005年给迁移学习一个比价有代表性的解释：transfer learning emphasizes the transfer of knowledge across domains, tasks, and distributions that are sim
迁移学习和微调的区别1.举例说明当我们遇到一个新任务需要解决时，迁移学习和微调可以帮助我们更快地学习和完成这个任务。迁移学习就像是我们已经学会了一些与目标任务相关的知识，然后我们可以将这些知识应用到新任务中。 类比一下，就好像我们之前学会了画猫的技巧，现在我们要画一只狗，我们可以借用之前学到的知识和技巧，来更好地画出这只狗。微调是迁移学习的一种具体方法，它的思路是利用已经训练好的模型来帮助我们完成
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2024-04-12 06:14:01
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1. 前言 迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车就很简单了；在学会打羽毛球之后，再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言，所谓迁移学习，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 不久前，香港科技大学的杨强教授在机器之心GMIS大会中回顾AlphaGo和柯洁的
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2023-06-03 22:49:30
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树的父指针表示法
原创
2021-08-08 10:18:25
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一、联邦学习的定义 横向联邦学习和纵向联邦学习要求所有的参与方具有相同的特征空间或样本空间，从而建立起一个有效的共享机器学习模型。然而，在更多的实际情况下，各个参与方所拥有的数据集可能存在高度的差异，例如：参与方的数据集之间可能只有少量的重叠样本和特征，并且这些数据集的规模与分布情况可能差别很大，此时横向联邦学习与纵向联邦学习就不是很适合了。在这种情况下，通过迁移学习技术，使其可以应用于
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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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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海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如，计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验
原创
2021-04-12 17:31:45
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