原文：http://kisspuppet.com/2013/11/10/my-fact/www.kisspuppet.compuppet实战欢迎puppet爱好者加入自动化运维交流总QQ群：296934942目前由于Facter并不全面，许多关于主机和环境的信息并没有作为Facter的fact。编写自定义的fact，可以让节点的facter包含更多的元数据fact，增加MCollective选择元数据定位主机的灵活性。1自定义节点变量首选，需要在每个节点自定义一个facts文档，文档中包含了每个节点自定义的fact信息。为了方便管理，所有变量的值都必须事先定义好，可在puppet服务端定义一个
原文：http://kisspuppet.com/2013/11/10/my-fact/www.kisspuppet.compuppet实战欢迎puppet爱好者加入自动化运维交流总QQ群：296934942目前由于Facter并不全面，许多关于主机和环境的信息并没有作为Facter的fact。编写自定义的fact，可以让节点的facter包含更多的元数据fact，增加MCollective选择元数据定位主机的灵活性。1自定义节点变量首选，需要在每个节点自定义一个facts文档，文档中包含了每个节点自定义的fact信息。为了方便管理，所有变量的值都必须事先定义好，可在puppet服务端定义一个
一，数据增强概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。数据增强几种常用方法有:图像水平/竖直翻转、随机抠取、尺度变换和旋转。其中尺度变换（scaling）、旋转（rotating）等方法用来增加卷积卷积神经网络对物体尺度和方向上的鲁棒性。在此基础上，对原图或已变换的图像(或图像块)进行色彩抖动(colorjittering)也是一种常用的数据扩充手段，即改变图像颜色的四个方面:亮度、对比度、饱和度和色调。色彩抖动是在RGB颜色空间对原有RGB色彩分布进
一，数据增强概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。数据增强几种常用方法有:图像水平/竖直翻转、随机抠取、尺度变换和旋转。其中尺度变换（scaling）、旋转（rotating）等方法用来增加卷积卷积神经网络对物体尺度和方向上的鲁棒性。在此基础上，对原图或已变换的图像(或图像块)进行色彩抖动(colorjittering)也是一种常用的数据扩充手段，即改变图像颜色的四个方面:亮度、对比度、饱和度和色调。色彩抖动是在RGB颜色空间对原有RGB色彩分布进
上面左边的图像是由Prokudin-Gorskii拍摄的历史系列照片中的一部分。这张照片是由一位俄罗斯摄影师在20世纪初使用早期的彩色相机拍摄的。由于相机的机械性质，图像的颜色通道未对准。右侧的图像是同一图像的一个版本，其中的通道使用OpenCV3中提供的函数进行对齐。在这篇文章中，我们了解彩色的摄影历史，同时了解该过程中的图像对齐。本文所有代码图像见：1背景1.1彩色摄影的一个简短而不完整的历史您可以使用三个主要滤色镜（红色，绿色，蓝色）拍摄三张不同照片并将它们组合以获得彩色图像，这个想法最初由JamesClerkMaxwell（是的，麦克斯韦尔）在1855年提出。六年后，在1861年，英国
上面左边的图像是由Prokudin-Gorskii拍摄的历史系列照片中的一部分。这张照片是由一位俄罗斯摄影师在20世纪初使用早期的彩色相机拍摄的。由于相机的机械性质，图像的颜色通道未对准。右侧的图像是同一图像的一个版本，其中的通道使用OpenCV3中提供的函数进行对齐。在这篇文章中，我们了解彩色的摄影历史，同时了解该过程中的图像对齐。本文所有代码图像见：1背景1.1彩色摄影的一个简短而不完整的历史您可以使用三个主要滤色镜（红色，绿色，蓝色）拍摄三张不同照片并将它们组合以获得彩色图像，这个想法最初由JamesClerkMaxwell（是的，麦克斯韦尔）在1855年提出。六年后，在1861年，英国
MM2022|用StyleGAN进行数据增强，真的太好用了【写在前面】本文研究了生成文本-图像对的开放性研究问题，以改进细粒度图像到文本跨模态检索任务的训练，并提出了一种通过揭示StyleGAN2模型隐藏的语义信息来增强配对数据的新框架。具体来说，作者首先在给定的数据集上训练StyleGAN2模型。然后，将真实图像投影回StyleGAN2的潜在空间，以获得潜在代码。为了使生成的图像具有可操作性，进一步引入了潜在空间对齐模块来学习StyleGAN2潜在代码与相应文本字幕特征之间的对齐。当进行在线配对数据增强时，作者首先通过随机token替换生成增强文本，然后将增强文本传递到潜在空间对齐模块以输出
