中定制 WEB 控制台 控制台 4.1. 添加自定义徽标和产品名称 4.2. 在 WEB 控制台中创建自定义链接 4.3. 自定义登录页面 4.4. 为外部日志链接定义模板 4.5. 创建自定义通知标语 4.6. 自定义 CLI 下载 第 第 5 章 章 关于 关于 WEB 控制台中的开 控制台中的开发 发者 者视 视角 角 5.1. 访问 DEVELOPER 视角 第 第 6 章 章 在 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 中定制 WEB 控 制台 您可以对 OpenShift Container Platform web 控制台进行定制，如设置自定义徽标、产品名、链接、通知 标语和命令行下载。这在您需要定制 Web 控制台以满足具体公司或政府要求时特别有用。 4.1. 添加自定义徽标和产品名称 您可以通过添加自定义徽标或自定义产品名称来创建自定义品牌。因为这些设置相互独立，因此可以两者 providers-template 运行 oc explain oauths.spec.templates 以了解选项。 4.4. 为外部日志链接定义模板 如果您连接到可帮助您浏览日志的服务，但需要以特定的方式生成 URL，则可以为链接定义一个模板。 先决条件 先决条件 您必须具有管理员特权。 流程 流程 1. 在 Administration → Custom Resource Definitions

5.1. 添加自定义徽标和产品名称 5.2. 在 WEB 控制台中创建自定义链接 5.3. 自定义控制台路由 5.4. 自定义登录页面 5.5. 为外部日志链接定义模板 5.6. 创建自定义通知标语 5.7. 自定义 CLI 下载 5.8. 在 KUBERNETES 资源中添加 YAML 示例 第 第 6 章 章 关于 关于 WEB 控制台中的 控制台中的 WEB 终 终端 端 6.1. 安装 CONTAINER PLATFORM 中定制 WEB 控 制台 您可以对 OpenShift Container Platform web 控制台进行定制，如设置自定义徽标、产品名、链接、通知 标语和命令行下载。这在您需要定制 Web 控制台以满足具体公司或政府要求时特别有用。 5.1. 添加自定义徽标和产品名称 您可以通过添加自定义徽标或自定义产品名称来创建自定义品牌。因为这些设置相互独立，因此可以两者 4. 更新规格： 运行 oc explain oauths.spec.templates 以了解选项。 5.5. 为外部日志链接定义模板 如果您连接到可帮助您浏览日志的服务，但需要以特定的方式生成 URL，则可以为链接定义一个模板。 先决条件 先决条件 您必须具有管理员特权。 流程 流程 1. 在 Administration → Custom Resource Definitions

3.2 线性回归的从零开始实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2.1 生成数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2.2 读取数据集 线性回归的简洁实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.1 生成数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.2 读取数据集 10.2 注意力汇聚：Nadaraya‐Watson 核回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386 10.2.1 生成数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386 10.2.2 平均汇聚

发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 Mindsphere平台 德国联邦政府支持相关行业协会建设工业4.0平台，负 责工业4.0国家战略的宣传推广，标准制定，人才培养 和技术研发。 以工业大数据为驱动，以云计算，大数据， 物联网技术为核心的工业互联网开放平台， 实现产品，机器，数据，人的全面互联互 通和综合集成 INDICS平台 根云平台 Feign Springcloud： • 相对封闭 • 技术栈比较重 • 需额外维护注册中心 • 一些场景在容器平台中已不复存在 海尔框架： • Quickstart工具支持，填写应用名称，快速生成代码框架 • 充分借助容器平台功能 海尔工业互联网 - 微服务之负载均衡 V IP node node LB node pod node node E.P. E.P. E.P

以激光雷达为核心 戴森360°Eye扫地机器人 以视觉为核心（顶部有全景摄像头） SLAM应用介绍 • 无人机 大疆Phantom4 结合双目立体视觉和超声波，实现空中精准悬停和安全航线自动生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图 SLAM应用介绍 • 虚拟/增强现实：Inside-Out方案 混合现实：微软HoloLens HoloLens融合了场景位置感知和头盔显示技术，并提供了完整的软硬件解决方案。 Hololens部分传感器 左右双目+前视RGB摄像头+深度传感器 Hololens宣传视频 视觉SLAM • 主要传感器 • 单目摄像头 • 双目摄像头 • 多目摄像头 • 其它辅助传感器 • 廉价IMU、GPS • 深度传感器 • 优势 • 硬件成本低廉 • 小范围内定位精度较高

12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第 13 章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 13.2 GAN 原理 13.3 DCGAN 实战 13.4 GAN 变种 预览版202112 13.5 纳什均衡 13.6 GAN ?: ? → ?，称为自监督学习(Self-supervised Learning)。在训练时，通过计算模型的预测值??(?)与自身?之间的误差来优化网络参数?。 常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。 强化学习 也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。 与有监督学习、无监督学习不同，强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号， 预览版202112 除了有监督学习领域取得了惊人的成果，在无监督学习和强化学习领域也取得了巨大 的成绩。2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络，通过对抗训练的方式学习样本的 真实分布，从而生成逼近度较高的样本。此后，大量的生成对抗网络模型相继被提出，最 新的图片生成效果已经达到了肉眼难辨真伪的逼真度。2016 年，DeepMind 公司应用深度 神经网络到强化学习领域，提出了 DQN 算法，在 Atari

Attention 2014 Elmo, Bert 2018 解决维度灾难 预训练+微调 注意力机制 端到端训练 符号-向量 8 预训练+微调 大规模语料训练通 用语言模型 在目标语料上微调 语言模型 在目标语料上训练 分类器 … … BERT E[ C E1 T1 E2 T2 En Tn … … 模型： 数据： 目标： 预测mask词和下一句 … … BERT

2023年06月 深度学习-生成式深度学习 黄海广 副教授 2 03 GAN 的应用 本章目录 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 04 GAN的思考与前景 3 03 GAN 的应用 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 04 GAN的思考与前景 1.生成式深度学习简介 4  深度学习中常见生成式模型 深度学习中常见生成式模型  自编码（AE）  其隐变量z是一个单值映射：z=f(x)  变分自编码（VAE）  其隐变量z是一个正态分布的采样  生成式对抗网络（GAN）  条件生成式对抗网络（CGAN）  在生成器和判别器中添加某一标签信息  深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）  判别器和生成器都使用了卷积神经网络（CNN）来替代GAN 中的多层感知机  为了使整个网络可微，拿掉了CNN 中的池化层  将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。 1.生成式深度学习简介 5 自编码（AE）结构图 1.生成式深度学习简介 6 变分自编码（VAE）结构图 1.生成式深度学习简介 7 变分自编码（VAE）生成图像 1.生成式深度学习简介 8 03 GAN 的应用 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 04 GAN的思考与前景

模式 4.3.6. 后续步骤 4.4. 在 AWS 上快速安装集群 4.4.1. 先决条件 4.4.2. OpenShift Container Platform 的互联网访问 4.4.3. 生成 SSH 私钥并将其添加到代理中 4.4.4. 获取安装程序 4.4.5. 部署集群 4.4.6. 通过下载二进制文件安装 OpenShift CLI 4.4.6.1. 在 Linux 上安装 4.10. 后续步骤 4.5. 使用自定义在 AWS 上安装集群 4.5.1. 先决条件 4.5.2. OpenShift Container Platform 的互联网访问 4.5.3. 生成 SSH 私钥并将其添加到代理中 4.5.4. 获取安装程序 4.5.5. 创建安装配置文件 4.5.5.1. 安装配置参数 4.5.5.1.1. 所需的配置参数 4.5.5.1.2. 网络配置参数 5.11. 后续步骤 4.6. 使用自定义网络在 AWS 上安装集群 4.6.1. 先决条件 4.6.2. OpenShift Container Platform 的互联网访问 4.6.3. 生成 SSH 私钥并将其添加到代理中 4.6.4. 获取安装程序 86 87 89 90 90 90 91 92 93 93 94 94 94 94 95 96 96 99 99

y_batch) 只需一行代码就能评估模型性能： loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) 或者对新的数据生成预测： classes = model.predict(x_test, batch_size=128) 构建一个问答系统，一个图像分类模型，一个神经图灵机，或者其他的任何模型，就是这么 的快。 更深入的教程，请查看： • 开始使用 Sequential 顺序模型 • 开始使用函数式 API 在代码仓库的 examples 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于 栈式 LSTM 的文本生成等等。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 3 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们 推荐 activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成虚拟数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(2, size=(1000