原文: https://new.qq.com/cmsn/20190112A14JRD00 导语:日本人平均每天行走3500-5000步,于是计步器公司就想,既然这么个数值大部分人都能达到,如果把平均值上限(5000)乘以2,不就能达到健身的效果么.本来也只是说说而已,没想到,这么一个提议,竟然受到市场部全员的投票赞成,于是,“一天一万步”这个口号,就这么毫无根据地推广了开来. 酷玩实验室作品 大家好,我是蛋蛋姐 这两天 我看到了一部BBC纪录片 <健身的真相> 让我彻底开始怀疑人生 他们居然跟…

未来公司(卡兰尼克和他的Uber帝国)(精) 从Uber创始人卡兰尼克的角度讲的Uber简史,截止到2017年.书中有不少Uber的负面新闻,比国内的同类书要好. 基本是流水账.想了解这家公司的历史,想了解类似的创业公司的经理,可以参考. 总体评价3星. 以下是书中一些内容的摘抄,[]中是我根据上下文补充的信息,#号后面是kindle电子书中的页码: 1:网站的成功引起了一个竞争对手的注意,正是它最终使Scour走向终结.这个竞争对手的业绩比Scour更辉煌,寿命更长久,结局却同样惨烈.这个对手…

第六章:定制IPython 对于高级用户,IPython可以进行定制和扩展.在本章结束之后,你将会知道: 怎样创建和使用自定义配置文件 怎样为高级功能进行IPython扩展 怎样在notebook中使用不同的语言 怎样创建自己的扩展 怎样使用丰富的前端 怎样把IPython嵌入到你的Python代码 IPython配置文件 配置文件是针对本地主机用户的,包含了IPython参数设置.使用历史.临时数据和日志文件等等.默认情况下,有一个被称为缺省/默认配置文件(defalut profile).我…

Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心. 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容: 1)数组的创建 2)有关数组的属性和函数 3)数组元素的获取--普通索引.切片.布尔索引和花式索引 4)统计函数与线性代数运算 5)随机数的生成 数组的创建 numpy中使用array()函数创建数组,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组也可以是列表. 一维数组的创建 可以使用numpy中的arange()函数…

2013年底,从淘宝上代购了Fitbit Force二代,下手前也对比了当时的几个类似产品,好像记得Nike新款暂时在国内还买不到,就买下了这个,1020元,时至今日好像只需六.七百了.当时看中它的主要原因是:计步功能是必须的,简易的时间功能一定要有,振动闹钟功能要有,样子看得过去就行. 广告宣传是这样的: Fitbit Force比前一款健康追踪腕带Fitbit Flex相比,同样可以监测用户的运动和睡眠状态,支持蓝牙4.0.不同的是,Force配有OLED显示屏,旁边的实体按键可切换浏览不同…

摘要: RTB竞价中的cookie mapping技术解决DSP的cookie跟ad change的cookie匹配问题. Cookie mapping分为两步:(1)google ad exchange等在网站主网站上种cookie,记录用户信息,生成google_customer_nid  (2)用户在网站主网站上浏览时,有广告请求; google把请求302重定向到dsp,并携带加密过后的google_userid.这样dsp就在用户电脑种cookie,并且建立映射表:google_use…

以下内容来源于一次部门内部的分享,主要针对AI初学者,介绍包括CNN.Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容.由于笔者并非深度学习算法研究者,因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍,而不会进行详细的公式推导. ** 关于Flappy Bird ** Flappy Bird(非官方译名:笨鸟先飞)是一款2013年鸟飞类游戏,由越南河内独立游戏开发者阮哈东(Dong Nguyen)开发,另一个独立游戏开发商GEARS Studios发布.-- 以上内来自<维基百科> F…

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

Expected OutputTrigger Word Detection Welcome to the final programming assignment of this specialization! In this week's videos, you learned about applying deep learning to speech recognition. In this assignment, you will construct a speech dataset a…

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1709.04609 摘要 该文提出了基于深度学习的实例分割框架,主要分为三步,(1)训练一个基于ResNet-101的通用模型,用于分割图像中的前景和背景.(2)将通用模型进行微调成为一个实例分割模型,借助于视频第一帧的标签文件对不同个体进行实例分割.同时,从实例分割模型中得到每一个物体的像素级score map.每张score map代表物体类别的概率,并且只和视频第一帧的ground truth 计算.(3)提出空间传播网络用于增强前面…

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目…

一.JavaWeb示例 1.1.Servlet Hello World&IDEA创建第一个Servlet 新建项目 选择maven 组织名与项目名 位置,完成 允许自动导入包 添加框架支持,变换成web项目 选择web application 如果没有Web-INF 添加Web容器支持,tomcat 添加tomcat 设置tomcat属性 设置虚拟目录 运行 添加一个Servlet 新建个一个用于存放servlet的包com.tax.action 结果 创建一个servlet 添加Servlet…

问题1:这个程序要找的是符合什么条件的数? 能够整除2-32中所有数仅除了在此之中的两个相邻的数,比如能整除2-29,且不能整除30,31.当然,这只是举个例子. 问题2:这样的数存在么?符合这一条件的最小的数是什么? 不知道是否存在,反正用z3735f跑了一个多小时没算出来,要算出来,估计得用超算.自己尝试算了一下2-15,2-20 都算出来了,但是再往后就费劲了.因为我不知道这个数在什么地方,因此假设他在整个搜索范围的前0.1%出现,我1.33GHZ双核的小电脑得跑好几百年....so,怒扔…

该工作的主要目的是为了练习运用pycaffe来进行神经网络一站式训练,并从多个角度来分析对应的结果. 目标: python的运用训练 pycaffe的接口熟悉 卷积网络(CNN)和全连接网络(DNN)的效果差异性 学会从多个角度来分析分类结果 哪些图片被分类错误并进行可视化? 为什么被分错? 每一类是否同等机会被分错? 在迭代过程中,每一类的错误几率如何变化? 是否开始被正确识别后来又被错误识别了? 测试数据集:mnist 代码:https://github.com/TiBAiL/Pycaffe…

原文:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/2-1-np-attributes/-----Numpy 学习 https://blog.csdn.net/u013457382/article/details/50828646-------python numpy教程 https://www.cnblogs.com/linux…

关于word2vec的理解,推荐文章https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9240336.html 代码参考https://github.com/eecrazy/word2vec_chinese_annotation 我在其基础上修改了错误的部分,并添加了一些注释. 代码在jupyter notebook下运行. from __future__ import print_function #表示不管哪个python版本,使用最新的print语法 import c…

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr…

摘要 BERT是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers"的简称,代表来自Transformer的双向编码表示.不同于其他的语言模型,它是使用transformer联合所有层的左右上下文来预训练的深度双向表示.在这个表示的基础上,只需要一个额外的输出层,就可以根据特定的任务对预训练的bert进行微调,无需对特定的任务进行大量模型结构的修改.论文贡献:1.论证了双向预训练对语言表征的重要性.BERT使用遮蔽语言模型来实现预训练…

1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 (Self-Organizing Feature Map , SOFM ), 又称 Kohonen 网 . Kohonen 认为 ,一个神经网络接受外界输入模式时, 将会分为不同的对应区域, 各区域对输入模式具有不同的响应特征,而且这个过程是自动完成的. 自组织特征映射正是根据这一看法提出来的 ,其特点与人脑的自组织特性相类似. 一.SOFM网生物学基础 生物学研究表明,在人脑感觉通道上,神经元的组织原理是…

为什么学习word2word2vec模型? 该模型用来学习文字的向量表示.图像和音频可以直接处理原始像素点和音频中功率谱密度的强度值, 把它们直接编码成向量数据集.但在"自然语言处理"中,对语句中的单词(Word)进行编码,无法提供 不同词汇之间的关联信息.这种"独立的.离散的"符号将导致数据稀疏,训练模型时将必须寻求更多 数据.word2vec旨在克服上述问题. 向量空间模型(VSMs)将语义近似的词汇映射为相邻的数据点,它假设出现于上下文情景中的词汇有相 类似的…

4- 从Langton的蚂蚁看Turtle与Patch的交互   这只蚂蚁从10000步开始,就会自发地 “建桥”     Turtle与Patch就好比是,一个方块和一个格子的关系. 一个格子上可以有多个方块,一个方块必然属于一个格子.   如何显示步数? 在to setup 中 添加 (在end 的上一行) reset-ticks 在to go 中 添加 tick     turtle 的 属性: Heading ---- 朝向,输入值是 度数     Random x 如果x>0,产生一个…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 我们提出了一种基于情绪的分层强化学习(HRL)算法,用于具有多种奖励来源的环境.该系统的架构受到大脑神经生物学的启发,特别是负责情绪,决策和行为执行的区域,分别是杏仁核,眶额皮质和基底神经节.学习问题根据奖励的来源而分解.奖励源用作给定子任务的目标.为每个子任务分配了一个人工情绪指示(AEI),该AEI可预测与该子任务相关的奖励成分.同时学习AEI和顶层策略,并在AEI发生重大变化时中断子任务的执行.该算法在具有两个…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64813e370100ngsz.html 注明:黄色部分基本上为不懂的部分,红色字体为所做注释 一.各种文件的介绍: 1 in file:建立该文件以便程序的写入 2 log file:写入状态信息(if the switch is used?) 3 screen file  决定结果的是否进行屏幕输出 4 var name file 定义一个变量,name指变量名,可为字母也可为字符串,形式$x / $ {abc} 二.屏…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b48a7ac30102w6xg.html 自我学习总结: 1.打开VMD main上Extensions中的TkConsole这是VMD的控制命令区域. 2.围绕x轴旋转90:rotat x by 90  (或者rotat x to 90) 3.原子颜色设置+动力学键:      用fortran编写成lammps文件,可以识别原子类型,比如系统原子类型是1和2,点击VMD Main-Graphics-Colors-Cate…

1. Trigger Word Detection 我们的触发词将是 "Activate.".每当它听到你说 "Activate.",它就会发出 "chiming" 的声音. 在此作业结束时,您将能够记录您自己谈话的片段,并让算法在检测到您说"Activate."时触发一个钟声: 构成一个语音识别项目 合成和处理音频记录以创建train/dev数据集 训练触发词检测模型 并 进行预测 import numpy as np fr…

系列文章 一.原来一条select语句在MySQL是这样执行的<死磕MySQL系列 一> 二.一生挚友redo log.binlog<死磕MySQL系列 二> 三.MySQL强人"锁"难<死磕MySQL系列 三> 获取MySQL各种学习资料 前言 下边两幅图还熟悉吧!就是第三期文章中的前言,但上一期文章并未提及死锁,只是引出了全局锁.表锁的概念.本期文章将继续聊聊锁的内容. Lock wait timeout exceeded; try restar…

通过将分布式随机梯度下降(SGD)中的稠密更新替换成稀疏更新可以显著提高训练速度.当大多数更新接近于0时,梯度更新会出现正偏差,因此我们将99%最小更新(绝对值)映射为零,然后使用该稀疏矩阵替换原来的稠密矩阵.该方法可以于梯度量化相结合来进一步压缩梯度.我们探索了不同的的参数配置并将它们应用到神经机器翻译和MNIST图像分类任务中.大多数参数配置适用于MNIST,而不同的配置会降低更复杂的翻译任务的收敛速度.我们的实验说明在不损失精度和BLEU的情况下,可以在MNIST任务上获得49%的加速比,…

介绍词向量word2evc概念,及CBOW和Skip-gram的算法实现. 项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009409 在自然语言处理任务中,词向量(Word Embedding)是表示自然语言里单词的一种方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量.通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算. 如 图1 所示的词向量计算任务中,先把每个词(如queen,king等)转换成一个高维空间的…