1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的.也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点. 如果对于这部分不是很理解的话,可以通过下方的链接回顾一下之前的内容: 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理,看完再也不怕面试…

<Node.js开发实战详解>学习笔记 ——持续更新中 一.NodeJS设计模式 1 . 单例模式 顾名思义,单例就是保证一个类只有一个实例,实现的方法是,先判断实例是否存在,如果存在则直接返回,若不存在,则创建实例对象,并将实例对象保存在静态变量中,当下次请求时,则可以直接返回这个对象实例,这就确保了一个类只有一个实例对象.举个例子吧~一间学校刚刚起建还没有图书馆,有的同学就向领导提意见:"hey! 哥们,能不能帮我们建一个图书馆? "(想要一个图书馆实例),然后领导说:…

[机器学习详解]SMO算法剖析 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想,毕竟自己理解有限,无奈还是要拿一堆公式推来推去,但是静下心看完本篇并随手推导,你会迎刃而解的.推荐参看SMO原文中的伪代码. 1.SMO概念 上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规…

2.6.7 RabbitMQ -- Masstransit 详解 Consumer 消费者 Producer 生产者 Request-Response 请求-响应 Consumer 消费者 在 MassTransit 中,一个消费者可以消费一种或多种消息 消费者的类型包括:普通消费者,saga,saga 状态机,路由活动(分布式追踪),处理器 handlers,工作消费者 job comsumers Consumer Instance Handler Others Consumer public…

linux内存空间与BInder Driver Android进程和linux进程一样,他们只运行在进程固有的虚拟空间中.一个4GB的虚拟地址空间,其中3GB是用户空间,1GB是内核空间 ,用户空间是非共享的,内核空间是共享的,如下图: linux本身就提供了IPC工具,但是android中的Binder功能更丰富,不仅可以用来实现进程件的IPC通信,还可以用来调用另一个进程的函数,支持RPC操作,Binder使用运行在内科空间中的抽象驱动程序Binder(IPC) Driver,来实现进程间的…

本文是看完android框架揭秘第六章后的总结 android系统服务提供最基本的,最稳定的核心功能,如设备控制,信息通知,通知设定,以及消息显示等,存在于Android Framework与Android Libraries,如下图: 系统服务分类:本地系统服务和java层系统服务 1.本地系统服务主要包括Audio Flinger,Surface Flinger,Media Player Service,Camera Service,Audio Policy Service等 ,除了Surf…

Kubernetes 部署策略详解 参考:https://www.qikqiak.com/post/k8s-deployment-strategies/ 在Kubernetes中有几种不同的方式发布应用,所以为了让应用在升级期间依然平稳提供服务,选择一个正确的发布策略就非常重要了. 选择正确的部署策略是要依赖于我们的业务需求的,下面我们列出了一些可能会使用到的策略: 重建(recreate):停止旧版本部署新版本 滚动更新(rolling-update):一个接一个地以滚动更新方式发布新版本 蓝…

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…