Ceph集群mon节点告警case---low diskspace

一.数据集准备 数据集共1400张机场或湖泊的图片，因此此分类为简单的二分类问题，通过CNN对数据集进行模型训练，得出相关指标。 数据集如下： 机场 湖泊 二.读取数据集 数据集路径 导入相关模块 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pathlib #使用pathlib对路径对象进行管理 import random 构造路径对象，获取所有图片路径,并打乱数据集 pic_dir = 'D:/tensorflowDataSet/2_class' pic_ro

The Ultimate Pack for low poly graphic. Great for prototyping / making any lowpoly games. — Content — - More than 1000 Prefabs with colliders - Material and Atlas texture workflow - Many Inspiration Scenes

Relevant time durations for modern science range from the femtosecond of very fast electronics to the age of the universe, 15 billion years. This corresponds to a range of about 32 orders of magnitude. Moreover, this variable can be controlled and measured with an accuracy better than 10−14 by modern atomic clocks. However, the accuracy that can be obtained by purely electronic circuits, such as integrated circuits, is only of the order of 10−3. This is because there is no combination of available electronic components (like a RC time constant for example) that is more precise and constant with time and temperature. Now, 10−3 corresponds to an error of about 1.5 minute per day, which is totally unacceptable for timekeeping applications. The same is true for applications to modern telecommunications, which exploits the frequency spectrum up to 300Ghz.

批量归一化 在对神经网络的优化方法中，有一种使用十分广泛的方法——批量归一化，使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。 在网络的前向计算过程中，当输出的数据不再同一分布时，可能会使得loss的值非常大，使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移，即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变。批量归一化的目的，就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了，保证分布的统一。 了解了原理，批量正则化的做法就会变得简单，即将每一层运算出来的数据都归一化成均值为0方差为1的标准高斯分布。这

(LIME):Low Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation

Intel内部的LPC讲解资料，分享给大家，希望喜欢。

JDBC学习，结合学校发的课本与之前看视频学的部分知识相结合弄的小程序，servlet处理有瑕疵，主要是学习jdbc与数据交互的流程，现在看来有点low，没有达到用最少的代码实现同样功能的学习目的

TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布，新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升。但是由于2.0发布还没有多久，现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的，所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的。 下面是具体操作 首先需要安装Anaconda 然后进入Anaconda prompt（未避免安装失败，最好以管理员身份运行） 安装第一个版本的tensorflow： 现在是默认环境，输入要安装的第一个tensorflow版本：pip install tensorflow==版本号 pip install tensorflow==2.0.0b1

Simultaneous enhancement and noise reduction of a single low-light image