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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

简介Nginx可以实现高并发反向代理，lvs集群可以实现负载均衡，但是他们都有一个共同的弊端，就是Nginx，lvs架构中Director是单点故障，有没有一个好的方案解决这个问题呢？答案是有。通过Keepalived就可以实现，前端Nginx，lvs中Director服务器的高可用和负载均衡，通过shell命令或者脚本可以实现对服务器状态和服务的监控！

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