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【ASP.NET MVC体系】数学浅谈ASP.NET MVC 路由

致考研人(16)——剩下20天,Inner Peace

春宵苦短春梦长,莫负读书好时刻数学

  • 十二月 27, 2018
  • 数学
  • 没有评论

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,用户指定什么设置做哪些运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总结。共享练习模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更复杂网络,可解释性,有效日志调试。

snqbe11前几日闲聊的标题是本人临时凑的,我们不要太实在。

干活问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合实际行业领域工作改进,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需要。

面色犬马精选的秋季读物

▌澄衷蒙学堂字课图说

数学 1

本人晓得许多童鞋从前已经在微信盆友圈里见到众多它相关的引荐。说来巧合的是,我的广大大学校友以及工作后的盆友,都是香港澄衷高级中学毕业的。它的前身就是晚清经纪人叶澄衷捐资建立的澄衷蒙学堂。

数学 2

图形源于tieba.baidu.com

所谓的蒙学堂,就是给差不多10岁-15岁的小不点儿读书的民办高校。澄衷蒙学堂的第一任校长就是新兴变成北中校长的蔡元培。说回《澄衷蒙学堂字课图说》这套书,其实是澄衷蒙学堂当时的语文基础教程。

按理说说,10岁-15岁的毛孩子不是已经识过很多字了么?假设你这样想,就太低估《澄衷蒙学堂字课图说》对“字”的音讯涵盖了。我随手拍几张这套书第二册的内页给我们看下:

数学 3

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您看,这套晚清光绪年间学校里的字说图文教程,它并不是在教您识字,而是追究“字”的溯源。它涵盖了这一个字的历史来源,字结构和读音的重组意义,这么些字所组成的辞藻在历史、地理、天文、数学、物理、化学的衍生意义。

《澄衷蒙学堂字课图说》全套书8册,即使只分解了三千四个常用字,但自我自己在读的时候,差不多花了一整个月才读了半卷第二册。有些时辰候被烦扰的字的含义,我是看了那套书才将将精通。

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例如说“子丑寅卯”的“丑”,和长得“丑”,为啥是同一个字?在字的模样上并看不出内在含义。在看了《图说》将来才知晓。“子丑寅卯”的“丑”,它原本就是一个古人用来计时的象形符号演变成的字;而“美丑”的“丑”,原本是“醜”这些字。你看从字的形制上就很好通晓,就是像鬼。

数学 6

原先“丑”和“醜”六个并不相干的字,只因为同样的读音在简化字的过程中并联合成了一个字,就算便宜了书写,但对掌握字的意义和来源难免就导致了累累误差。

您看,本来《澄衷蒙学堂字课图说》只是给小孩子的一套启蒙教程,最近大家作为成年人去看,却也能给协调童年课本上读来的那么些自以为是的学识补上许多漏掉,发起更多想想。

这是前晚援引的率先部书。

小于一 / Less Than One

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图形源于bundpic.com

《小于一》(Less Than
More)是俄罗丝(Rose)“圣彼得(彼得(Peter))堡公司”的有名散文家和诺Bell思想家拿到者约瑟夫Brodsky在自己出生的这年出的一本小说集。

约瑟夫本人在1970年代被母国驱逐出境将来就成了U.S.人。惊人的是那老兄在美利坚合众国讲课期间甚至自学了爱沙尼亚语和加泰罗尼亚语,而且坚韧不拔同时用爱尔兰语和泰语来写诗和随笔,最终凭韩语诗获取了诺Bell思想家。所以大家要相信,不管到了什么年龄你学好外语依旧乐观的。。看看人家。

数学 8

图形来源于amazon.cn

《小于一》那套曾在世界上非凡有影响力的小说集,直到二〇一八年的十月(依旧八月)才经陕西文艺出版社引荐,由探讨约瑟夫(Joseph)Brodsky超越20年的思想家和诗人黄灿然先生翻译,最后走入豪门的视野。原本以为只是小众读物,《小于一》却出人意料地在二〇一八年年终早已爬上了各大畅销书榜第一名的岗位。

您要了然甘肃文艺出版社上一本畅销书是《甄嬛传》的话,就会询问这是何其令人竟然的事了。我摘录这套小说集中的一些片段,我们可以体会下国人为什么会如此快对约瑟夫发生共鸣:

“我一时还难以相信,性格变异的富无线索均可以在刻钟候活着中被发见。将近三代的俄罗斯人直接位居在旅馆和狭窄的屋子里,我们的父母在我们假装睡着的时候做爱。然后,是战争、饥饿、离家的或伤残的阿爸们、手上磨出老茧的阿妈们、高校里的官方谎言和家中里的地下谎言。

困难的春天,难看的衣着,夏令营中校大家的湿床单公开展露,以及在别人面前提及此类事情。然后,一面红旗飘扬在夏令营的旗杆上。这又有如何?这军事化的小儿、可怖的愚蠢和性欲的扼腕(十岁时,大家已通通对我们的女导师动了贼心),所以这总体并不曾对大家的伦理观或我们的美学观——或我们爱的能力和受难的力量——暴发多大的影响。

自己回想起那多少个工作,并非是由于自家以为这个业务就是敞开潜意识的钥匙,也迟早不是由于对自身的幼时的缅怀。我想起起这些,是因为以前从未如此做过,是因为我想让有些工作留存下来——至少是在纸上。而且还因为,回顾往事要比展望前程有更多低收入。前些天的魅力要低于前天的魅力。由于一些原因,过去不会像将来这样闪亮出那种无边际的单调。由于其数据巨大,将来变为一种宣传。青草也是这么。”

啊,我想我毫无说破,我们都有力量感受得到。《小于一》,这是大家明儿中午援引的第二本书。

最好金龟换酒

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图形来源于iphoen.cn

这是一本有关旅行的老书了。这几年各种辞职去旅行或者啄磨旅行意义的书充斥书店,我们看着别人的故事意淫着温馨的前途。但在颇具的远足鸡汤里,傅真和他丈夫的故事仍旧有些特其它。

《最好金龟换酒》原本就是傅真团结博客的名字。二零一一年,他们从英国飞往墨西哥,由北至南游览了拉丁美洲数十个国家。一路上眼目睹了南美诸国宏伟的贫富差异,这里人们却如故以开阔和好客投入生活,鼓盆而歌。这是自家喜欢这一个故事的原由之一。

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图表来源read.douban.com

原因之二是当做一本博客汇聚成的掠影文集,傅真在言语上实在是非凡的畅通,表意也特别诚恳。那是自身从未追过他的博客,却在豆瓣阅读上花了16块钱看完了整本书紧要引力。当然,她自己在途中的一对盘算也是很有趣的:

“身处这样一个疯狂、戏剧化、高速运转的社会风气,以至于大家更热爱于谈论热点消息,而不是协调的生存;大家更欣赏成功和传奇,没有兴趣去询问老百姓的心愿和目的在于;大家忙着追逐最新的音讯,根本没有时间去找回被剥夺的记念。

历史上的搜刮,以及当今全球化所带动的新的剥削和困厄使得拉丁美洲加重了我传统中的反对殖民主义立场和知识,而花旗国即便在其独自后的100多年里也一贯延续着殖民主义的意识和行事,这是三个精光两样的美洲。”

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图表来源于read.douban.com

您看,她不然则在旅行,而是在思维着旅行中这么些国家和所在在历史的变型下文化与知识的争执,人与人的关联。那是充裕幽默的一个作业:人人常会为了暂离某个环境的争辩而采取去旅行,却很少在旅行的过程里思考自己和条件的涉嫌。这却是傅真在旅行的长河里直接在考虑的事物。

《最好金龟换酒》,这就是自身今儿早上推荐的第三本书。我想,2月春风里最好的业务实在读书和远足。你看明儿早上我们一改在此以前的逗比风格,如此严穆地推荐了三本读物,只是想和豪门大快朵颐:

想要过声色犬马的生存,有时也有赖于你闲时读过多少书

乃们说呢~

作者:剥落の小米

天涯论坛知乎:@剥落の三星

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敢说你懂生活啊?

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迎接推介给同热爱生活的敌人们

转载&合作,请联系大家:hedonist@mymanna.me

多少预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

就此旁友们静一静,我们要推书了。

经典机器学习理论、基本算法,帮忙向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

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人造智能,用电脑实现人类智能。机器通过大气教练多少磨炼,程序不断自我学习、修正练习模型。模型本质,一堆参数,描述业务特色。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

明儿早上是本月大家书房主话题的末梢一期内容。在九月里我们给我们说了书桌椅子书屋里的文具玩具以及健身器械等等,也说了在台子上放什么书会相比较装B,但我觉得,尽管用一个情节来终结书房这多少个话题的话,也许认真推荐几本值得阅读的书才是是最合适的。

TensorFlow匡助异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU大旨协同协作。分布式架构调度分配统计资源、容错。TensorFlow协理卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

图片来自oxbridge.org

历史观基于规则,依赖知识。总计形式为主导机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

神经网络算法核心,总结、连接、评估、纠错、操练。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数额锻练。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只需要构建图,书写总结内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),飞速试验框架,新算法,操练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数码。多语言匡助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现基本,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式统计帮忙,TensorFlow数据流图不同统计元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,缩短损失,反向传播(backword
propagation)。

自己出手磨炼神经网络,采用开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向紧要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各个网络模型练习手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(Google云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

采用集团。Google、京东、HTC、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

传总括算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。练习模型过程,分类方法获得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(深度卷积神经网络)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改进策略,回归全部总结拿到估值网络。Google《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

2016.4,0.8版协助分布式、多GPU。2016.6,0.9版匡助移动装备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总结TensorFlow
Fold。

纵深学习入门,算法知识、大量数量、总结机(最好GPU)。
上学数学知识,练习过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),磨练过程求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导注明。

分类(classification)。输入操练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和符号映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有号子学习为监督学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数拿到处境行动映射,适合连续决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有标志,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大量无标志数据总体分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

研商人群。学者,深度学习理论探究,网络模型,修改参数方法和驳斥,产耱科研战线,理论研究、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供非凡模型。工业探讨者,通晓各样模型网络布局、算法实现,阅读出色杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年开头,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,22000门类,比寒用1000连串各1000图像,120万教练图像,5万认证图像,15万测试图像。每年邀请著名IT公司测试图片分类类别。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五体系错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香港(香港)闽南语高校;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香港闽南语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香江普通话大学;Trimps-Soushen目标定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测多少个子项目第一,底特律消息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年制造,数据发掘、数据解析估算竞技在线平台。公司出多少出钱,统计机数学家、地经济学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万加元奖励。
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经文随笔,最新动态探究成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、和讯、新媒体音信,新磨炼方法,新模型。

欢迎付费咨询(150元每刻钟),我的微信:qingxingfengzi

深度学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音讯情势。输入层(input
layer)输入练习多少,输出层(output layer)输出总括结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

学入兴趣工作圈子,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、心情分析,医学行业,教育学影象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

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