我们如何对信息流进行排序? 在引入排序算法之前,信息流的组成非常简单:收集所有由你的关注对象在你最后一次登录Twitter之后发送的推文,再将它们按照时间倒序显示出来.这个看起来很简单,但要为数以亿计的Twitter用户提供这种稳定的体验对我们来说是一个巨大的挑战,它对我们的基础设施和运维能力提出了很高的要求. 在引入排序算法之后,信息流的组成变得更加丰富.在收集推文之后,我们使用相关度模型对它们打分.这个分数是针对每个用户对推文感兴趣程度的预测.具有较高分数的推文被展示在信息流的最上面,其他推…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深…

1.redis五种数据结构 1.1 String字符串类型,对应java字符串类型 用户信息序列化后,可以用string类型存入redis中批量读写string类型,见效网络消耗数字类型的string类型,可以自增自减操作,有一个大小限制. 1.2 list类型,对应java的LinkedList,链表结构. 增删O(1),查询O(n)异步队列,一边线程塞入,一边线程取出消费.结构又和java的不同,多个ziplist组合成quicklist 1.3hash字典类型,对应java的HashMap…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

Mongoose学习参考文档 前言:本学习参考文档仅供参考,如有问题,师请雅正 一.快速通道 1.1 名词解释 Schema : 一种以文件形式存储的数据库模型骨架,不具备数据库的操作能力 Model : 由Schema发布生成的模型,具有抽象属性和行为的数据库操作对 Entity : 由Model创建的实体,他的操作也会影响数据库 注意: 1.本学习文档采用严格命名方式来区别不同对象,例如: var PersonSchema; //Person的文本属性 var PersonModel; //…

点击图片也能打开相关的网站: https://boxueio.com/skill/swift http://ios.b2mp.cn/ http://gold.xitu.io/welcome/?utm_source=cnblogs&utm_medium=banner&utm_content=gaoshou&utm_campaign=q3_website http://sspai.com/tag/iOS http://www.open-open.com/lib/tag/IOS The…

<Java开发学习大纲文档>V7.0简介: 本文档是根据企业开发所需要掌握的知识点大纲进行总结汇编,是Java开发工程师必备知识体系,系统化学习针对性非常强,逻辑分析能力非常清晰;技术方面覆盖非常广泛全面,从编程环境安装开始切入,第一阶段从Java基础(Java核心基础+面向对象+多线程+常用类+IO+GUI+网络编程+常用实例)入门,第二阶段深入了解JavaWeb(Oracle.MySQL.MongoDB.MySQL数据库的优化.HTML5.CSS3.JavaScript.JQuery[AJ…

SQL Server 学习博客分享列表(应用式学习 + 深入理解) 转自:https://blog.csdn.net/tianjing0805/article/details/75047574 SQL Server 学习博客分享列表 1 - 4 篇文章来自51CTO-杜飞的博客: 1. SQL Server 数据库文件管理部分: 介绍了SQL Server数据库空间管理相关理论知识,这个文章大概介绍以下几方面: 数据存储.读取基本单位 区:统一区.混合区 页面类型. 页面管理.页分配方法 页系统…

Twitter上面的短视频越来越流行了,但是推特官方并没有提供下载通道.如果你想下载这些小视频到电脑或者手机(安卓/iPhone),该如何操作呢?下面介绍一种最简单的方法. 下载Twitter视频我们需要借助一个在线工具,与传统的桌面版软件相比,这种在线工具兼容性特别强.因此,无论你正在使用的是Windows或者Mac电脑,Android或者是iPhone手机,亦或是平板,只要你安装了浏览器,都可以进行视频下载.谷歌.火狐.360.Safari还是其他浏览器,都可以正常运行该在线应用.https…

<Java开发学习大纲文档>V8.0 第八版是以实战作为核心,同时也包含前面所有版本的精华部分,第八版加入的部分有云开发(阿里云OSS存储.(github)gitlab+docker网站自动化部署.码云自动化部署.阿里云自带自动化部署.短信模块(七牛短信.阿里云短信.消息队列处理高并发问题).(图形.Ecxce.Word文档)报表汇报模块).爬虫(模拟登陆.爬虫思路.采集下来数据的分析与存储(包含接口.网站.公众号爬虫).boot+Cloud+nacos+Redis+Mq+mybatis_pl…

一  使用环境 开发系统: windows 后端IDE: PyCharm 前端IDE: VSCode 数据库: msyql,navicat 编程语言: python3.7  (Windows x86-64 executable installer) 虚拟环境: virtualenvwrapper 开发框架: Django 2.2 二  Vue学习笔记-Djiang REST framework3 后端接口API学习 官网: https://www.django-rest-framework.or…

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…

目录 举例 单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积 参考资料 举例 如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为: depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积,然后求和,depthwise_conv2d没有求和这一步,对应代码为: import tensorflow as tf # [batch, in_height, in_width, in_channels] input =tf.reshape( tf.constant([…

Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算…

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-…

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

iOS开发过程中很大一部分内容就是界面布局和跳转,iOS的布局方式也经历了 显式坐标定位方式 --> autoresizingMask --> iOS 6.0推出的自动布局(Auto Layout)的逐步优化,至于为什么推出自动布局,肯定是因为之前的方法不好用(哈哈 简直是废话),具体如何不好用以及怎么变化大家可以瞅瞅 这篇文章.iOS6.0推出的自动布局实际上用布局约束(Layout Constraint)来实现,通过布局约束(Layout Constraint)可以确定两个视图之间精确的位…

ref:http://www.elecfans.com/d/617674.html     为什么要有uboot 1.1.计算机系统的主要部件 (1)计算机系统就是以CPU为核心来运行的系统. 典型的计算机系统有: PC机(台式机+笔记本) 嵌入式设备(手机.平板电脑.游戏机) 单片机(家用电器像电饭锅.空调) (2)计算机系统的组成部件非常多,不同的计算机系统组成部件也不同.但是所有的计算机系统运行时需要的主要核心部件都是3个东西: CPU + 外部存储器(Flash/硬盘) + 内部存储器(…

liveMedia项目的源代码包括四个基本的库,各种测试代码以及Media Server.四个基本的库分别是: UsageEnvironment&TaskScheduler, groupsock, liveMedia和BasicUsageEnvironment. 1,基础类介绍: BasicUsageEnvironment和UsageEnvironment中的类都是用于整个系统的基础功能类．用于事件的调度,实现异步读取事件的句柄的设置以及错误信息的输出.比如UsageEnvironment代表了…

一.深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二.前向和反向传播 1. 第\(l\)层的前向传播 输入为 \(a^{[l-1]}\) 输出为 \(a^{[l]}\), cache(…

1.设置输入: let input = Input() 或者 let input = Input(width: 100, height: 100, channels: 3) 2.创建网络: let output = input --> Resize(width: 28, height: 28) --> Convolution(kernel: (5, 5), channels: 20, activation: relu, name: "conv1") --> Dense…

这个月阅读了论文[Partial Adversarial Domain Adaptation-eccv18],文章着眼于源域标签空间包含目标域标签空间的场景,在域对抗神经网络的基础上提出了部分对抗域适应方法.思想很容易理解,即在源域样本空间中引入了权值,希望源域和目标域共有的标签权值大一些,不共有的权值尽可能小. 这是我阅读的第一篇正式应用卷积神经网络的文章,其中对抗的思想用神经网络来实现.实验部分使用的是残差网络框架,包含卷积.池化.激活.全连接.反向传播等知识点,需要我去逐一理解.论文代码使…

第十九章 Scala语言的数据结构和算法19.1 数据结构(算法)的介绍19.2 看几个实际编程中遇到的问题19.2.1 一个五子棋程序19.2.2 约瑟夫问题(丢手帕问题)19.2.3 其它常见算法问题19.3 稀疏数组 sparsearray19.3.1 基本介绍19.3.2 应用实例19.3.3 课后练习19.4 队列 queue19.4.1 队列的一个使用场景19.4.2 队列介绍19.4.3 数组模拟单向队列19.4.4 数组模拟环形队列19.5 链表 linked list19.5.…