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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

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\TOC\我叫张贺，贪财好色。一名合格的LINUX运维工程师，专注于LINUX的学习和研究，曾负责某中型企业的网站运维工作，爱好佛学和跑步。个人博客：传送阵笔者微信：zhanghe15069028807，非诚勿扰。Redis集群理论Redis集群起码是三个服务器做，每个服务器里面都有两个实例，两个实例并不

之前一直对Hadoop的MapReduce过程知道皮毛，如今特地深入学习了这个过程一下，把我的理解写下来。以下就是是我读书，看博客，然后根据自己的理解和经验总结出来的。错误的地方，还请大神指出。^\_^由衷感谢~宏观上来说，Hadoop的MapReduce在执行每个作业的时候要经历2个大阶段：Map阶段和Reduce阶段。下图是官方对整个

郑重声明:本文仅供学习使用,禁止用于非法用途,否则后果自负,如有侵权,烦请告知删除,谢谢合作!模拟伪装现在已经还原了算法的实现逻辑,下一步就是如何更好地伪造自己,本文提供临时设置的实现方式,方便在不修改之前复现代码的基础上实现扩展,当然也可以直接在还原算法源码中写入伪造代码.值得注意的是,这种Object.de

ps：以前都在iteye写博文，现在工作换了，转战前端，基本告别了java和python，看这边氛围还不错，就把那里的博客迁移过来了~~~出于对性能的要求，公司希望把Mysql的数据迁移到MongoDB上，于是我开始学习Mongo的一些CRUD操作，由于第一次接触NoSQL，还是有点不习惯。先吐个槽，公司的Mongo版本是2.6.4，而用的jav