原创 【轉】CLDNN-將RNN與CNN結合使用 論文精讀

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41765656 CLDNN-將RNN與CNN結合使用 論文精讀 Masonic Masonic 16 人贊同了該文章 論文題目: CONVOLUTIONAL, LO

原创 神經網絡學習總結#1_20181217

文章目錄神經網絡的基本組成卷積層:激活函數:池化層,全連接層:補充:小提示神經網絡方法使用大致分類:用途分類門控正向傳播反向傳播梯度消失問題:岔話題:AutoEncoder 在B站找的視頻,看完總覺得應該總結一下,然後一言難盡,總結

原创 基於Docker學習——20170112

3.3資源調度策略 (1)容器調度。將集羣資源的分配權託管給Mesos的marathon框架。Mesos基於DRF(dominant resource fairness)算法,來控制在集羣的創建容器的策略,Mesos的操作單位是容器,集

原创 基於Swarm Docker虛擬化技術的集羣環境分析_20170110

一、Swarm簡介 Swarm是Docker公司在2014年12月初發布的一套較爲簡單的工具,用來管理Docker集羣,它將一羣Docker宿主機變成一個單一的,虛擬的主機。Swarm使用標準的Docker API接口作爲其前端訪

原创 基於docker的虛擬化學習——研究點——20170112

Docker 容器在Swarm集羣中的遷移首先需要解決一下三方面的問題: 遷移時機的選擇策略、被遷移容器的選擇策略和遷移目標節點的選擇策略。 2.1遷移時機的選擇策略 通過容器的遷移實現集羣的負載均衡,需要獲取整個集羣中各物理節

原创 虛擬機和容器在性能上的比較_20170110

現在很看好把容器構建車給一個分佈式服務。目前比較成熟的就是Google的Kubernetes,這是一款開源的容器管理系統,Google最新的 Container Engine就是基於Kubernetes設計的。 Docker技術具有很

原创 Windows2008系統中IIS的安裝配置圖文教程

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原创 分佈式視頻編解碼學習——量化(20160308)

量化(Quantization) 量化:就是經過抽樣得到的瞬時值將其幅度離散,即用一組規定的點評,把瞬時抽樣值用最接近的電平值來表示。 均勻量化:ADC輸入動態範圍被均勻地劃分爲2^n 均勻量

原创 C# MD5-16位加密實例,32位加密實例(兩種方法)

出處:http://www.xuebuyuan.com/319511.html 1.MD5 16位加密實例using System;using System.Collections.Generic;using System.Text

原创 格雷編碼

出處:http://wenda.tianya.cn/question/685f641eadbbb24c 格雷碼 (英文:Gray Code, Grey Code,又稱作葛萊碼,二進制循環碼)是1880年由法國工程師Jean-Maur

原创 分層 Wyner-Ziv視頻編解碼——第二天

將視頻流分爲基本層和增強層,其中增強層採用標準的H.26L視頻,增強層採用基於LDPC(低密度奇偶校驗碼, 通過校驗矩陣定義的一類線性碼,在碼長較長時需要校驗矩陣滿足“稀疏性”,即校驗矩陣中1的密度比較低,也就是要就校驗矩陣中1的個數

原创 easyui-tab 加載右鍵菜單

參考出處:http://blog.csdn.net/s1234567_89/article/details/9240177 第一種方法:此種方法live  IE不支持 <span style="font-family: Arial,

原创 MySQL 觸發器簡單實例

出處:http://www.cnblogs.com/nicholas_f/archive/2009/09/22/1572050.html ~語法~~ CREATE TRIGGER <觸發器名稱>  --觸發器必須有名字,最多64個字符

原创 1.Docker系統結構

1.Docker系統結構 Docker容器採用如圖1所示的客戶端與服務器的架構模式。Docker服務端會處理複雜的操作任務,例如創建(pull)、運行(run)、保存(commit)Docker容器等;Docker客戶端則作爲服

原创 mysql存儲過程之遊標遍歷數據表

出處:http://www.cnblogs.com/colder/p/3142067.html 1  BEGIN  2      DECLARE Done INT DEFAULT 0;  3      4      DE