之前在做部门技术分享的时候，给大家讲解了Transformer模型架构的原理，现把有标注版的笔记文件发出来，备份一下
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之前的图片一直存储在七牛云上，用了10来年了，去年突然收到七牛云发的邮件，提醒我已经欠费500多块钱，吓了一跳，因为我的图片数据量不多，流量也不多，再怎么用也不会出现这么多费用，何况之前充值过钱进去，排查才发现，之前blog上有一篇ppt文件被疯狂下载，花了几百G的流量，找七牛去客服，客服说没有出事情没有第一时间找他们，扣的费用只能我自己承担。。。。

后来因为没有缴费，图片资源被释放，账号就被冻结了。。。所以很多年前写的blog图片显示不出来。

前言

本文记录了使用PyTorch构建一个简单的CNN网络，并使用Fahion-MNIST数据集进行训练和测试。记录整个推理过程

前言

本文记录了使用PyTorch构建一个简单的CNN网络，并使用MNIST数据集进行训练和测试。记录整个推理过程

1、MNIST数据集

MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60,000个28x28像素的手写数字图像（灰度图片），每个数字都有10个训练样本和10个测试样本。该数据集由C. E. Mnih等人于1999年首次发布，并被广泛应用于机器学习领域的分类、识别和生成模型的研究中。
MNIST数据集的特点：

1、 每个数字都是手写的，因此具有一定的噪声和不规则性；
2、 每个数字只有一种写法，因此可以视为二元分类问题；
3、 数据集中的数字图像比较简单，易于处理和识别；
4、 数据集中的数字图像没有标签，需要通过预处理和特征提取等方法来自动识别。

1、需求背景

客户现场有几台服务器，是局域网的，因为要经常维护，显示每次去跑现场肯定是不合适的，为了便于维护和管理，可以装一个内网穿透工具–frp

go项目中经常会碰到线上编译好的二进制文件不清楚是哪次commit后编译的，每次编译出来的都是一个二进制文件，不利于管理，搞了个go项目的版本管理。 利用go build的 -ldflags 参数，使用帮助命令查看详细信息

想不到在2020年最后的几天，还有一个小惊喜。
我竟然通过了Certified Hyperledger Fabric Administrator (CHFA)的考试，这次考试没怎么备考，全程就只用了2-3周的时间复习了一下，本以后会过不了，没想到最后竟然考过了，还是很高兴的。

本文使用ubuntu 18作为系统，直接使用脚本启动Fabric网络，而非使用Docker容器来启动

1、安装环境

1.1、安装Ubuntu系统
到官网下载最新版的ubuntu镜像，我本地是使用虚拟机来安装ubuntu的，打开虚拟机，选择镜像文件，根据提示一路安装，

 这是之前在公司内部做技术分享的文档，主要是讲解了对称加密和非对称加密的基本原理以及一些例子，现将它上传到blog上，做个备份。 PDF文件下载地址-> 对称加密与非对称加密

1、TBaas简介

 1.1、TBaas简介

 1.2、Hyperledger Fabric的架构

 1.3、TBaaS的架构

2、如何使用TBaaS

 2.1、创建联盟

 2.2、Channel管理

 2.3、ChainCode管理