上一篇文章中我们简单了解了Harbor集成Clair的安装方案及内网模式下CVE漏洞数据的手动导入功能。本篇文章，我们再梳理下漏洞扫描的具体原理和实现。 关于clair Clair是CoreOS 2016年发布的一款开源容器漏洞扫描工具。该工具可以交叉检查Docker镜像的操作系统以及上…

安全性对任何产品来说都非常重要，比如著名的HeartBleed就就曾经给很多忽视安全问题的企业带来了很大的影响。而随着容器化的推进，早在2015年的一次调查中，研究者就曾发现取样的Dockerhub上有30%-40%的镜像存在安全性的问题。Clair正是由coreos所推出的这样一款针对容器的安全…

镜像扫描结构图 方式2的具体操作步骤 clair是什么？ clair是一个开源项目，用于静态分析appc和docker容器中的漏洞。 漏洞元数据从一组已知的源连续导入，并与容器映像的索引内容相关联，以生成威胁容器的漏洞列表。 clair版本选择 …

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。 本文主要描述Clair架构、编译、部署、源码分析等内容。 Clair架构 Clair主要包括以下模块： 获取器（Fetcher&#xf…

一.前言 最近在朋友的介绍下，了解了一个神经网络的调参神器——微软开发的NNI (Neural Network Intelligence)，在经过简单尝试之后，发现是真的香。倘若你也苦于每次炼丹都要手动设置超级参数，那你可以选择尝试一下NNI&#xff0c…

安装Microsoft nni环境 1.打开Anaconda Prompt ,创建nni 环境，激活环境。 conda create -n nni python3.7 //创建环境名称为nni，python 版本为3.7输入y，回车conda activate nni //激活环境nni2.搭建nni环境：找到nni/dependencie…

NNI剪枝入门可参考：nni模型剪枝_benben044的博客-CSDN博客_nni 模型剪枝 1、背景 本文的剪枝操作针对CenterNet算法的BackBone，即MobileNetV3算法。 该Backbone最后的输出格式如下： 假如out model(x)，则x[-1][hm]可获得heatma…

官方文档：https://nni.readthedocs.io/zh/stable/ 官方文档中的命令行自动调参写的并不十分明白，为避免后来人踩坑，做此纪录。 总结一下，按三步走即可，十分方便。 step.1 修改源代码 假设源文件train.py中的超参数由…

NNI 小白入门 使用最简单的BatchTuner进行演示 参考本博客前，需要先浏览过NNI的官网，了解大致流程 GridSearch 参考另一篇 https://blog.csdn.net/weixin_44110392/article/details/113257885 运行代码框架 a simple implement of linear regression 不…

NNI简介 NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包。 它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和（或）超参，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。 NNI开源地址：htt…

nni是微软开源出来的一个自动机器学习框架 可以使机器学习调参更加便利 安装非常简单，使用pip就行 pip install nni 本次使用的是最新的版本，2.0 不过此时并不能使用，因为会出现： https://github.com/microsoft/nni/issues/…

ModelCompression，主要分为两个部分，Pruning和Quantization，这篇记录Pruning。 Pruning Pruning即剪枝，算是模型压缩中最重要也是最有效的一环。剪枝的有效性前提是参数有冗余，如果模型已经足够紧凑，甚至…

【GiantPandaCV导语】Neural Network Intelligence 是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。本文主要讲NNI基础的概念以及一个训练MNIST的入门教程。本文首发于GiantPandaCV，未经允许，不…

1. NNI简介 NNI是微软发布的一款自动机器学习（AutoML）开源项目，对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩在内的步骤，你都能…

网络结构搜索（Neural Architecture Search， NAS）目的是从模型空间中寻找一组最优模型结构。模型空间包括很多torch中常见的层，包括但不限于： convpoolingactivationnormalizationconnectionhyper-paramters NNI提供的…

本文主要介绍如何搭建Microsoft的NNI工具环境以及使用NNI进行Mnist分类任务的超参数搜索。 NNI简介 NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。 NNI…

NNI的介绍 在机器学习建模时，除了准备数据，最耗时耗力的就是尝试各种超参组合，找到模型最佳效果的过程了。对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动机器学习这两年成为了热门领域，着力解决超参调试过程的挑战&am…

NNI 自动化机器学习工具包 NNI 是 Neural Network Intelligence 的缩写，可以译作：智能神经网络。名字听起来陌生，但 NNI 实际上就是一个自动化机器学习工具包。它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和超参数，并支持单机、…

文章目录 1. NNI简介2. 使用步骤及示例2.1 编写程序2.2 设置参数搜索空间2.3 更改源程序2.4 定义配置文件 3. 参数空间设置4. 命令行命令4.1 创建AutoML4.2 继续AutoML4.3 可视化AutoML 5. Tuner5.1 BOHB5.2 Random5.3 Grid Search5.4 TPE 6. NNI使用细节7. 调参结果 1. NNI简介…

前言 NNI是由微软研究院，开发的深度学习开发工具。 Neural Network Intelligence 是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。 NNI (Neural Network Intelli…