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Lvs-nat就是多目标DNAT，也就是多目标的地址转换；通过将请求报文中的目标地址和端口地址修改为挑选出来的某RS的RIP和PORT实现转发；Lvs-nat处理请求过程及其特点： 1、当客户端发出请求时，前端主机接受请求；此时源IP时CIP，目标IP时VIP&nbs...
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Notethis post is not part of the Symfony2 documentation; it is just a state about how things work now (end of 2010) between Doctrine2 and Symfony2. It is not a complaint about the a...
一、javascript： 代码： /* @desc：url解析函数 @author <lee> [<complet@163.com>] @param url 要查询的url @return ret 解析后的对象 */ function parseurl(url){ var reg = /(?:([A-Za-z]+):)?(\/{0,...
(){(()){([]){(())}(()){()}}}
在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： mo...
获得某层tensor的输出维度 代码如下所示： from keras import backend as K @wraps(Conv2D) def my_conv(*args,**kwargs): new_kwargs={'kernel_regularizer':l2(5e-6)} new_kwargs['padding']='valid' #'...