您好！您提到的“弱熵”是指什么呢？如果您能提供更多的上下文信息，我将更好地为您提供答案。
无监督句法分析那篇文章也指出“信息熵最小化是无监督的NLP的唯一可行的方案”。我进而学习了一些相关资料，并且结合自己的理解思考了一番，发现这个评论确实是耐人寻味。...我觉得，不仅仅是NLP，信息熵最小化很可能是所有无监督学习的根本。 何为最小熵原理？ 读者或许已经听说过最大熵原理和最大熵模型，现在这个最小熵原理又是什么？它跟最大熵不矛盾吗？...二、语言的信息 让我们从考究语言的信息熵开始，慢慢进入这个最小熵原理的世界～ 信息熵=学习成本 从《“熵”不起：从熵、最大熵原理到最大熵模型（一）》我们可以知道，一个对象的信息熵是正比于它的概率的负对数的...如果log是以2为底的话，那么根据网上流传的数据，这个值约是9.65比特（我自己统计了一些文章，得到的数值约为9.5，两者相当）。类似地，英文中每个字母的平均信息约是4.03比特。...从古文的例子我们就能够感受到，像念经一样逐字背诵是很困难的，组词理解后就容易些，如果能找到一些语法规律，就更加容易记忆和理解了。
其实这些指标的不同取值已经可以判断一个人的洗牌水平，Sigma需要多次试验，而Arpha，Beta，n有一次洗牌就有足够的样本来估计了。...分叠过程我最开始也是用的二项分布，毕竟天然就是一个离散有限范围空间内的分布，但是无法同时保持期望为对半切开，空间给定，同时还能有可控的方差来表征一个人能否切均匀的能力，所以选用了正态分布离散化后的结果；...这一点，只需要起牌顺序是随机的就能够做到，至于牌没有洗乱其实是造成斗地主之类的两房差距悬殊而已，但并不是不公平，只是这是一个靠运气多过靠实力的游戏而已。...a越大则表示实力强的一方完胜，弱的一方完全没有机会，实际上王者荣耀这类实时竞技游戏的玩家匹配大多用的这个方法来评价胜率的。 a如果很大，这一极端就是围棋了。...需要那么一点点运气加实力的游戏由于双方获胜概率不会悬殊，往往会增加前面说的熵，那么理论上对人们的吸引程度更大（完全随机的又会因为不感兴趣而直接不关注，熵再大也没用），我想足球篮球风靡世界多半和这个有关吧
，一旦它形成一种熵的转移，它的价值就会发生转移。...比如我们可以给考生出题，提供一些有漏洞的合约让他们检查和修改。修改完后，提交代码到沙盒测试环境下运行，如果漏洞被正确修复则能钱包地址能显示正确的数值，反之则不能，即这道题没答对。...但当我故意把转账的数值设的特别大的时候，合约就会认为这个数字是个负值，减去一个负值相当于加了一个正值。对于这笔交易来讲，它的判定肯定是大于0，那么这个钱就等于膨胀了，造出很多假钱。...但后来迅雷那边说，你们这个想法太窄了，你们有足够的基础和可能性去做成面向大众的。所以后面我们的产品定位设计就变宽了，这两个都是很好的建议。...名校光环 区块链大本营：目前，据你所知高校对于发展区块链的现状如何？ 王备：现在确实很多名校开始开展区块链课程，也鼓励学生学习这方面的知识，但弱一点的学校就无法有足够的吸引力，毕竟名校光环很重要。
一种常见的方法，特别是在深度学习中，是定义一些标量度量来评估模型的“优点”。然后使用数值优化技术，将这些“优点”最大化（或“最小化不良”）。...需要注意的是，图像分类器并不需要发现麦克斯韦方程组，它只需要了解与流形数据相一致的现实即可。...很明显，我们的模型现在还不能理解它们正在看什么，但这是一个开始 。 类似于弱泛化，测试分布可以以对抗训练和测试分布之间最大差异的方式进行对抗采样。...如果一个人工智能系统对一个熟练的人类对手具有健壮性（robust against a skilled human adversary），那么我认为它具有足够强的泛化能力。...如果没有这些限制，这个问题就没有明确规定，我们偶然发现正确的解决方案的机会是零。 我不知道三体文明（参见《三体》一书）演变到如此高的技术水平，是不是因为他们的生存依赖于他们对复杂的天体力学的物理理解。
我们在实验室中测试了几个月这个操作系统，甚至为OpenSwitch贡献了一些修改，就像这个补丁。它有一些程序错误，其中大部分最终都修复了，但并不是我们所需要的那么快。...如果我们要添加一个新的BGP（边界网关协议）上行数据流或防火墙规则，我们只需要创建一个到我们的GitHub仓库的拉取请求，所有的事情都会自动完成，包括检查语法和部署生产中的变更。...经过深入调查，我们发现这些丢包是由于比预期（1518 + 22）的大得多的MTU（最大传输单元）数值。...首先，我尝试改变接收队列的环形缓冲区，但是仅仅在短时间内是足够的，因为它们被装满得太快了，并且vmxnet3的驱动程序不能足够快地清空它们。...这实在令人失望，因为缓冲区大小为54字节，甚至不及一个IPv4或IPv6数据包的大小。这只是一些VMWare隐含头部。
参数共享的形式使得神经网络具有对平移等变性. 如果一个函数满足输入改变,输出也以同样方式改变这一性质,就认为其是等变的.....如果移动输入中的对象,它的表示也会在输出中移动同样的量....不管哪种池化,当输入发生少量平移,池化可以帮助输入表示近似不变,即大多数输出不会发生改变. 局部平移不变性是一个很有用的性质,尤其是当我们关心某个特征是否出现 而不关心它出现的具体位置时 ?...先验被认为是强或者弱取决于先验中概率密度的集中程度。 弱先验具有较高的熵值,例如方差很大的高斯分布。这样的先验允许数据对于参数的改变具有或多或少的自由性 强先验具有较低的熵值,例如方差很小的高斯分布。...当我们知道每一个特征都是一小块空间的函数并且相同的特征不会出现在所有的空间上时,局部连接层是很有用的。例如,如果我们想要辨别一张图片是否是人脸图像时,我们只需要去寻找嘴是否在图像下半部分即可。
模型的表达能力问题是最容易的(增加一些层即可)， 但同时也是最神秘的:我们无法找到一个很好的方法来度量对于于一个给定的任务我们需要多强的(或什么类型的)表达能力。...如果没有更好的表示方法， 我们可以就仅仅是在随机种子附近游走， 随机采样一些策略， 直到我们幸运地找到一个恰好落在‘’芝士的洞里”的模型。 事实上，这样训练出的模型效果其实很好。...强泛化可以看作是模型可以多好地学到这个 “超级流形”， 训练这个模型只使用了流形上的很小一部分样本。一个图像分类器不需要去发现麦克斯韦方程组--它只需要理解与流形上的数据点相一致的事实。...和弱泛化一样，我们可以对抗地采样测试集来让它的数据分布与训练集尽量不同。AlphaGo Zero是我最喜欢的例子: 在测试阶段，它看到的是与它在训练阶段完全不一样的， 来自人类选手的数据。...如果一个人工智能系统可以在有经验的人类的干扰下稳定地工作， 我认为它具有了足够的强泛化能力。 遗憾的是， 强化学习的研究忽略了强泛化问题。
我：先说说强引用吧，我们日常中最常见到的就是强引用（拿起桌上的白板，开始手写代码），就像这样的，就属于强引用，它有多强呢，就是只要强引用存在，GC 永远不会对它下手，嗯，你可以理解为就是范闲，皇上的私生子...我：我们还是接着来聊庆余年吧，开个玩笑啦，我来一起把软引用和弱引用一起说吧，它们都是用来描述一些非必需的对象，但是弱引用比起软引用来说，更加的弱，怎么说呢，还是看图吧（挥斥方遒的感觉 ?...软引用关联的对象，在系统发生 OOM之前，会把这些对象列入到回收范围之中进行二次回收，如果这次回收仍然没有足够的内存，才会发生 OOM，它是长这样儿式儿的。...：软引用和弱引用的一个特点是它何时被回收是不可确定的, 因为这是由GC运行的不确定性所确定的....我：虚引用啊，这玩意儿你可以理解为没有这个东西，它的唯一作用就是能在这个对象被 GC 的时候收到一个系统通知。 面试官 A：是这样啊，那行吧，我手机没油了，咱们下次接着聊（回去搜点题接着搞你 ?
然后你可以先介绍一下Gradle是个啥，然后再讲讲你知道的一些Gradle配置，然后基本就差不多了。 Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化建构工具。.../86807.htm；当程序员使用new关键字创建对象时，GC就开始监控这个对象的地址，大小以及使用情况。...如果想中断强引用和某个对象之间的关联，可以显式地将引用赋值为null，这样一来的话，JVM在合适的时间就会回收该对象 (2)、软引用：在使用软引用时，如果内存的空间足够，软引用就能继续被使用，而不会被垃圾回收器回收...至于在Android项目中在哪里能使用，我只知道内存优化的使用，比如在你初始化Handler的时候，周围的颜色会变黄，这个是编译器提示的，有可能会发生内存泄漏这个问题的，所以你可以给Handler加上软引用来避免这个问题...而后面的是可变的，这里可能就有人要问了，我在使用字符串想加的时候，String不是也变了吗？
在正式详细介绍之前，按照传统，我们还是先站在猪场老板的角度看一下，读缓冲区就好比买家用来囤货的临时猪圈，如果货到了买家使用部门来不及处理，就先在这里临时囤着，写缓冲区就好比养猪场根据订单装好车准备发货，...如果买家说我现在可以收货便可速度发出，有点明白了吧。...就好比猪场老板根据买家订单发货，先调配若干辆卡车，根据高速的限高要求装上肥猪，然后再考虑高速的顺畅情况来分批发货，货可以陆续上路，但还有一个重要前提是发货前买家通告的临时猪圈空间是足够容纳这些肥猪的。...TCP滑动窗口变迁示例】 1) 客户端通告了一个360字节的TCP窗口并在自己的读缓冲区初始化该窗口，服务器在它的写缓冲区初始化了这个窗口； 2) 服务器发送120字节到客户端...猪场老板的态度是什么样的呢：曾经有一份按时发货的合同摆在我的面前，我没有去注意，等到重新发了货才追悔莫及，尘世间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一个再来一次的机会，我希望对甲方说耐心点，如果非要给这个耐心加一个期限的话
ReLU类 在上一节中，我们说明了为什么需要激活函数，以及它们可以解决哪些问题。此外，我们注意到所有层都需要独立的激活函数，但这些激活函数只有很少有特殊的功能。...我知道这听起来有点不可思议，但这很有效，通常可以给网路带来5%到10%的提升效果。 下图总结了 ReLU 类中最常用的激活函数图（左）及其在 CIFAR-10 数据集上的表现（右图）。 ?...指数函数对负数是饱和的，这意味着它平滑地趋向于一个常数。使用指数函数我们可以更好地模拟原始的ReLU函数，同时在一定程度上保留负部分。...特殊的激活函数 如前所述ReLU并非万能的，神经网络有些层需要特殊的激活函数，对于这些层，可以使用线性、sigmoid、tanh 和 softmax 等激活函数，下面给出了一些例子： 线性激活函数：当您需要网络的原始输出时可以用线性函数...如果您未能理解这篇文章中的任何函数，不同意我的论述，或希望看到一些扩展的概念，请在评论部分留言让我知道，我会尽可能保持本文档的更新:)
本文是关于Java故障排查的，属上篇。 为了保证文章的流畅性，我决定一口气把它写完。因为相关方面的培训做的多了，就不需要在写的时候参考资料、翻源代码。掐指一算，本文一个小时没花掉，但篇幅已经较长了。...如果你的系统开了swap，可用内存就比物理内存大。 ? 通过top命令和free命令都可以看到内存的使用情况。...top命令可以看到每一个进程的内存使用情况，我们平常关注的是RES这一列，它代表的是进程实际的内存占用，我们平常在搭建监控系统的时候，监控的也是这个数值。 我们再来看一下free命令的展示。...它的展示其实是有一些混乱的，具体的关系可以看上面的图。通常情况下，free显示的数值都是比较小的，但这并不等于系统的可用内存就那么一点点。...CMS等垃圾回收器，回收时间不可控，如果你有条件，当然要避免使用，CMS也将要在Java14中被移除，我也真心不希望你掌握一些即将过时的经验。
数据预处理 这一点我不谈具体的技术，因为这些技术名词时老生常谈，什么归一化，标准化恐怕数据挖掘的第一课就是谈这些东东，这里只讨论两个问题，你知道什么时候该用什么技术手段进行预处理吗？...无论是何种方法，只要 bug 可重新，你总是可以通过程序的表现而定位到错误，但机器学习不行，除了模型是否过拟合可以通过一些指标看出，然后调整对应得参数外，其他的一些问题，压根无法通过现象而定位到需要修改的错误...比如说，预测效果不好，我知道肯定是需要增加特征，但需要增加一个哪些方面的特征？这个特征是需要引入新的数据维度，还可以从现有的数据提取出来？或者说当前的数据的价值已经被我榨干了吗？...简单是指模型的简单，数值类型可以先从简单的线性回归开始，(若是图片领域的话，可以选取一些比较基本的 DL 模型，比如预训练好的 vgg 系列)，这样出结果的速度肯定优于其他乱七八糟的复杂模型，出结果快，...最后，因为这个比赛还在进行中，所以代码我不会给，但你真想要当伸手党，去 kaggle 的 kernels 上有很多排名比我高的放在了上面，如果只是问题探讨，欢迎在评论区或私信留言，文字应该足够了。
除此之外，这些数据结构还应该具有实际用例，以便在技术面试的时候，你能有机会展开介绍。它虽然稍微有点冷门但也不能太low，你如果只知道一些菜鸡水平的数据结构（比如双向链表），你的面试八成就凉了。...Bloom过滤器也可以检测出集合是否可能包含该元素，它的时间复杂度为O(1)，而空间复杂度只需要O(1)！ 谁会真正使用布隆过滤器？...所以，chrome在本地存储了一个潜在垃圾邮件URL的布隆过滤器，这既节省时间又节省空间，可以快速检查给定的URL是否为垃圾邮件。对于普通的URL，布隆过滤器对“非垃圾邮件”的响应就足够判定了。...环形缓冲区（ring buffer） 环形缓冲区是使用普通数组的一种非常好的方式，它主要被用于处理数据流。 谁会真的使用环形缓冲区？ 说不定Netflix会用？...我用google搜索“netflix ring buffer”，发现了他们发布了一些开源环缓冲区代码。但问题是，公司真的会用他们已经开源的代码嘛？ 环形缓冲区的原理 好啦好啦。
（本来计划的2和3留着下次讲，这次内容有点儿整多了） 正经的教程开始 这里我们主要讲一些基础概念 变量 其实就是给某个东西起个名，以后用这个名指代这个东西。...如果你的工作非常惨需要小数，那小数型你就用single（单浮点精度）。 其实你也可以不写……在你赋值的时候系统会根据你赋值的类型给它也分配一个类型。...但请注意这是一个Integer，整数型！所以只有整数！小数都扔掉！即使后面是0.99999，那也扔掉扔掉！所以最后结果就变成了只保留整数部分的1111，你明白了吗！...变量就先整这么多，你已经够用了！ 单元格操作 我不是跟你吹，学会了这招，你的成就感马上就会开始源源不断的奔向你！然后正反馈会让你逐渐走火入魔不是在想尽办法实现需求就是在央求需求的路上！...单元格的其它表示方法： （会上面的足够，这个不会不要紧我后面会具体讲，看不懂没关系千万别放弃啊！）
基础的设计原则，无需完全掌握23种经典设计模式，只需要了解一些常用的设计原则即可，甚至你也可以只了解什么是低耦合，并在你的代码中坚持实践，也能写出很不错的代码。 2....技术债务话题太大，但就代码质量而言，我只想提一下不要因为这些债是前人留下的你就不去管，现实是没有多少机会让你从一个清爽清新的项目开始做起，你不得不去面对这些你也没法完全不跟这些所谓的烂代码打交道。...因此我建议各位：当你负责一个小模块时，除了把它做好之外，也要顺便将与之纠缠在一起的技术债务还掉，因为这些债务最终将是整个团队来共同承担，任何一个人都别想独善其身，如果你还对高质量代码有追求的话。...单元测试的一个非常显著的优点是，当你需要修改大量代码时，尽管放心修改，只需要保证单元测试用例通过即可，无需瞻前顾后。 9....善用开源 并非开源的东西，质量就高，但至少关注度较高，使用人数较多，口碑较好的开源项目，质量是有一定保证的，这其中的道理很简单。即便存在一些问题，也可以通过提交反馈，不断改进。
基础的设计原则，无需完全掌握23种经典设计模式，只需要了解一些常用的设计原则即可，甚至你也可以只了解什么是低耦合，并在你的代码中坚持实践，也能写出很不错的代码。 2....技术债务话题太大，但就代码质量而言，我只想提一下不要因为这些债是前人留下的你就不去管，现实是没有多少机会让你从一个清爽清新的项目开始做起，你不得不去面对这些，你也没法完全不跟这些所谓的烂代码打交道。...因此我建议各位：当你负责一个小模块时，除了把它做好之外，也要顺便将与之纠缠在一起的技术债务还掉，因为这些债务最终将是整个团队来共同承担，任何一个人都别想独善其身，如果你还对高质量代码有追求的话。...单元测试的一个非常显著的优点是，当你需要修改大量代码时，尽管放心修改，只需要保证单元测试用例通过即可，无需瞻前顾后。 9....善用开源 并非开源的东西，质量就高，但至少关注度较高，使用人数较多，口碑较好的开源项目，质量是有一定保证的，这其中的道理很简单。即便存在一些问题，也可以通过提交反馈，不断改进。
但问题是，我一周就更新一次博客，但这个爬虫为了等这一次更新，一周要访问GitHub高达604800次？更何况我有时候一个月都不更新。...那么如果反过来，一旦GitHub有更新，它就通知服务器，然后服务器再去拉代码，这不就简单高效了吗？ 解决问题 为了实现这个目的，就需要使用一些持续集成的工具。本文使用的是Jenkins。...在整个过程中，开发者只需要做一件事，那就是（当然在实际情况下，后面还会加一些参数）。...需要注意的是，这仅仅是一个普通的文件夹而已，别看它的名字长得像个网址，但其实它只是一个名字比较怪的普通文件夹而已，没有什么特殊的意义。...那么如果把Shell命令改成运行一个Python脚本，那不就可以做任何事情了吗？如果Python脚本里面写了发送邮件的代码，那不就实现了你一提交代码，其他人就收到邮件了吗？
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