什么是finetuning？在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新finetuning（也叫微调），或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景：1卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余

早期的数据小魔方用户大概都知道，我最初也是从学习Excel起步的，只是学习的深入了之后，才开开慢慢的迁移到R语言。我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化，只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的，毕竟在这个大行业内，还活跃着太多可视化领域的佼佼者，譬如PowerBI、Tableau等。

1概述2020年10月1日后，Github会将所有新建的仓库的默认分支从master修改为main，这就导致了一些旧仓库主分支是master，新仓库主分支是main的问题，这在有时候会带来一些麻烦，因此这里提供一种方案将旧仓库的master分支迁移到main分支。2具体步骤四步：

作为网易数帆开源的高性能、高可用、高可靠的新一代分布式存储系统，Curve对于多副本数据同步、负载均衡、容灾恢复方面都有较高的要求。网易数帆存储团队选用Raft算法作为Curve底层一致性协议，并基于Raft的特性，实现了异常情况下的数据迁移和自动恢复。本文首先简要介绍一下Raft算法的一些基本概念和术语，再详细介绍其在Curve中的实践。Raft一致性

前言Kubernetes集群备份一直是我们的痛点。虽然可以通过Etcdv3备份与恢复(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzA4MzIwNTc4NQ%3D%3D%26mid%3D2247484108%

声明索引时要小心由于这个步骤太容易了，所以也很容易在无意间触发索引构建。如果数据集很大，构建会花很长时间。在生产环境里，这简直就是梦魇，因为没办法中止索引构建。如果发生了这种情况，你将不得不故障转移到从节点上——如果有从节点的话。最明智的建议是将索引构建当做某类数据库迁移来看待，确保应用程序的代码不会自动声明索引。索引的构建分为两步。第一步，

本文对Clickhouse架构原理、语法、性能特点做一定研究，同时将其与mysql、elasticsearch、tidb做横向对比，并重点分析与mysql的语法差异，为有mysql迁移clickhouse场景需求的技术预研及参考。

打造信息化系统是中国中煤进行业务模式创新的重要举措，涉及数字化应用能力建设、大数据体系建设与数据治理等多个场景，对系统稳定性、兼容性要求较高；从安全角度来看，信息化系统集成了大量的生产数据及人员信息，因此对现有平台进行安全升级，也是中国中煤关注的重中之重。针对中国中煤的实际需求，天翼云以自研云平台为底座，助力中国中煤信息化系统平台进行上云迁移，能够支持数据连接及业务应用在国产化环境下快速开展，为中国中煤高质量发展注入新动能。

如果在管理程序之间调整或迁移实例，可能会遇到SSH(拒绝权限)错误。请确保每个节点都配置了SSH密钥验证，以便Compute服务可以通过SSH将磁盘移动到其他节点。