1:训练的batch_size太小 1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. 3.  增大batchsize的好处有三点: 1)内

精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在此一并送上.这份清单中包括了各不相同的 20 个主题,以及一些资深程序员分享使用 Python 的经验,值得收藏.Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等. 对于 Python 的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Pyt

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1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

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1.从内存中读取数据是微秒级别的.而从磁盘读则是毫秒级别的.二者相差一个数量级.所以想优化数据库,第一个要做到的就是优化io. 2.key_buffer_size[global]设置的内存区域大小缓存了myisam表的索引.由于myisam只缓存索引在内存中,并不缓存数据在内存,所以如果内存允许,要让这个参数足够能容纳所有myisam的所有索引来提高性能.另外,在myisam表上,尽量让所有的查询条件都限制在索引上,以便能让缓存替我们提高查找效率. 3.bulk_insert_buffer_si

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

商业银行业务思维导图 一.资产业务 资产业务是商业银行的主要收入来源 1.放款业务 1.1 信用放款 信用放款,是单凭借款人的信誉, 不需要提供任何抵押品的放款,是一种资本放款. 1.1.1 普通借款限额 企业与银行订立一种非正式协议,以确定一个贷款,在限额内,企业随时可以得到银行的贷款支持,限额的有效期一般不超过90天,普通贷款限额内的贷款,利率是浮动的,跟银行的优惠利率挂钩 1.1.2 透支放款 银行通过允许客户在其账户上透支的方式向客户提供贷款.提供的这种便利被视为银行对客户所承担合同外的

3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均

读写 LED 作业 台灯的 频闪研究: 核心提示: 随着科技的持续发展,目前已经商业化的照明产品从第一代的白炽灯: 第二代的荧光灯.卤灯: 第三代的高强度气体放电灯; 以及当下主流的, 第四代的发光二极管(led). 随着科技的持续发展,目前已经商业化的照明产品从第一代的白炽灯:第二代的荧光灯.卤灯:第三代的高强度气体放电灯以及当下主流的第四代的发光二极管(led).照明灯具的光效越来越高,一直朝着节能环保的方向发展.然而不可否认,电光源的发展也带来了许多新的问题,除了对环境.能源等影响外,人工

本文是Service Mesh系列第1篇 随着云原生时代的来临,使用微服务架构的朋友们开始听到一个新的技术名词--Service Mesh(现在来说已经不算新了). 对于一项新技术的学习,总归绕不过两个问题: 它是什么? 为什么需要它? 本文将围绕这两个问题进行展开,期望对Service Mesh有一个综述性的了解. 最后,引发一个核心的思考: 到底谁才需要Service Mesh? 1. 什么是Service Mesh Service Mesh 在国内被翻译「服务网格」. 目前比较公认的是Bu

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由于年末将至,前阵子一直忙于工作的事务,不得已暂停了微信订阅号的更新,我将会在后续的时间里尽快的继续为大家推送更多的博文.毕竟一个人的力量微薄,精力有限,希望大家能理解,仍然能一如既往的关注和支持shuang_lang_shuo[破狼]微信号,同时也欢迎大家的高质量文章的投稿. 在2015年一年时间中,我.雪狼大叔.彭洪伟一起共同编写了<AngularJS深度剖析与最佳实践>这本前端Angular.js框架的进阶书籍.在写作期间也得到很多人的支持,特别是在Angularjs中文社区群中的各位群

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Messenger是我的一个同事,她是ThoughtWorks的第一批BA,到现在为止做了18年,孙女都已经上小学了,我很仰慕.这二十年间变化很大,需求分析方法从最初的敏捷用户故事,演进到现在精益为基础的需求分析方法,BA的技能要求也在不断变化.整理

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

http://insights.thoughtworkers.org/ba-capability-and-development-path-in-thoughtworks/ 作者:ThoughtWorks – 亢江妹.未经允许,请勿私自转载. BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Mes

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