从回归分析的出现到深度学习的蓬勃发展,这条算法的进化路线与其说是「机器替代人」,不如说是「机器帮助人类完毕我们不擅长的事」. 这份「不擅长」列表里有「不擅长从大量数据中寻找规律」.「不擅长同一时候完毕大量变量的优化」.「不擅长从高维数据中提取特征」.在今天,又有一批研究者在反省人类是否也「不擅长进行模型设计与模型调优」,以及机器怎样能提供帮助.近两年,以谷歌为代表的公司再次将这一类问题以 AutoML 之名推向众人视野之中.试图探讨这一技术是否能让很多其它行业专家能够跨越project与算法的障…

以前学JVM的时候看过<深入理解JVM>,当时看的很模糊也记了些笔记,更像是为了应付面试.事实是确实把笔记都背上了,春招找实习的时候,内存管理.类加载.垃圾回收三连背一遍.后来自己做项目的时候,涉及到JVM的部分还是不怎么理解,最近重读了上面的书并且看了一些技术大佬的专栏,用博客记录下自己学习过程与思考. 本篇文章关注两个问题: Java字节码是什么?Java源代码怎么变成Java字节码的? Java字节码进入JVM后是怎么存储的? 为了解释上面问题,假设现在我们有一个Main类,调用comp…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/83542784 10 月 27 日(周六)上午,PaperWeekly 携手清华大学计算机系推出了计算未来轻沙龙第三期线下活动--揭秘 AutoML 技术.来自中国科学技术大学.中国科学院自己主动化研究所和探智立方的三位嘉宾,系统而深入地分享了他们各自在自己主动机器学习领域的最新研究进展. 本文将独家分享本期活动的完整视频回想和嘉宾…

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些…

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模…

目录 一. 前言 1.1 本文动机 1.2 PBR知识体系 1.3 本文内容及特点 二. 初阶:PBR基本认知和应用 2.1 PBR的基本介绍 2.1.1 PBR概念 2.1.2 与物理渲染的差别 2.1.3 PBR的特征 2.2 PBR的衍变历史 2.2.1 Lambert(1760年) 2.2.2 Smith(1967年) 2.2.3 Phong(1973年) 2.2.4 Cook-Torrance(1982年) 2.2.5 Oren Nayarh(1994年) 2.2.6 Schlick(…

摘要:"到2023年,采用组装式方法的组织在新特性交付速度比竞争对手快80%."Gartner 为什么未来的企业是组装式的? 物竞天择,适者生存,企业也是一样,在发展过程中,会为了适应市场环境而做出改变.良性的竞争会促进企业自身业务创新,提升运营效率. 业务更快速的变化.可以看到这几年一些新的需求如远程办公.远程教育.信息安全等迅速涌现. 用户体验的多样性.区别于之前线上或者线下的体验方式,企业及用户更需要线上线下如何互动的体验.除了在PC端,还有手机端.pad端.车机端.元宇宙.AR…

什么是微服务 微服务应用的一个最大的优点是,它们往往比传统的应用程序更有效地利用计算资源.这是因为它们通过扩展组件来处理功能瓶颈问题.这样一来,开发人员只需要为额外的组件部署计算资源,而不需要部署一个完整的应用程序的全新迭代.最终的结果是有更多的资源可以提供给其它任务. • 一种软件架构模式 • 复杂应用解耦为小而众的服务 • 各服务精而专 • 服务间通信通过API完成 微服务应用程序的另一个好处是,它们更快且更容易更新.当开发者对一个传统的单体应用程序进行变更时,他们必须做详细的QA测试,以确…

理解dropout 原文地址:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443     理解dropout 注意:图片都在github上放着,如果刷不开的话,可以考虑FQ. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下…

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的…