【SimCLR: 一种视觉表征对比学习的简单框架《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》(对比学习、数据增强算子组合，二次增强、投影头、实验细节很nice)，好文章，值得反复看】的更多相关文章

论文解读（SimCLR）《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》

1 题目 <A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations> 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架. 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库. 性能: 在 $ImageNet$ 上大…

设计模式学习之简单工厂（Simple Factory,创建型模式）（1）

简单工厂(Simple Factory,创建型模式) 第一步: 比如我们要采集苹果和香蕉,那么我们需要创建一个Apple类和Banana类,里面各自有采集方法get(),然后通过main方法进行调用,但是我们发现Apple和Banana都有采集get的方法,所以我们使用Fruit接口进行抽象出来,接口中有一个get方法,然后由Apple类和Banana类去实现,在调用的使用我们就可以使用多态了 第二步: 我们发现每次都需要自己去new一个Apple和Banana,感觉不爽,于是我们就去新建一个F…

解决：百度编辑器UEditor，怎么将图片保存到图片服务器，或者上传到ftp服务器的问题（如果你正在用UE，这篇文章值得你看下）

在使用百度编辑器ueditor的时候,怎么将图片保存到另一个服务器,或者上传到ftp服务器?这个问题,估计很多使用UE的人会遇到.而且我百度过,没有找到这个问题的解决方案.那么:本篇文章就很适合你了.因为本文解决了这个问题. 1.当你使用UEditor(以下简称UE)的时候,那么你自然要引入他的源码工程. 如下图: 配置好后的效果图 本文使用UE版本是:1.4.3.1版本 如果需要下载,请访问:UE官网 2.本文搭建的环境 我这篇文章生产环境使用的网站域名是:http://admin.domai…

如何搭建老板想要的dashborad管理驾驶舱，这篇文章值得一看！

随着企业管理向精细化发展和信息化步伐的加快,企业采集到的市场客户及内部管理数据越来越多.越来越趋向于实时,系统大量的信息给企业带来了一个问题:管理者怎么用这些数据才能掌握企业动态,做出及时关键的决策?于是,管理驾驶舱的理念应运而生. 简单来讲,管理驾驶舱是一款为企业内部领导及相关高管提供的指标分析型系统.打破数据隔离,实现指标分析及决策场景落地.通过详尽的指标体系,实时反映企业的运行状态,将采集的数据形象化.直观化.具体化.从管理者的决策环境.企业管理综合指标的定义以及信息的表述,都围绕着激发人…

遇到bug怎么分析,这篇文章值得一看

博主总结的非常到位:https://mp.weixin.qq.com/s/UpaLWjix2tnfTqybx9dmoQ 为什么定位问题如此重要? 可以明确一个问题是不是真的"bug" 很多时候,我们找到了问题的原因,结果发现这根本不是bug.原因明确,误报就会降低 多个系统交互,可以明确指出是哪个系统的缺陷,防止"踢皮球",提高问题解决的效率 增强开发对测试的信任度,沟通更有效,配合的更好,开发修改bug时效增强 更有效的了解系统的内部逻辑.数据流处理流程,更能提高…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4 流程 0x02 机器学习 on Spark 2.1 机器学习的特点 2.2 机器学习…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2…