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由于多次build导致镜像变大,如何打包成tar再次上传以缩小docker镜像

将Docker镜像打包成tar文件并重新上传是一种方法,尽管它通常不会直接减少镜像的大小。如果镜像在多次构建后变得越来越大,可能是因为Dockerfile的写法不够优化。请参考之前提供的建议,比如合并RUN指令、使用较小的基础镜像、多阶段构建等。虽然导出和导入镜像并不会直接缩小镜像本身的大小,但通过优化Dockerfile和定期清理未使用的资源,可以有效地减少镜像的累积增长。将tar文件传输到目标

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#docker#容器#运维
【知识图谱】通过深度强化学习的可解释的基于知识图的推荐

Article作者:Weiping Song, Zhijian Duan, Ziqing Yang, Hao Zhu, Ming Zhang, Jian Tang文献题目:通过深度强化学习的可解释的基于知识图的推荐文献时间:2019https://github.com/DeepGraphLearning/RecommenderSystems摘要本文研究了具有知识图谱的推荐系统,可以有效解决数据稀疏

#知识图谱#人工智能
DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程

DDPG自动驾驶横向控制项目调参过程actor和critic网络的学习率OU噪声参数设置整体参数设置结果我做的一个DDPG的自动驾驶横向控制的项目,用的模拟器是Torcs。在调参过程中遇到了很多问题,在这里记录一下。actor和critic网络的学习率一开始我按照大部分资料中说的,学习率设计的越小越好。将学习率设为actor和critic分别为1e-6和1e-5。结果出现了loss震荡的情况以及r

#人工智能#自动驾驶#python +1
【自动驾驶入门:从建模到跟随】1 环境搭建和建模准备

【自动驾驶入门:从建模到跟随】1 创建空白仿真世界1 配置环境2 Gazebo1 配置环境Ubuntu16.04VMWare参考: http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu.第一步:设置软件源sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) m

#ubuntu#c++#自动驾驶
【深入浅出强化学习-原理入门】2 基于模型的动态规划方法

【深入浅出强化学习-原理入门】2 基于模型的动态规划方法2.1 基于gym的机器人找金币游戏2.1.1 基于策略迭代算法2.1.2 基于值迭代算法2.2 基于gym迷宫游戏2.2.1 基于策略迭代算法2.2.2 基于值迭代算法2.1 基于gym的机器人找金币游戏2.1.1 基于策略迭代算法import gymimport randomimport timeenv = gym.make('GridW

#python#算法#深度学习 +1
【深入浅出强化学习-编程实战】 7 基于策略梯度的强化学习-Cartpole(小车倒立摆系统)

【深入浅出强化学习-编程实战】 7 基于策略梯度的强化学习-Cartpole小车倒立摆MDP模型代码解析小车倒立摆MDP模型状态输入:s=[x,x˙,θ,θ˙]s = [x,\dot{x},\theta,\dot{\theta}]s=[x,x˙,θ,θ˙],维数为4动作输出为a={[1,0],[0,1]}a = \{[1,0],[0,1]\}a={[1,0],[0,1]}回报函数:f(x)={1i

#算法#python#tensorflow +1
【强化学习-医疗】医疗保健中的强化学习:综述

Article作者:Chao Yu, Jiming Liu, Shamim Nemati文献题目:医疗保健中的强化学习:综述文献时间:2020文献链接:https://arxiv.org/abs/1908.08796摘要作为机器学习的一个子领域,强化学习 (RL) 旨在通过使用与世界的交互经验和评估反馈来增强人们的行为决策能力。与通常依赖于一次性、穷举和监督奖励信号的传统监督学习方法不同,强化学习

#深度学习#机器学习
【医疗人工智能】DKDR:一种用于疾病诊断的知识图谱和深度强化学习方法

Article作者:Yuanyuan Jia, Zhiren Tan,Junxing Zhang文献题目:DKDR:一种用于疾病诊断的知识图谱和深度强化学习方法文献时间:2019摘要使用人工智能解决医疗问题一直是一个有趣但具有挑战性的话题。近年来,随着电子病历 (EMR) 的出现,许多研究人员开始专注于通过挖掘 EMR 来诊断疾病。他们应用机器学习算法来训练 EMR,并修改模型以提高疾病诊断的准确

#知识图谱#深度学习#人工智能
【医疗人工智能】胃肠内窥镜计算机视觉和机器学习调查

Article作者:Anant S. Vemuri文献题目:胃肠内窥镜计算机视觉和机器学习调查文献时间:2019胃肠内窥镜计算机视觉和机器学习调查Article摘要内窥镜应用摘要本文试图为读者提供一个开始研究计算机视觉和机器学习在胃肠 (GI) 内窥镜检查中的应用的地方。 它们被分为18类。 读者需要注意的是,这是对前深度学习时代的回顾。 许多基于深度学习的应用程序在本论文中没有涉及。内窥镜应用临

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#人工智能#深度学习#机器学习
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