传统的统计方法如

Focal loss自从提出后，很多目标检测框架都采用了focal loss，那么它优秀在哪里呢？我们今天一起来看看这篇何凯明大神的paper。首先是这篇文章的motivation，这篇文章是为了解决样本类别不平衡问题提出的一个方法，在这篇文章前的解决此问题的方法有些过于复杂，有些仅仅是简单重采样方法，效果对于参数的选择有些许敏感等，因此提出了该方法。

我们可以先了解一下目标检测中的两种不平衡问题：

在深度学习中，对数似然梯度是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数。它通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，来更新模型参数，以使损失函数最小化。

对数似然梯度的计算可以通过反向传播算法来实现。反向传播算法是一种计算梯度的方法，它利用链式法则将梯度从输出层向输入层传播。具体来说，对于每个参数，反向传播算法计算其对应的梯度，并将其用于参数的更新。

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类任务的机器学习算法，下面这篇是笔者整理分享的关于逻辑回归算法的入门教程文章，对此感兴趣的同学可以进来看看了解更多呀！

逻辑回归算法是机器学习中的一位“老司机”，尽管名字里有“回归”，但它却是个不折不扣的分类高手。

Consul 是 HashiCorp 开发的一款分布式服务网格工具，专注于服务发现、配置管理和服务治理。其服务治理能力主要通过以下核心机制实现：

1. 服务发现与健康检查

• 服务注册：服务实例通过 Agent（客户端）自动注册到 Consul，或通过 API/配置文件手动注册。

这一次我们继续介绍微服务相关组件配置中心的使用方法。本来打算介绍下携程开源的重型配置中心框架 apollo 但是体系实在是太过于庞大，还是让我爱不起来。因为前面我们已经介绍了使用

1. 概述

Consul 是 HashiCorp 公司基于 go 语言研发用于服务发现和配置共享开的分布式高可用的系统。提供内服务注册与发现框架，分布一致性协议实现，健康检查，Key/Value存储，多数据中心方案，以及 Web UI 支持。

Consul 作为微服务注册中心，提供了服务发现、健康检查、多数据中心支持等核心功能。以下是关于 Consul 的详细分步说明：

1. Consul 核心概念

• Agent：运行在每个节点上的守护进程，负责服务注册、健康检查及与集群通信。

Consul配置中心