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【深度学习2】基于Pytorch的WGAN理论和代码解析

参考文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎 (zhihu.com)1 原始GAN存在问题实际训练中,GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。这与GAN的机制有关。GAN最终达到对抗的纳什均衡只是一个理想状态,而现实情况中得到的结果都是中间状态(伪平衡)。大部分的情况是,随着训练的次数越多判别器D的效果越好,会导致一直可以将生成

#pytorch#机器学习#深度学习
【聚类学习】时间序列聚类—10年回顾概括性综述

一、引言二、时间序列聚类的作用三、时间序列数据的聚类问题正式定义四、时序数据的聚类的挑战五、时间序列数据聚类有什么用六、时间序列聚类技术的分类七、时间序列聚类的四步骤:1、时间序列的representation2、时序聚类中相似度的定义关于距离度量的一些思考和讨论八、时间聚类的算法选择1、时间序列中的聚类算法2、时间序列聚类评价方法3、总结

#聚类#数据挖掘#机器学习
【云原生1】零基础 k8s + kubeedge v1.5.0 部署

文章目录引言正文一、环境准备,**两节点都需要配置**1.1、主机准备1.2、关闭防火墙和selinux1.3、关闭swap分区,若没有swapp分区可以忽略不进行操作1.4、主机名解析二、kubeadm安装kubernetes集群2.1、安装docker (两节点都需要安装)2.2、安装k8s集群,只需要在ke-cloud上进行安装,ke-edge1不需要join到集群三、安装kubeedge集

#边缘计算#kubernetes#linux +1
【云原生1】零基础 k8s + kubeedge v1.5.0 部署

文章目录引言正文一、环境准备,**两节点都需要配置**1.1、主机准备1.2、关闭防火墙和selinux1.3、关闭swap分区,若没有swapp分区可以忽略不进行操作1.4、主机名解析二、kubeadm安装kubernetes集群2.1、安装docker (两节点都需要安装)2.2、安装k8s集群,只需要在ke-cloud上进行安装,ke-edge1不需要join到集群三、安装kubeedge集

#边缘计算#kubernetes#linux +1
【云原生4】K8s多节点在Pod内部署本地镜像

名称空间操作kubectl get namespace# 获取名称空间kubectl get pods# 获取默认名称空间podskubectl get pods -A# 获取全部名称空间podskubectl get pods -n [namespace]# 查看指定名称空间podkubectl creat ns hello# 创建名称空间也可以通过yaml文件创建ns:apiVersion:

#云原生#kubernetes#docker
【Pandas学习】多条件筛选DataFrame

一、按列筛选1、简单筛选2、多条件筛选二、按行筛选三、多条件组合

#学习#python
【Pandas学习】list列表和Dataframe互相转换

一、dataframe转list二、list转dataframe方法1:先用list构造字典,再转dataframe方法2:对于符合列表,可以直接转成dataframe

#学习#python
到底了