本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。
在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中，研究者们往往会走很多弯路，也会修复很多bug，但可以肯定的是，在机器学习的研究过程中，学到经验和知识的并不仅仅是机器，我们人类也积累的丰富的经验，本文就将给你几条最实用的研究建议。
如果让我投票给深度学习中，最不想调试，但又必须要小心调试的参数，毫无疑问会投给学习率，今天就来说说这个。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
是不是觉得神经网络不够形象，概念不够清晰，如果你是新手，来玩玩PlayGround就知道，大神请绕道。 PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。 PlayGround的网址是：http://playground.tensorflow.org/ PlayGround页面如图所示，主要分为DATA（数据），FEATURES（特征），HIDDEN LAYE
PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共1791个字，12张图，预计阅读时间6分钟。 是不是觉得神经网络不够形象，概念不够清晰，如果你是新手，来玩玩PlayGround就知道，大神请绕道。 PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。 Pla
有人抱怨道：我做的系统一点都不复杂，你看我们数据量不大，用不上分库分表，业务也不复杂，单体系统就够了，什么负载均衡和集群也没有，流量也不大，高并发和分布式也没接触过。
不知从什么时候起，焦虑这个词的出现频率变的特别的高。找不着男、女朋友焦虑，找不着工作焦虑，挣不到钱焦虑，30岁焦虑了，40岁焦虑了，45岁焦虑了。。。，恨不得但凡有个什么事就得跟焦虑沾上边，这其中自然也少不了前端新人的焦虑。 典型的前端焦虑的点有， 1、前端饱合，焦虑了； 2、前端发展太快，焦虑了； 3、学习前端无法深入，焦虑了； 4、工资太少。网上都拿二三十k，我才6、7、8k，焦虑了； 5、前端能做到多少岁，焦虑了； 6、二三线城市做前端有没有发展，焦虑了； ...，更多 其实静下心来仔细想想，这其中很
生产者消费者模型 生产者消费者模式就是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
LeetCode第804题，难度简单。莫尔斯码，记是记不住的，但是理解还是能够理解的。
航拍相对传统的摄影而言，一大区别便是视频拍摄在其中占了很大的比重。而尝试过视频拍摄的朋友一定明白，视频之于图片，是完全不同的。不单画面要衔接过渡，也要配合音乐和故事，以适当的方式推进。同时，原本摄影中的构图、镜头语言，也要一并融会贯通。无人机飞手“Rainit”就以8张GIF动图，向我们生动阐释了，航拍中常用且好用的一些镜头语言和拍摄方法。
机器之心报道 机器之心编辑部 安卓版也马上要来。 很强大，很简洁，而且它太快了。 这就是人们对几小时前 OpenAI 发布的 ChatGPT 官方版 App 的评价： ChatGPT 推出近半年以来，已经从新鲜的事物成为改变整个科技领域的推手。有机构统计认为，早在今年 1 月，ChatGPT 的用户量就已经超过了一亿。 对于这款高智商的 AI，人们的使用方式不一而足，有的人拿来写代码，有的人拿来生成论文，甚至有用 ChatGPT 炒股的。虽然 OpenAI 一直表示 ChatGPT 仍在测试阶段，但也开放
不知道大家有没有经常遇到这样一种情况：每次新建项目项目做代码风格的配置时总是随便找一篇文章，也不管啥意思，把 .eslintrc.js 的配置一抄，再把对应的 NPM 包装上就算完事了。
新智元报道 来源：arXiv 编译：肖琴、克雷格 【新智元导读】深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作。
【新智元导读】深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作。今天我们介绍的是Hinton作为作者之一，谷歌大脑、DeepMind等的研究人员提交的distillation的更进一步工作：通过online distillation进行大规模分布式神经网络训练。该工作提出了Codistillation的概念，通过大规模实验，发现codistillation方法提高了准确性并加快了训练速度，并且易于在实践中使用。 论文地址：h
闭关几个月后，其实早有继续码文章的打算，先后写了一下核函数与神经网络的一些思考、文本预处理tricks、不均衡文本分类问题、多标签分类问题、tensorflow常用tricks、噪声对比估算与负采样等文章，结果全都半途而废，写了一半然后各种原因丢掉了就不想再接着写。结果电脑里稿子攒了好多，却让订阅号空了这么久。今天终于下定决心必须要码一篇了，下午临时决定写一篇神经网络调参的文章，嗯，就是这一篇啦。
一大早，码头工人们就开始干活了， 为了早点干完收工回家，一船接一船，拼命地发送粮食。
目前，无论是从理论还是应用层面来说，机器学习中的优化都是以随机梯度下降等一阶梯度方法为主。囊括二阶梯度和/或二阶数据统计的二阶优化方法虽然理论基础更强，但受限于计算量、内存和通信花销等因素，二阶梯度优化方法的普及度不高。
其实播着播着就卡住的这个问题，完全是因为吐流吐得太快了，m3u8更新得太快了，或者生成m3u8列表中的新INF太慢了，导致的数据处理问题，卡住，ffmpeg的转码进度其实可以控制，通过help可以看到如下信息：
数据预处理是最令数据科学家头秃的工作 之前在知乎看过一个问题你为什么离开数据科学行业?一位知友est答曰：数据清洗10小时，拟合2分钟，如此重复996。 这条回答下面的评论更是精彩，居然真的会眼瞎。
姑娘说没有，我的办公文件都存在公司的电脑里，视频都是用恨奇艺，劣酷，腾慢看的，偶尔还去C站看动漫。对了最近有一部电视剧很火你看了吗。
根据 Windows Central 的报道，微软德国公司 CTO 兼AI部门主管 Andreas Braun 透露，这周 OpenAI 将发布更强大的 GPT-4 多模态大模型，比如说在视频方面，打通认知与感知的连接。多模态模型指的是能够接受多种方式的输入并进行处理和输出，比如说，你能给AI发送一张图，然后让AI看图写话，又或者说反过来，告诉AI自己想要一个什么样的图片或视频，让AI生成一份（这跟当前的AI出图不同，用自然语言即可）。跟现时的 GPT-3.5 相比，这可以说是一个相当巨大的进步，现在的 GPT-3.5 只能接受文字输入，直白一点说就是只能听懂人话。
ImageNet 图像预训练在各种视觉任务中一直都极为常见，我们会假定预训练模型的前面层级能抽取到足够的一般图像信息。因此保留预训练模型前面层级的权重就相当于迁移了一般的图像知识，并可以用于各种下游任务。但是在 ImageNet 上的预训练模型通过千类图像识别任务也只能学习到近似的一般图像知识。所以离千类图像识别任务越近，下游任务迁移的知识就越多。如果离千类图像识别任务非常远，说不定预训练也就起个初始化的作用。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 内容生成AI进入视频时代！ Meta发布「用嘴做视频」仅一周，谷歌CEO劈柴哥接连派出两名选手上场竞争。 第一位Imagen Video与Meta的Make-A-Video相比突出一个高清，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。 另一位选手Phenaki，则能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的长镜头，讲述一个完整的故事。 网友看过后表示，这一切进展实在太快了。 也有网友认为，这种技术一旦成熟，会冲击短视频行业
刚刚发现了一款神器，叫做 Papers With Code，这个网站非常之牛逼！如果你是做数据挖掘、机器学习、深度学习相关的，这个网站可以帮上大忙。
来自：知乎：https://www.zhihu.com/question/43631775/answer/714762356
梦晨 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 内容生成AI进入视频时代！ Meta发布「用嘴做视频」仅一周，谷歌CEO劈柴哥接连派出两名选手上场竞争。 第一位Imagen Video与Meta的Make-A-Video相比突出一个高清，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。 另一位选手Phenaki，则能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的长镜头，讲述一个完整的故事。 网友看过后表示，这一切进展实在太快了。 也有网友认为，这种技术一旦成熟，会冲击短视频行业。
作为一名深陷在增删改查泥潭中练习时长三年的夹娃练习生，偶尔会因为没有开发任务不知道周报写什么而苦恼。
浇花、拖地板、开瓶盖，甚至逗猫猫，只要人类能比出相应的动作，对Ta来说都不在话下……
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近，有小伙伴发现有一本技术书上了陈坤主演的电视剧《输赢》！ 博文菌惊呼：“好家伙，这是哪本技术书成功实现了破圈儿，竟然进军娱乐界了！” 大家看出来陈坤办公桌上的这本案头书是哪本了不？ 没错，它就是人人都想拥有的Kubernetes重磅级案头手册——《Kubernetes权威指南》！ 真不愧是几乎人手一册的神书啊！ 这到底是怎样一本书？竟然还上了电视剧！ 《Kubernetes权威指南》系列图书自2016年出版以来，便受到大家的追捧，多年来与时俱
近期的产品更新的太快了，快手凭借可灵成为后起之秀，也不甘寂寞，接连推出了KOLORS,如果不想在本地体验，还可以在线出图，各平台纷纷测评觉得比肩MJ6，真实人像表现超越市面其他模型表现。
我们知道，大模型到 GPT-3.5 这种千亿体量以后，训练和推理的算力就不是普通创业公司所能承担的了，人们用起来速度也会很慢。
QQ是目前来说国内用户群体比较大的之一，那么邮箱也是一样，只要是做国内邮件营销的销售人员，都离不开和QQ的邮箱打交道。原因之一就是它是国内比较大公共邮箱，只要是国内网民几乎人手一份。那么对于邮件营销人员想要群发邮件到达对方的收件箱也不是一件容易的事。因为QQ邮箱的限制比较多，具体限制如下。
AI视频机器人方面的两个突破性进展，一个产品叫imagen video,可以生成1280×768的24帧的高清视频片段，另一个叫PHENAKI,可以根据文字描述生成长视频。
引子 又是好久没写博客，记得有一次看Ng大神的访谈录，如果每周读三篇论文，那么经年以后，必然成为对某个领域非常熟悉的人。 可惜，在忙忙碌碌中，我竟然做不到这一点。但是，我目前的打算是尽心尽力的去做，哪怕一周只读一篇呢。胡适先生曾说过：“怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜”。然而，这其中的区别在于，我还没有达到追求真理的高度，我就是想看看这个技术是咋子回事塞。 我想，对于很多像我这样非科班出身自己学ML的人来说，肯定有很多时候感觉自己对ML的理论推导之类的事情捉襟见肘，虽然很多时候想下狠心自己去恶补一下数学
论文：ADMM for Efficient Deep Learning with Global Convergence
💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点
今天下午，微信部分功能出现故障，影响公众号、支付、搜索、小程序等功能的正常使用，目前已经全部恢复。 现在卡券、微信支付、搜索、小程序等功能，全部都可以正常使用了。看看吃瓜群众怎么评论以及可爱小编的回复 小瓜：没感觉到啊！ 小编：修复来的太快就像龙卷风 小瓜：差点吓死了，微信钱包里还有两块钱呢 小编：守护你们的每一毛巨款，都让我们感受责任满满 小瓜：啥时候公众号编辑器再坏一次 小编：国际新媒体小编节——鹅厂程序猿跪键盘日 小瓜：程序猿又要通宵撸代码了 小编：我们已经团购了一批新的键盘 小瓜：为小编刷存在感提供
Batch normalization是一个用于优化训练神经网络的技巧。具备有以下几个优点 1. 训练的更快 因为在每一轮训练中的前向传播和反响传播的额外计算会造成更慢的训练。Batch normalization可以让收敛速度更快。总的训练时间更短。 2. 容忍更高的学习率（learning rate） 为了网络能收敛，梯度下降通常需要更小的学习率。但是神经网络的层次越深，则反响传播时梯度越来越小，因此需要更多的训练迭代次数。Batch normalization可以容忍更高的学习率，则梯度下降的幅度更大
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中，虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归，但不适合用于评估度量，即IoU。最近，有学者提出了IoU损失和广义IoU（GIoU）损失来衡量IoU度量，但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss，合并了预测框和目标框之间的标准化距离，在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。此外，本文还总结了边界盒回归中的三个几何因素(重叠面积、中心点距离和纵横比)，并以此为基础提出了一个Complete IoU（CIoU）损失，从而加快了收敛速度，提高了性能。通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法，在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则，进一步促进性能提升。
一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。下面我简单扩展解释下这两点。
n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。
但是这样识别时候要先抓取微博账号的 profile 页信息、关系网络、微博文本等等信息，至少需花费上百秒，无法做到实时识别。
目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读10分钟本文利用可视化方法，为你直观地解析牛顿迭代法。 牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。 以 Isaac Newton 和 Joseph Raphson 命名的 Newton-Raphson 方法在设计上是一种求根算法，这意味着它的目标是找到函数 f(x)=0 的值 x。在几何上可以将其视为 x
OpenAI公司今日发布了一个新模型CriticGPT，实现找代码bug能力超过人类3倍：
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