前言 这个Idea其实不是我想出来的。 实验室师兄参与了一个强化学习竞赛，让仿生人体学会站立行走乃至跑起来。...在比赛的过程中他自己用tensorflow设计出了一个 对称性神经网络 ，能保证输出的 最终结果 具有 对称性（具体表现为 输出结果的数值分布 呈现 左右对齐）。...讨论 师兄问我，如果让我设计这个网络，该如何实现。 我想到的是，如果网络结构比较简单的话，保证 每一层的参数分布 左右对齐 就行了。...只用设计一半数量的变量存储，让 对称位置 的参数 存储在同一个变量中 。在反向传播时，对称位置 的 参数变化 取平均结果，再进行偏移即可。...师兄说他的网络结构设计也是这样的，但是在反向传播时，累加 对称位置 的 参数变化，之后再进行偏移。 不过在我看来，区别只在于前方案的 learning_rate 是后方案的二分之一，并没有其他区别。
背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...租房图片中的RentID记录这个图片属于哪个租房信息； 售房图片中的SaleID记录这个图片属于哪个售房信息。 声明：这是二次开发，表结构不是我设计的。...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...实际上也不应该修改原有的接口文件，因为原有的接口位于实体类的数据类文件中，那是随时会被新的代码生成覆盖。...image.png 如上，根据不同的类型，创建实体操作者eop。我这里的类型是硬编码，也可以根据业务情况采用别的方式得到类型。 实体操作者eop表现了事务管理、创建实体entity的操作。
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....函数汇总 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5 && [汇总金额]BLANK() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
在开发中很多时候会有这样的场景，同一个界面有多个请求，而且要在这几个请求都成功返回的时候再去进行下一操作，对于这种场景，如何来设计请求操作呢？今天我们就来讨论一下有哪几种方案。...分析： 在网络请求的开发中，经常会遇到两种情况，一种是多个请求结束后统一操作，在一个界面需要同时请求多种数据，比如列表数据、广告数据等，全部请求到后再一起刷新界面。...另一种是多个请求顺序执行，比如必须先请求个人信息，然后根据个人信息请求相关内容。这些要求对于普通的操作是可以做到并发控制和依赖操作的，但是对于网络请求这种需要时间的请求来说，效果往往与预期的不一样。...因为网络请求是异步的，并不知道什么时候网络请求。...很多开发人员为了省事，对于网络请求必须满足一定顺序这种情况，一般都是嵌套网络请求，即一个网络请求成功之后再请求另一个网络请求，虽然采用嵌套请求的方式能解决此问题，但存在很多问题，如：其中一个请求失败会导致后续请求无法正常进行
多云环境的兴起 随着企业需要获得新的云计算服务，他们通常会从多个云计算服务提供商(CSP)中选择，因此需要处理使用两个或多个云计算服务提供商(CSP)构建的多云环境。...因此，云计算客户需要获得广泛的技能和知识，才能安全地使用来自多个云计算服务提供商(CSP)的不同云计算服务。...企业需要各种不同的客户才能通过安全的网络连接(例如通过网关)从其网络范围内安全地访问云计算服务。...至关重要的是，云计算客户不完全依赖云计算服务提供商(CSP)来部署适当的安全措施，而是清楚地了解如何与每个云计算服务提供商(CSP)共同承担安全责任，以便识别和部署必要的安全控制措施来保护云计算环境。...这会掩盖关键和敏感数据的位置以及如何保护它们，从而可能妨碍企业根据合规性要求在其所有云计算服务中有效实施必要安全控制的能力。
这篇文章整理自我的知乎回答（id: Hanson），分别对深度学习中的多个loss如何平衡 以及 有哪些「魔改」损失函数，曾经拯救了你的深度学习模型 这两个问题进行了解答。 1....深度学习的多个loss如何平衡？ 1.1 mtcnn 对于多任务学习而言，它每一组loss之间的数量级和学习难度并不一样，寻找平衡点是个很难的事情。我举两个我在实际应用中碰到的问题。...上面这个实验意在说明，要存在就好的loss权重组合，那么你的网络结构就必须设计的足够好。不然你可能还需要通过上述的实验就验证你的网络结构。从多种策略的设计上去解决这种loss不均衡造成的困扰。...： 先冻结SSD网络，然后训练segmentation分支，到收敛 再冻结segmentation分支进行SSD部分的训练，到收敛 再将整个网络解冻训练到收敛，能达到比较好的效果 ?...对齐后的结果 是不是能好很多。 2. 有哪些「魔改」损失函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ 我在做缺陷检测时候对比了一些loss的性能，其实确实是那句话，适合自己的才是最好的。
不过追溯到20世纪90年代，英特尔竟因为浮点故障而损失数十亿美元。 一位数学家发现了一个威胁英特尔整个处理器线程的方程式，而这恰恰是在计算成为主流之前。...图片：KRZYSZTOF BURGHARDT /Wi-Ki共享 这一故事对英特尔照成影响的真正原因归结于英特尔的反应 对于英特尔这一问题不在于问题本身，而在于如何处理这一问题的出现。...说白了，浮点误差虽然糟糕，但宏观上看是微小的。 这就像你拥有一台计算器，在你使用计算器的整段时间里，它都会给你一个错误答案。...在某些使用（如云计算）中，这样的更改实际上意味着使用同一处理器将花费您更多的钱和时间来执行相同的工作。除了重复性损害之外，英特尔仍然试图修复这些缺陷。 那么又该如何看待浮点错误呢？...值得一提的是，这个传奇事件实际上让一个数学家出名了，这不是通常能做到的。 在那个让英特尔损失了5亿美元的致命方程之前，Thomas Nicely的成名之作是一款预测足球范特西的棋牌游戏。
地址是一串数字tcp/ip的网络结构：图片计算机通过集线器连接在一起构成一个个子网，子网间再通过路由器连接起来（有些路由器中已经集成了集线器）每个计算机都会被分配一个ip地址，定位规则：先通过ip地址中的主机号查找到服务器所在的子网接着在利用网络号在定位到的子网中找到服务器定位到服务器的...ip地址中的 主机号&网络号ip地址是包含了网络号和主机号的32个比特的数字切割ip地址如何区分哪部分是网络号，哪部分是主机号，是通过附加信息来体现的也就是掩码; 掩码位于IP地址后面通过/分割。...将掩码转换为二进制后进行和IP地址的&操作****掩码可以采用同样的32个字节的数字表示（1的部分为网络号，0为主机号 和IP地址与运算得出，比如B）；也可只记录网络号的长度（比如C）。...IP地址的话也是可以的（Windows网络原型PC-Networks就是使用域名代替的ip通信的）；那么为什么这种方式不用了呢？...域名解析DNS客户端（使用域名访问的机器）也叫作DNS解析器，使用DNS查找域名对应的IP地址叫做域名解析，那么浏览器如何向DNS服务器发起查询的呢？
神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？ 我还经常看到另一个问题:——神经网络需要强大的计算能力。所以当问题中只有一些细微的差别时，使用神经网络真的值得吗？...MLP可以学习将任何输入映射到输出的权重。 普适近似背后的主要原因之一是激活函数。激活函数将非线性特征引入网络，有助于网络学习输入和输出之间的复杂关系。 ...反向传播算法通过寻找梯度来更新神经网络的权重。 反向传播 因此，在非常深的神经网络(具有大量隐藏层的网络)中，梯度将随着反向传播而消失或爆炸，从而导致梯度消失和爆炸。 ...MLP无法捕获处理序列数据所需的输入数据中的序列信息。 现在，让我们看看如何通过使用两种不同的体系结构来克服MLP的局限性，即——循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(美国有线电视新闻网)。 ...3.RNN面临的挑战 深度RNN(具有大量时间步长的RNN)也具有梯度消失和爆炸问题，这是所有不同类型的神经网络中常见的问题。
然而，决定边缘计算策略是否真正有益，意味着要理解哪些应用程序受益于边缘计算，以及如何构建网络以支持边缘服务。 首先从这个问题开始:“为什么我需要使用边缘计算?”...受到延迟或其他网络相关问题的应用程序可能会从边缘计算中受益。这是因为边缘计算可以把高性能计算、存储和网络资源尽可能地放在终端用户和设备附近。...何时以及如何增强云将基于对用户和应用程序交互的最佳位置的深入理解。 我们谈论的是哪个边缘？ 一开始，深入研究边缘计算可能有点令人困惑。...访问边缘和聚合边缘都是基础设施边缘的子层。访问边缘最接近终端用户或设备，而聚合边缘子层是距离访问边缘更远的另一跳。这条边可能由位于单个位置的中型数据中心组成，也可能由多个相互连接的微型数据中心组成。...现在如何使用边缘 区分了这些不同的层和连接它们的方法之后，哪一个服务于增强现有企业应用程序的目标?在许多情况下，聚合边缘将是企业选择的目标。
STEAL可用于改进现有的CNN或边界检测模型，但研究人员还认为它可以更有效地标记或注释计算机视觉模型的数据。...现在，在GitHub上，STEAL框架以“主动对齐”的方法来学习和预测像素中的对象边缘。在训练期间对注释噪声进行显式推理，并为网络设置水平集，以便最终从错位标签中学习，也有助于产生结果。 ?...论文中写道，“我们进一步表明，我们预测的边界明显优于最新的DeepLab-v3分割输出，同时使用更轻量级的架构。” “我们解决了语义边界预测问题，其目的是识别属于对象边界的像素。...他们提出了一个简单的新层和损耗，可用于现有的基于学习的边界检测器。 在训练期间使用水平集公式进一步推理真实对象边界，这允许网络以端到端的方式从错位标签中学习。...实验表明，就MF（ODS）而言，结果优于目前所有最先进的方法，包括那些处理对齐的方法。此外，学习网络可以显著提高粗分割标签，使其成为标记新数据的有效方式。
前景提要上一篇文章说过网络收发功能是委托操作系统实现的，这里的委托就是指委托操作系统的协议栈，和DNS查询一样，建立连接和通信上层也需要使用到 Socket的，Socket用于提供计算机之间连接通信的管道...大致流程：服务器启动的时候会创建套接字等待客户端连接，客户端在使用网络请求的时候创建套接字；操作系统去连接这两个套接字之间的管道；这样就可以收发数据了；当通信完毕后，服务器\客户端任意一方发起断开连接的请求...，一台计算机有很多个应用程序，而应用程序又有很多不同的网络连接对应于图中的1,套接字表示了本地ip地址端口，远端的ip地址端口，链接状态，正在使用这个套接字的应用程序信息。...服务器将服务器域名转换为对应的IP地址服务器端口：每个网卡（网络连接设备）对应一个ip地址，一台计算机有多个网卡因此会存在多个ip地址,那么端口是什么呢?...是具体的通信的应用程序，和客户端一样，找到计算机之后有很多应用程序也有很多连接，但是具体使用服务器的哪个套接字进行连接呢？
3.1神经网络概述 3.2 神经网络表示 3.3计算神经网络的输出 3.4 多个例子中的向量化 3.5 向量化实例的解释 3.6 激活函数 四种常见的激活函数，如下面图片所示： 3.7 为什么需要非线性激活函数...3.8 激活函数的导数 !...[Uploading image_524489.png . . .] 3.9 神经网络的
解析URL 浏览器是一个具备很多功能的计算机，不仅仅是访问网络浏览信息，使用具体哪个功能是通过url的开头进行区分的，这部分也叫做协议。...协议类型举例： 1.使用Http协议访问服务器：http 2.使用FTP协议下载上传文件：ftp 3.读取计算机本地文件：file 4.发送邮件：email 浏览器会根据URL来拆分出对应的数据从而生成请求信息得知具体的操作...： 从书中摘一张图来解释： b中的url示例代表的意思是： 使用http协议代表访问Web服务器，访问www.lab.glasscom.com这个服务器计算机下面dir1文件的file1.html文件.../dir1 如果计算器有dir1这个文件名就访问这个文件；如果他是文件夹的话，则还是按照默认处理：访问dir1/index.htrml或者dir1/default.html文件 客户端发送消息到服务器，...由于一条请求消息只能填写一个url，因此需要获取多个文件需要多次发送对每个文件的请求。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
这就是缺乏完善的知识体系。 或者说，基础不牢~ 这篇文章跟大家说一下我的学习方法，如何夯实基础，如何慢慢构建自己的知识体系，绝对干货！全文以《计算机网络》这门课为例。...Step 1 首先，很多科班的同学大学肯定都上过计网的课，谢希仁那本教材（实名吐槽，太晦涩了，简直就是大学时代的梦靥），如果你上课认真听讲过，对计算机网络这门课已经有了一个比较全面的认识，那我觉得这第一步就可以直接跳过吧...对于一个像计算机网络这种比较庞大比较复杂的知识，且知识点不会发生非常大的更新与迭代，我的首选都是先看视频。...这个时候，听听大佬的讲解，学学大佬的经验，比自己一个人埋头看书更容易把握重点，更高效 下面推荐的这个计算机网络视频，是我当时考研的时候看的，王道论坛出品，考研同学应该都听说过。...关于计算机网络，我只推荐两本书，两本神书！网络上很多关于计算机网络的图基本都参考自这两本书 《图解 HTTP》： 《图解 TCP/IP》： 另外，看书的时候注意做好成体系的读书笔记与总结！
当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时，我们使用循环神经网络（RNN） 传统的神经网络和CNN需要一个固定的输入向量，在固定的层集上应用激活函数产生固定大小的输出。...RNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环的神经网络 RNN在哪里使用？...前面所述的RNN可以有一个或多个输入和一个或多个输出，即可变输入和可变输出。 RNN可用于 分类图像 图像采集 机器翻译 视频分类 情绪分析 ? RNN是如何工作的？ 先解释符号。...我们随机初始化权重矩阵，在训练过程中，我们需要找到矩阵的值，使我们有理想的行为，所以我们计算损失函数L。损失函数L是通过测量实际输出和预测输出之间的差异来计算的。用交叉熵函数计算L。 ?...RNN，其中损失函数L是各层所有损失的总和 为了减少损失，我们使用反向传播，但与传统的神经网络不同，RNN在多个层次上共享权重，换句话说，它在所有时间步骤上共享权重。
可如果大家不能或尚未想明白如何将想要的函数写成一系列加减乘除（譬如分辨输入是猫图像还是狗图像的函数）又该如何呢？ 如果无法用公式表达，那我们能否至少逼近函数呢？ 神经网络来拯救我们了。...万能逼近定理表明，一个具有充足隐藏单元且足够大的神经网络可以计算「任何函数」。 ? 具备 4 个隐藏单元的简单神经网络逼近塔型函数。...为了获得更好的函数逼近能力，神经网络首先需要知道其当前性能有多差。计算神经网络误差的方式被称为损失函数。 目前已经有很多损失函数，对于损失函数的选择依赖于具体任务。...显式损失函数的局限 前文所述的损失函数在分类、回归及图像分割等任务中的表现相当不错，而针对输出具有多模态分布的情况，则效果堪忧。 以黑白图片着色任务为例。 ? L2 损失函数的思考过程。...t=2971） 输入是黑白色的鸟，真实图像是相同的蓝色的鸟。 采用 L2 损失函数计算模型的输出颜色与真实图像的像素级差异。
前言 在任何深度学习项目中，配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性，它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。...整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的 θ 值。 从非常简化的角度来看，损失函数（J）可以定义为具有两个参数的函数： 预测输出； 实际输出。 如何使用损失函数呢？...具体步骤： 用随机值初始化前向计算公式的参数； 代入样本，计算输出的预测值； 用损失函数计算预测值和标签值（真实值）的误差； 根据损失函数的导数，沿梯度最小方向将误差回传，修正前向计算公式中的各个权重值...现在，让我们继续来看如何为多类别分类网络定义损失。 多类别分类 当我们需要我们的模型每次预测一个可能的类输出时，多类分类是合适的。...回归模型的一些示例是： 房价预测 年龄预测 在回归模型中，我们的神经网络将为每个我们试图预测的连续值提供一个输出节点。 通过在输出值和真实值之间进行直接比较来计算回归损失。
这种模型架构的信息密度更大了，这就带来了一个突出的问题：计算成本大大增加。不仅大型（比如5×5）卷积过滤器的固有计算成本高，并排堆叠多个不同的过滤器更会极大增加每一层的特征映射的数量。...我们将Similarity 函数表示成两幅图片编码之差的范数： d(img1,img2) = || f(img1) - f(img2) ||^2 3，Triplet损失 如何通过学习神经网络的参数，得到优质的人脸图片的编码...让内容图片和风格图片都对VGG-16的某个中间隐藏层做卷积运算，分别得到两个输出激活，这两个输出矩阵的差的范数可以用来衡量内容损失。 ?...也就是只要一次前向计算实现多个目标的识别和定位。 YOLO算法把图片分割成n×n个格子，每个格子的对应输出只关联中心落在其中的目标。 ?...5，过滤同一个物体的多次检测 YOLO算法的不同格子会有大量的输出，有些格子的输出可能对应的是同一个物体，因此我们需要对这些输出进行过滤，以保留同一个物体的多个输出中概率最大的这个。
深度神经网络由多个层组成，每一层包含若干神经元。神经元之间通过权重连接，这些权重参数在训练过程中不断调整，以学习到输入数据的特征表示。...Tanh：Tanh函数将输入值映射到-1和1之间，具有类似Sigmoid的平滑特性，但相较于Sigmoid具有更宽的输出范围。 3. 损失函数 损失函数用于衡量模型的预测与真实值之间的差距。...学生模型可以在保持较高性能的同时，具有较低的参数量和计算量。 量化与二值化：量化与二值化通过降低模型参数的表示精度，减少模型的参数量和计算量。...可视化：可视化是一种常用的解释性和可解释性技术。例如，我们可以可视化卷积神经网络的卷积层和池化层的输出，以理解模型是如何从原始输入中提取特征的。...我们可以通过改变模型的输入或参数，观察模型的输出如何变化，以理解模型的内部工作机制。例如，我们可以通过敏感性分析、对抗性攻击等方法探查模型的行为。 10.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
