今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了，虽然 Python2 即将成为历史了，但是因为历史原因，依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高)，所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...补充说明 补充说明下，其实网上也有网友提供了其他两种方法： 使用 Python 自带的 py -2 和 py -3 命令； 另一种和我上面说的类似，但是只重命名了其中一个版本的执行文件名； 如果机器只安装了两个版本的...-m pip install requests python34 -m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的
本文第一部分介绍深度学习中图像处理的常用技巧，第二部分浅析深度学习中图像处理的主流应用，最后对本文内容进行简要总结。...一．深度学习中图像处理的常见技巧 目前几乎所有的深度学习框架均支持图像处理工具包，包括Google开发的Tensorflow、Microsoft的CNTK等。...以操作简单的Keras前端，Tensorflow后端开发框架为例介绍图像处理中的常见操作技巧: 1.数据增强: 制约深度学习发展的三要素分别为算法、算力和数据，其中算法性能由设计方式决定，算力供给的关键在于硬件处理器效能...图9b FSRCNN与SRCNN的质量及效率对比 二．深度学习中的图像处理应用 当前深度学习在图像处理方面的应用和发展主要归纳为三方面:图像变换、图像识别和图像生成，分别从这三方面进行介绍: 2.1...图19 GAN在人脸图像集上训练生成的图像 三．总结 本文第一部分介绍了深度学习领域中图像处理的常用技巧，主要包括数据增强、图像去躁以及图像增强领域中的图像高分辨率重建技术(SR，Super Resolution
重参数技巧的简述 大家好，我是灿视。 今天来聊聊重参数技巧~ 现在说的重参数技巧主要是两方面，一种是用于生成模型中的重参数技巧，一种是目前比较火的 等合并参数的技巧。...这里我们只是简单介绍下 的重参数技巧。 网络结构中的重参数技巧 我这里主要也给大家分享下，在网络结构中的重参数技巧。...RepVGG结构示意图 中主要的改进点包括： 在 网络的 块中加入了 和残差分支，相当于把 网络中的精华应用 到 网络中; 模型推理阶段，通过 融合策略将所有的网络层都转换为...网络训练和网络推理阶段使用不同的网络架构，训练阶段更关注精度，推理阶段更关注速度。 ?...一个是用于生成模型中，一个是用于网络结构中。对于生成模型，重参数技巧可以解决条件概率不可积分的问题。对于网络结构中，重参数技巧，可以加速网络的前向部署速度。 针对对应的细节，我们会单独说到。
推荐系统需要解决两个问题: 记忆性: 比如通过历史数据知道”麻雀会飞”，”鸽子会飞” 泛化性: 推断在历史数据中从未见过的情形，”带翅膀的动物会飞” WideDeep是怎么解决这两个问题呢？...那么给定一个query, 我们可以在embedding space中找距离相近的item， 认为是潜在喜欢的item Wide模型与Deep模型的结合，目的是为了平衡记忆性和泛化性的结果. 二....通常，使用FM去初始化这些参数往往能够更快地收敛，最大限制避免训练过程中陷入局部最小，以及得到更好的结果。...文章在iPinYou数据集上进行评测，可以看到FNN效果优于FM，LR。...AFM 模型 AFM模型[6]的网络结构: AFM是NFM模型的一个改进， 在传统FM模型中，使用二阶交叉特征得到非线性表达能力，但是不是所有的特征交叉都会有预测能力，很多无用的特征交叉加入后反而会相当于加入了噪声
---- 新智元推荐 来源：知乎专栏 作者：风车车 【新智元导读】深度学习模型训练是不是大力出奇迹，显卡越多越好？非也，没有512张显卡，也可以通过一些小技巧优化模型训练。...然后打开资源使用率看了下发现 cpu 使用率几乎已经满了（只能申请 2cpu 和一张 v100...），但是 gpu 的使用率非常低，这基本可以确定瓶颈是在 cpu 的处理速度上了。...可惜在官方文档中没找到 cifar 的 pipeline，于是自己照着 imagenet 的版本写了个，最初踩了一些坑（为了省事找了个 cifar 的 jpeg 版本来解码，发现精度掉得很多还找不到原因...，还得从 cifar 的二进制文件来读取），最后总归是达到了同样的精度，再来看一看速度和资源使用率，总时间直接从一天缩短为一小时，并且 gpu 使用率高了很多。...），16 块 v100 在 ImageNet 上跑 mobilenet 只需要 2 分钟每个 epoch。
其他过拟合可能也会使用：BN,batch normalization（归一化） 在caffe操作时候，模型训练中如何解决过拟合现象？...==true时会强制使用模型中存储的BatchNorm层均值与方差参数，而非基于当前batch内计算均值和方差。...（3）dropout与其他规则 故反向Dropout应该与限制参数值的其他归一化技术一起使用，以便简化学习速率选择过程 正向Dropout：通常与L2正则化和其它参数约束技术（如Max Norm1）一起使用...正则化有助于保持模型参数值在可控范围内增长。 反向Dropout：学习速率被缩放至q的因子，我们将其称q为推动因子（boosting factor），因为它推动了学习速率。...在 这些情况下,使用Dropout和更大模型的计算代价可能超过正则化带来的好处。 只有极少的训练样本可用时,Dropout不会很有效。
在深度学习中，模型通常需要优化一个包含多个子目标的损失函数。例如，多任务学习（Multi-task Learning）中，模型需要同时优化主任务和辅助任务，每个任务的损失函数都有一个对应的权重参数。...实际应用场景动态权重优化广泛应用于以下场景：多任务学习在多任务学习中，不同任务的损失函数可能对模型的梯度更新产生不同影响。...真实案例分析以目标检测为例，假设我们使用 Faster R-CNN 模型检测车辆。在训练过程中，损失函数包含分类损失 L_cls 和定位损失 L_loc。...动态权重优化的未来发展随着深度学习技术的不断发展，动态权重优化的研究也在不断深入。一些未来可能的研究方向包括：自适应优化策略结合强化学习，设计智能权重调整算法，使模型能自主选择最优的权重分配策略。...跨领域迁移将动态权重优化应用于更多领域，如自然语言处理中的多任务翻译、语音识别中的多模态学习等。通过动态权重优化，深度学习模型可以更高效地适应复杂任务需求，并在多种实际应用中表现出色。
迁移学习在深度学习中的范例 什么时候在你需要在自己的预测建模问题上使用转移学习 ▌什么是迁移学习 ---- 迁移学习是机器学习技术的一种，在这个技术中，为一个任务开发的模型可以在另一个任务中重用。...其中，相似任务的模型之间的偏差，在以有利的方式缩小。 ? ▌如何使用迁移学习 ---- 你可以在自己的预测模型中使用迁移学习，有两个常用的方法： 1. 开发模型的方法 2....▌在深度学习中使用迁移学习的例子 ---- 我们可以使用两个常见的例子，来说明在深度学习中使用迁移学习的情况。...Lisa Torrey和Jude Shavlik在对迁移学习的介绍中，描述了使用迁移学习可能有三个好处： 1. 更高的开始：源模型中的初始技巧比其他方法要高； 2....具体地，你学到了下面几点： 什么是迁移学习，如何应用在深度学习中？ 什么时候使用迁移学习？ 在计算机视觉和自然语言处理任务中使用的转移学习的例子。
在PHP中灵活使用foreach+list处理多维数组 先抛出问题，有时候我们接收到的参数是多维数组，我们需要将他们转成普通的数组，比如： $arr = [ [1, 2, [3, 4]],...但是要注意哦，list拆解键值对形式的Hash数组时要指定键名，并且只有在7.1以后的版本才可以使用哦 $arr = [ ["a" => 1, "b" => 2], ["a" => 3,...上述代码中第二个写法更简单直观，由此发现我们还可以这样来拆解数组。...，一直使用却从未深入了解过的方法竟然能有这么多的用处。...不多说了，接着研究手册中其他好玩的东西去咯！
Homebrew 与传统包管理器的区别灵活性和用户级安装与传统的 Linux 包管理器（如 apt、yum）不同，Homebrew 的一大特点是它安装的软件包通常是用户级的（即不需要 root 权限）。...这意味着你可以在没有管理员权限的环境下安装和管理软件，避免了与系统级包发生冲突的风险，也更容易管理版本和更新。...举个例子，假如你需要不同版本的某个工具，比如 python，使用 Homebrew 就可以为每个项目或环境安装独立的版本，而无需依赖系统默认版本。这在开发过程中尤其有用，特别是当你要支持多个版本时。...如果你发现有一些软件包不在 Homebrew 官方的仓库中，或者你有一些特殊的安装需求，可以创建自己的 tap 和 formula 来安装这些软件包。...这个命令很有帮助，特别是在遇到意外问题时。bash复制代码brew doctor解决依赖冲突在使用 Homebrew 时，有时候会遇到依赖冲突，尤其是在同时使用系统包管理器和 Homebrew 时。
使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。 本文介绍如何使用集成到斯坦福 CoreNLP（一个用于自然语言处理的开源库）中的情感工具在 Java 中实现此类任务。...在斯坦福 CoreNLP 中，情感分类器建立在递归神经网络 (RNN) 深度学习模型之上，该模型在斯坦福情感树库 (SST) 上进行训练。...在 Java 代码中，Stanford CoreNLP 情感分类器使用如下。 首先，您通过添加执行情感分析所需的注释器（例如标记化、拆分、解析和情感）来构建文本处理管道。...接下来，迭代注释对象，在每次迭代中获得一个句子级 CoreMap 对象。对于这些对象中的每一个，获取一个包含用于确定底层句子情绪的情绪注释的 Tree 对象。...例如，在分析客户评论时，您可以依赖他们的标题，标题通常由一个句子组成。 要完成以下示例，您需要一组客户评论。 您可以使用本文随附的 NlpBookReviews.csv 文件中的评论。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 ...程序导入了java.util包中的ArrayList和Iterator类。在main()方法中，程序创建了一个ArrayList对象，并向这个对象添加了三个字符串元素。...在遍历的过程中，通过if语句判断当前元素是否为“banana”，如果是，则使用iterator的remove()方法将该元素从ArrayList中删除。最后输出ArrayList中剩余的元素。...优缺点分析使用迭代器遍历集合的优点在于，它可以避免我们在遍历集合时，使用传统的for循环方式造成的角标越界等问题。此外，迭代器使得代码更易于阅读和理解。...在Java开发中，我们经常需要遍历集合中的元素，使用迭代器可以使得代码更加优雅和易于理解。我们需要根据具体的业务场景，来选择最适合的遍历方式。...
粘贴 默认情况下: 若使用默认的分隔符，vm_id 424288e4-23a7-45de-bb5d-742bd6c54561 双击只能选择一部分，需要按住鼠标拖动，要不多不少，要略需要点时间...变更设置后: 在“选项”的“键盘和鼠标”标签中 在分隔符中去掉“-” 勾选“将选定的文本自动复制到剪贴板” vm_id可以双击可以选中，不需要选择复制粘贴，选中的同时已经复制，这时候只需要鼠标中键即可完成粘贴...创建新会话的时候，或者点击已创建会话的属性，选择“类别”中“连接”中的“登陆脚本” 选择“执行以下等待并发送规则”复选框，激活下面的Expect和Send两列，可以显示类似于tcl的expect或python...隧道转发 选择会话的属性的“类别”中的“连接”中的“SSH”中的“隧道”。...IE高版本的直接支持SOCKS4/5代理，不过我个人推荐用chrome的Proxy SwitchyOmega插件，现在被墙状态，用V**访问应用商店进行下载 两种隧道转发方式各有特点个人一直使用后者
这里对还不了解深度学习的人就几个概念做个简单的解释。 对象识别：对象识别可理解为计算机在一张图片中发现某个或某些指定的物体，比如找到里面所有的狗。...训练：计算机学会对象识别这个本领就像人类学会说话一样，需要不断地练习，深度学习中管这个过程叫做 “训练”。...训练集：人类学会说话需要看别人怎么说，听别人的声音等等，这些能够让自己学会说话的信息在深度学习中称为训练集，只不过对象识别中需要的训练集只有图片。...示例图片 另外，在本文的示例代码中，每种预处理方法的函数名都是参照 Tensorflow 中 Image 模块的同名方法而定，更多处理图片的方法可以前往 Tensorflow 文档官网自行查看，同时去...综合效果展示 总结 通过上述 5 种方法，可以在一张图片的基础上额外获得 40 张图片，即训练集是原来的 40 倍。这还是在没有多种方法混合使用的情况下，如果混合使用，恐怕几百倍都不止。
作者：辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。...在广告领域，预测用户点击率（Click Through Rate，简称CTR）领域近年也有大量关于深度学习方面的研究，仅这两年就出现了不少于二十多种方法。...中是隐向量维度 • H1: 深度网络中第一个隐层节点个数，第二层H2，以此类推。...在MLP网络中，输入是原始的特征n维特征空间，假设第一层隐层节点数为H1，第二层为H2，以此类推。在第一层网络中，需要学习的参数就是n*H1。...三、写在最后 前面介绍了10中深度学习模型的网络结构，总结起来可以用如下的所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异，其实大多数可以用如下的通用范式来表达
本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰在LiveVideoStackCon2019北京大会上的分享。闫永杰介绍了深度学习在回声消除（AEC）中的应用。...大象声科在成功将深度学习应用于人声和噪声分离的基础上，正在通过引入深度学习技术，解决回声消除问题。...不难想象，如果把右下图盖在左下图，会产生接近第一张图的效果。 通过这四张图，我们可以直观的明白IBM的计算方式以及使用方式。 深度学习 接下来我们讲下深度学习。...深度学习解决AEC问题 下面，总结一下深度学习解决AEC问题： 选定训练目标--IBM，此处我们以IBM为例进行讲解，实际中也可以采用IRM（Idea Ratio Mask）； 输入网络的特征--混合语音及参考信号...使用这样的数据，能够极大改善训练数据与真实数据之间分布不一致带来的性能下降。 讲到这里，我们总结下深度学习方法相比传统方法解决回声消除问题的优势： 无需考虑双讲。
在接下来的内容中，我们将深入探讨复杂系统的特点、深度学习的方法，以及具体的应用实例，最后展望未来的研究方向和挑战。...示例：LSTM模型在时间序列预测中的应用 长短时记忆网络（LSTM）是一种特别适合处理时间序列数据的深度学习模型。...3.1 气候建模 气候建模是深度学习在复杂系统中的一个重要应用领域。...SIR模型的参数 3.3 经济系统分析 深度学习在经济系统分析中也发挥着重要作用，特别是在股票市场预测中，利用历史市场数据和技术指标，深度学习可以识别潜在的投资机会，从而为投资者提供决策支持。...此外，利用图神经网络处理复杂系统中的多维数据，可能会带来新的突破，尤其是在处理涉及多个交互主体的系统时。 结论 深度学习在复杂系统中的应用潜力巨大，能够为理解和解决复杂问题提供新的工具与方法。
概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2....词向量的计算方法 词向量的计算方法主要有两种方式： 动态：通过随机初始化词向量，并在模型的训练过程中同步学习词向量的表示，适用于数据量比较大的情况； 静态：利用word2vec等词向量训练方法，通过预先训练得到固定的词向量...，在使用的时候通过查表的方式取得，不参与模型的训练。
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。...近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。...本次分享主要介绍深度学习在搜狗无线搜索广告中有哪些应用场景，以及分享了我们的一些成果，重点讲解了如何实现基于多模型融合的CTR预估，以及模型效果如何评估，最后和大家探讨DL、CTR 预估的特点及未来的一些方向...一、深度学习在搜索广告中有哪些应用场景 比较典型的深度学习应用场景包括语音识别、人脸识别、博奕等，也可以应用于搜索广告中。首先介绍下搜索广告的基本架构，如下图： ? 首先用户查询。...以上过程中可应用到深度学习的场景如下： ? 二、基于多模型融合的CTR预估 2.1 CTR预估流程 CTR预估的流程图如下： ?
)，这之后深度学习在推荐上的应用如雨后春笋，使用各种深度学习算法应用于各类产品形态上。...图12：神经矩阵分解模型(Neural matrix factorization model) 前面我们介绍了4篇利用深度学习进行推荐的工业级推荐系统解决方案，希望通过这几个案例大家可以更好地了解深度学习在推荐系统中的应用方法与技巧...3.MxNet MxNet也是一个非常流行的深度学习框架，是亚马逊AWS上官方支持的深度学习框架。它是一个轻量级的、灵活便捷的分布式深度学习框架。...不过，Angel中很多深度学习模型(比如wide & deep)还是实现的很粗陋，使用范围有一定限制，没有怎么经过大规模实际数据的验证，文档也非常不完整，使用过程中可能会有很多坑。...在实际训练中，他们使用强化学习来寻找每个特征值最优化的词典大小和嵌入向量维度。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
