Note on Docker - Part 2
常用命令Docker run功能：创建一个新的容器并运行一个命令
语法：
1docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
常用 OPTIONS：
OPTION
作用
—name
为容器指定一个名称
-f
根据条件过滤显示的内容
-l
显示最近创建的容器
-n
列出最近创建的 n 个容器
Docker ps功能：列出容器
语法：
1docker ps [OPTIONS]
常用 OPTIONS：
OPTION
作用
-a
显示所有的容器，包括未运行的
-d
后台运行容器，并返回容器 ID
-p
指定端口映射，格式为：主机端口:容器端口
-i
以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用
-t
为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用
—volume, -v
绑定一个数据卷
启动容器与附加到容器的区别在Docker中，启动容器和附加到容器是两个不同的概念。
启动容器（Start Container）：启动容器是指将一个已创建但处于停止状态的容器启动运行。当 ...
Note on Docker - Part 1
IntroDocker 可以简化应用程序的配置、发布和测试，它彻底释放了计算虚拟化的威力，极大提高了应用的维护效率，降低了云计算应用开发的成本。
使用 Docker 的目的是解决因为开发环境不同而导致的程序开发或运行时会遇到的各种问题。举个例子说明，我们开发了一个应用程序，它在我们的电脑上可以正常运行，此时我们想把它分享给我们的朋友，那朋友不仅需要下载我们的代码，还需要配置相同的环境（插件、库等等）。即便如此，程序也不一定能正常运行，因为朋友使用的操作系统也可能与我们的不同，即便是同样的操作系统，也可能因为版本不同而导致程序无法正常运行。此时我们就需要 Docker 来帮助我们模拟完全相同的开发环境。
这里需要提到 Docker 和虚拟机的区别。它们都可以帮助我们模拟相同的开发环境，但是虚拟机需要先模拟硬件，然后在其上运行一个完整的操作系统，之后再在这个系统上运行所需的应用进程。这导致虚拟机不但体积臃肿、内存占用高，而且会影响程序的性能。Docker 在概念上与虚拟机类似，但比虚拟机更加轻便快捷。Docker 不会去模拟底层的硬件，它只会为每一个应用提供完全隔离的运行环境，我们可以在每 ...
Deep Learning: DCGAN
Intro生成对抗网络（GAN）自问世以来，便成为了深度学习领域内备受关注的一种模型。作为一种无监督学习算法，GAN 可以通过训练生成器和判别器两个相互对抗的神经网络，生成高质量、逼真的样本。然而，在最初的 GAN 模型中，生成器和判别器的架构都比较简单，难以生成高分辨率的复杂图像。
为了解决这个问题，Radford 等人在 2015 年提出了深层卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN，简称 DCGAN），通过引入卷积神经网络和其他关键技术，使得生成器和判别器的结构更加复杂，从而使得 DCGAN 可以生成更高分辨率、更逼真的图像。DCGAN 的诞生开创了一系列 GAN 变种，为 GAN 模型的应用提供了更多的可能性。
本文将详细介绍 DCGAN 的工作原理和关键技术，并且介绍一些具体应用案例，希望通过本文的介绍，读者可以更加深入地了解 DCGAN 的原理、应用和未来发展前景。
DCGAN 的工作原理DCGAN 的核心是在原有的 GAN 模型基础上引入了卷积神经网络，使得生成器和判别器可以更好地处理图像数据。DCGAN 的判别器和生成器的结构和参数设置都非常关键， ...
Structuring Your Project
Intro“Structure” means making clean code whose logic and dependencies are clear as well as how the files and folders are organized in the filesystem.
Questions for beginning:
Which functions should go into which modules?
How does data flow through the project?
What features and functions can be grouped together and isolated?
Sample RepositoryThis repository is available here.
123456789101112README.mdLICENSEsetup.pyrequirements.txtsample/__init__.pysample/core.pysample/helpers.pydocs/conf.pydoc ...
Brief note on Segment Anything
IntroSegmentation is the prediction of mask to segment the area of interest, which may be an object, a person, etc. The difference between Segment Anything and general segmentation is the introduction of prompts to specify where to segment. The prompts here can be vague, such as a point, a box, etc.
ModelSegment Anything’s model consists of three main components:
Prompt encoder: This part is used to get the feature of the prompt, by using positional encoding or using convolution.
Image encoder: ...
