3月20号,Nacos 2.0.0 正式发布了! Nacos 简介: 一个更易于构建云原生应用的动态服务发现.配置管理和服务管理平台. 通俗点讲,Nacos 就是一把微服务双刃剑:注册中心 + 配置中心,由阿里巴巴于 2018 年开源. Nacos 2.0.0 架构模型 新架构: Nacos 2.0 架构最主要的变化就是增加了对长连接的支持,gRPC 和 Rsocket 实现了长连接 RPC 调用和推送能力. 新服务模型: 相比 1.x 有不少的变化. 依赖升级 升级 Nacos Api / C…

前不久,在3月20号,Nacos 2.0.0 正式发布了!我简单看了下官方的介绍,可能nacos未来逐渐会成为各大公司作为服务治理和配置中心的主要中间件. Nacos 简介:一个更易于构建云原生应用的动态服务发现.配置管理和服务管理平台. 通俗点讲,Nacos 就是一把微服务双剑:注册中心 + 配置中心,由阿里巴巴于 2018 年开源. Nacos 2.0.0 概述 一图看清naocs 架构模型 1.X架构: Nacos 1.X 大致分为5层, 分别是接入.通信.功能.同步和持久化. 1.X服务…

这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放.在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本,或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果. 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述,聊聊都有哪些数据增强方案,其中哪些适用于NER以及效果提升.代码详见 people_daily_augment NLP数据增强综述 Paper:Data Augmen…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机…

点击上方 蓝字关注我们 社区的小伙伴们,好消息!经过 100 多位社区贡献者近 10 个月的共同努力,我们很高兴地宣布 Apache DolphinScheduler 2.0 alpha 发布.这是 DolphinScheduler 自进入 Apache 以来的首个大版本,进行了多项关键更新和优化,是 DolphinScheduler 发展中的里程碑. DolphinScheduler 2.0 alpha 主要重构了 Master 的实现,大幅优化了元数据结构和处理流程,增加了 SPI 插件化等…

随着 Spring Framework 5.2.0 成功发布之后,Spring Boot 2.2 也紧跟其后,发布了第一个版本:2.2.0.下面就来一起来看看这个版本都更新了些什么值得我们关注的内容. 组件版本更新 这些Spring框架组件更新了依赖版本: Spring AMQP 2.2 Spring Batch 4.2 Spring Data Moore Spring Framework 5.2 Spring HATEOAS 1.0 Spring Integration 5.2 Spring…

Win10下数据增强及标注工具安装 一．   数据增强利器—Augmentor 1.安装 只需在控制台输入:pip install Augmentor 2.简介 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作.其包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.Crop 裁剪类等等. 包含的操作有:旋转rotate.裁            剪crop.透视perspective skewing.shearing.弹性形变Elastic…

[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法:属性关系抽取 实体关系,实体属性抽取是信息抽取的关键任务:实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组,实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组:信息抽取一般分以下几种情况一对一,一对多,多对一,多对多的情况: 一对一:"张三男汉族硕士学历"含有一对一的属性三元组(张三,民族,汉族). 一对多:"华扬联众数字技术股份有限公司于2017年8月2日在上海证券交易所上市",含有一对多的属性三元组(华扬联众数字技术股份有…

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo…