问题概述kafka进程不定期挂掉。ERROR Failed to clean up log for __consumer_offsets-30 in dir /tmp/kafka-logs due to IOException (kafka.server.LogDirFailureChannel)，报错如下[2020-12-07 16:12:36,803] ERROR Failed to clea

一、模型结构本文只涉及利用Tensorflow实现CNN的手写数字识别,CNN的内容请参考:卷积神经网络(CNN)MNIST数据集的格式与数据预处理代码input_data.py的讲解请参考 :Tutorial (2)二、实验代码# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf# 导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集from ten

深度学习的应用场景1、图像应用：1.1 大规模(大数据量)图片识别(聚类/分类)，如人脸识别，车牌识别，OCR等人脸识别：① faceID ② faceNet1.2 以图搜图，图像分割1.3 目标检测，如自动驾驶的行人检测，安防系统的异常人群检测目标检测：① faster RCNN ② SSD ③ YOLO（YOLO3）2、语音识别语音识别，语音合成语音识别：① deep speec...

GoogLeNet Incepetion V1这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。深度学习以及神经网络快速发展，人们不再只关注更给力的硬件、更大的数据集、更大的模型，而是更在意新的idea、新的算法以及模型的改进。一般来说

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一、GAN介绍生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。它源于2014年发表的论文：《Generative Adversarial Nets》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative

首先是negative，即负样本，其次是hard，说明是困难样本，也就是说在对负样本分类时候，loss比较大（label与prediction相差较大）的那些样本，也可以说是容易将负样本看成正样本的那些样本，例如roi里没有物体，全是背景，这时候分类器很容易正确分类成背景，这个就叫easy negative；如果roi里有二分之一个物体，标签仍是负样本，这时候分类器就容易把他看成正样本，即假阳性(

目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽