上一章节我们讲到了通过Ntdsutil命令行进行FSMO角色迁移，本章开始之前我们先讨论一下有关FSMO角色放置建议：建议将架构主机角色(Schema Master)和域命名主机角色(Domain Naming Master)放在森林根域的GC(全局编录)服务器上；建议将架构主机角色(Schema Master)和域命名主机角色(Domain Naming Master)放在第一台域控制器上；默认
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2024-09-02 21:21:32
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查看操作主机角色：1.通过netdom query fsmo查看当前操作主机角色信息：2.迁移架构主机角色（Schema Master）：a.在运行栏中输入：regsvr32 schmmgmt.dll并回车：提示DllregisterServer注册成功。b.然后打开MMC控制台添加Active Directory架构；c. 在"Active Directory架构"选中右键"更改Active D
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2024-05-07 09:25:36
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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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树的父指针表示法
原创
2021-08-08 10:18:25
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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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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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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
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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2020-11-18 13:40:43机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向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，
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2020-11-26 12:15:21
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目录一、迁移学习简介1.1 Why using transfer-learning？为何使用迁移学习？?1.2 What is transfer-learning？什么是迁移学习？?二、实现迁移学习（不进行微调，仅仅用于特征提取，By: Tensorflow 2.0+）2.1 任务概述?2.2 模型构建?2.2.1 哪里能够找到预训练模型？2.2.2 如何使用预训练的模型2.2.3 添加新的分类
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2024-05-13 10:41:06
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因公司业务要求，需要增加Mysql数据库数量，所以需要把数据重新从老的数据库根据分库规则分布到不同Mysql数据库中。本来可以使用ETL工具的，but，公司VM太破不支持呀。嗯，正好最近学了点python，就拿它练练手吧。功能：1、多对多数据迁移 2、断点续传（从哪里跌倒，就从哪里爬起来） &
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2023-08-04 13:17:28
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HDFS-HA自动故障转移工作机制HA的概念及作用 所谓HA（High Availablity），即高可用。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。单点故障时使得集群出现故障的主要原因。例如当DN挂掉时有其他DN会补上，继续工作。但是当NN挂掉时，则会导致HDFS的崩溃，同理yarn中的RM也是一样。所以我们可以利用HA高可用机制来使得集群更加健壮。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HD
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2024-03-25 09:00:03
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一.前提及方案操作版本:社区版 Hadoop-1.0.3，其他版本不保证之前HBase没有考虑压缩，经过一段时间的研究和测试，打算在HBase中全面采用snappy压缩库。但是在节点上配置snappy时，发现其要求glibc版本在2.5+，而当前系统CentOS-4.8的glibc是2.3.4，CentOS-4.8不支持独立升级glibc到2.5+，所以只能整个集群升级系统到CentOS5。逐台升
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2024-08-02 14:27:17
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引言随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。本次论文分享介绍了三篇基于迁移学习的论元关系提取。数据概览基于迁移学习和主动学习的论元关系提取(Efficient Argument Structure Extraction with Transfer Learning and Activ
由于测试部需要加强测试过程管理，我们决定将之前使用的TFS 2008系统升级到TFS 2010系统，以配合TFS 2010中Test Manager的使用。升级的方式主要参考微软的官方和一些网上博客的文章，目前在测试环境下已经通过了，现在准备在生产环境下升级。
升级后的优点：
TFS 2010的后台管理
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2024-04-22 17:26:07
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迁移状态简介The migration process proceeds through a number of states, during which SYSVOL replication transitions from using File Replication Service (FRS) to using Distributed File System Replication (DFS
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2024-05-11 17:34:54
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迁移TFS 2012的时候碰到一些问题, 中文记录很少, 英文的记录也比较零散. 这里记录最直接和简单的方法.环境:1. 公司域环境, 所有TFS用户都是公司域帐户.2. TFS从一台服务器转移至另一台服务器. 都加入了公司域. 机器名分别为PC1和PC2. 域内不能有同名的电脑。准备两台服务器的TFS环境最好一模一样, 否则会碰到各种奇怪问题. 我们的环境是 TFS 201
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2024-02-27 15:32:16
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