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号称最强深度学习笔记本电脑，雷蛇与Lambda公司推出，售价超2万

本周二雷蛇与专注于深度学习的公司 Lambda 合作推出了新的 Lambda TensorBook，号称「世界上为深度学习设计的最强大的笔记本电脑」。...Lambda 的产品包括 GPU 集群、服务器、工作站和云实例，这些实例可以为各种用例（包括自动驾驶汽车、癌症检测和药物发现）训练神经网络。...Tensorbook 可以通过 Lambda 的「单线安装和托管升级路径」轻松安装 PyTorch、TensorFlow、Caffee 和 Caffee 2 深度学习框架，以及专注于 GPU 的应用程序...Lambda 联合创始人兼首席执行官 Stephen Balaban 在一份声明中表示：当你无法通过 SSH 连接到远程服务器时，你没有任何本地数据或代码，甚至很难向同事演示你的模型，Tensorbook...解决了这个问题，它预装了 PyTorch 和 TensorFlow，让你在没有 SSH 的情况下从本地 GUI 界面快速训练和演示模型。

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Windows下的代码注入

木马和病毒的好坏很大程度上取决于它的隐蔽性，木马和病毒本质上也是在执行程序代码，如果采用独立进程的方式需要考虑隐藏进程否则很容易被发现，在编写这类程序的时候可以考虑将代码注入到其他进程中，借用其他进程的环境和资源来执行代码...想要将代码注入到其他进程并能成功执行需要解决两个问题：第一个问题是如何让远程进程执行注入的代码。...要进行远程代码注入的要点和难点主要就是这两个问题，下面给出两种不同的注入方式来说明如何解决这两个问题 DLL注入 DLL注入很好的解决了第二个问题，DLL被加载到目标进程之后，它里面的代码中的地址就会自动被转化为对应进程中的地址...，所以将注入代码写到这个事件中，这样就能执行注入的代码了。...最后总结一下DLL注入的步骤：获取LoadLibrary函数的地址调用VirtualAllocEx 函数在远程进程中申请一段虚拟内存调用WriteProcessMemory 函数将参数写入对应的虚拟内存

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神经网络结构（下）

Xception Xception使用与ResNet和Inception V4一样有效的简单且更优雅的架构改进了初始化模块和架构。Xception模块如下： ? ?...该架构具有36个卷积级，使其与ResNet-34的相似性非常接近。但是模型和代码与ResNet一样简单，并且比InceptionV4更容易理解。...有趣的是，最近的Xception体系结构也受到我们对可分离卷积滤波器的工作的启发。...The future 我们认为，制作神经网络架构对于深度学习领域的进步至关重要。我们团队强烈建议仔细阅读并理解本文中的所有文章。...还要注意，这里我们主要谈论计算机视觉的架构。类似的神经网络架构在其他领域发展，有趣的是研究所有其他任务的架构演变。

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Python代码搭建简单的神经网络

源代码 from numpy import exp, array, random, dot class NeuralNetwork(): def __init__(self):...print("训练后的突触权重：") print(neural_network.synaptic_weights) # 用新数据测试神经网络 print("考虑新的形势 [1,...执行神经网络就是将输入赋值给神经网络的输入层，然后根据网络的权重计算输出。...计算出来的output与训练集中的output有差异，说明模型不够好，需要优化。所谓优化，就是调整神经网络的权重。...为一个3X1的矩阵，即与神经网络的权重对应。

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pytorch卷积神经网络-卷积的定义（下）

而右侧只提取局部特征（对应点的周边的一些属性）进行学习，可以极大地减少参数量。我们将这种相乘并累加的操作叫为卷积操作。这种卷积操作在信号处理中是有明确定义的， ?...用5*5的核进行卷积计算这样生成的feature map的size与原图一样，戴氏特征更加突出相应的也可以进行模糊处理 Blur（模糊处理） ? 模糊处理即取周围点进行相乘累加。...那么经过了卷积运算后，生成的feature map为 ? 每次扫描使用不同的核，会得到不同的feature map。

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循环神经网络的代码示例（PythonTensorFlow）

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一种特殊类型的神经网络，它能够处理序列数据。序列数据可以是时间序列数据、文本、语音或其他任何形式的有序数据。...循环神经网络的基本概念隐藏状态：RNN在每个时间步都有一个隐藏状态（hidden state），它包含了过去时间步的信息，用于计算当前时间步的输出。...循环神经网络的类型标准RNN：这是最简单的形式，但由于梯度消失或梯度爆炸问题，它在处理长序列时效果不佳。...循环神经网络的典型应用文本生成：RNN可以用于生成诗歌、故事或其他形式的文本。语音识别：RNN可以处理语音信号，将其转换为文本或其他形式的数据。...循环神经网络的代码示例（Python/TensorFlow）import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom

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每日一学——神经网络（下）

神经网络结构灵活地组织层将神经网络算法以神经元的形式图形化。神经网络被建模成神经元的集合，神经元之间以无环图的形式进行连接。也就是说，一些神经元的输出是另一些神经元的输入。...(4x1) out = np.dot(W3, h2) + b3 # 神经元输出(1x1) 在上面的代码中，W1，W2，W3，b1，b2，b3都是网络中可以学习的参数。...存在不能被神经网络表达的函数吗？现在看来，拥有至少一个隐层的神经网络是一个通用的近似器。...在实际中，你将发现如果训练的是一个小网络，那么最终的损失值将展现出多变性：某些情况下运气好会收敛到一个好的地方，某些情况下就收敛到一个不好的极值。...重申一下，正则化强度是控制神经网络过拟合的好方法。看下图结果： ---- ? 不同正则化强度的效果：每个神经网络都有20个隐层神经元，但是随着正则化强度增加，它的决策边界变得更加平滑。

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循环神经网络的介绍、代码及实现

递归神经网络的讨论分为三部分介绍：描述递归网络和前馈网络的差别和优劣实现：梯度消失和梯度爆炸问题，及解决问题的LSTM和GRU 代码：用tensorflow实际演示一个任务的训练和使用时序预测问题...YJango的前馈神经网络--代码LV3（http://t.cn/RKXKU8e）已经展示了如何用前馈神经网络（feedforward）来做时序信号预测。...如YJango的前馈神经网络--代码LV3（http://t.cn/RKXKU8e）中每个输入向量的维度是39，41帧的窗处理之后，维度变成了1599，并且神经网络第一层的权重矩阵也变成了1599 by...学习参数：需要从大量的数据中学习和要学习各个时刻（3个）下所有维度（39维）的关系（39*3个），就需要很多数据。...网络对待请以层的概念对待所有网络。递归神经网络是指拥有递归层的神经网络，其关键在于网络中存在递归层。每一层的作用是将数据从一个空间变换到另一个空间下。可以视为特征抓取方式，也可以视为分类器。

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全连接神经网络(下)

全连接神经网络(下) 0.说在前面1.Batch Normalization1.1 什么是BN?1.2 前向传播1.3 反向传播2.Dropout2.1 什么是Dropout？...另外，我已经将作业详解新建了一个菜单，可以在公众号里面找到作业详解菜单，里面有之前的所有作业详解！ ok，我们继续来上次cs231n的assignment2的全连接神经网络第二篇。...我们所实现的目标大家可以看TODO，里面说的很详细，我简单说一下，就是来存储w与b，而这个存储的作用，则会在后面的loss用到！...下面一起来看：具体代码在两行长#号中间：下面依此调用affine、batch、relu、dropout的前向传播来实现！...################## return loss, grads 4.训练模型最后，回到FullyConnectedNets.ipynb文件中，依此调用即可，最后填充相应的训练一个好的模型的代码

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谁在代码里下的毒

：“这代码写的真他妈的烂”。...第一，代码的确很烂，代码质量的好坏其实是很考验一个程序员的水平的，能写出烂代码的程序员比比皆是。...第二，程序员本身写代码的水平没有问题，问题在于程序要描述的业务逻辑本身就非常复杂，这也势必会导致描述逻辑的程序也变的复杂，造成以后维护这份代码的程序员看不懂，因而被莫名其妙的吐槽。...因此，在维护别人的代码时一定要保持平常心，「烂代码」无处不在，就算是再牛逼公司中再牛逼的程序也会生产出在别人眼里的「烂代码」。有句话说的好：既然逃避不了被强奸的命运，那就学会享受吧！...3 代码没什么特别，代码的注解却是脑洞大开：和老婆意见不一致的时候听她的，意见一致的时候听我的 4 前端同学如果碰到这种代码，肯定是杀人的心都有了 5 真的是人才呀，还这么听话，来我们公司上班吧

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谁在代码里下的毒

：“这代码写的真他妈的烂”。...第一，代码的确很烂，代码质量的好坏其实是很考验一个程序员的水平的，能写出烂代码的程序员比比皆是。...第二，程序员本身写代码的水平没有问题，问题在于程序要描述的业务逻辑本身就非常复杂，这也势必会导致描述逻辑的程序也变的复杂，造成以后维护这份代码的程序员看不懂，因而被莫名其妙的吐槽。...因此，在维护别人的代码时一定要保持平常心，「烂代码」无处不在，就算是再牛逼公司中再牛逼的程序也会生产出在别人眼里的「烂代码」。有句话说的好：既然逃避不了被强奸的命运，那就学会享受吧！...代码没什么特别，代码的注解却是脑洞大开：和老婆意见不一致的时候听她的，意见一致的时候听我的 4 ? ? 前端同学如果碰到这种代码，肯定是杀人的心都有了 5 ?

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面向对象的代码风格（下）

面向对象代码的结构在结构化编程中，代码的结构以分解流程，实现处理方案为核心，代码的分解原色是以实现步骤为主。理解这种结构的代码，我们需要先理解问题的解决方案，如果需求变化，一般都需要修改代码。...面向对象思想，针对结构化编程的这些缺点，提出了著名的“开-闭”原则。意思是代码应该对添加开放，对修改关闭。能做到这个原则，是需要代码结构上利用面向对象的特性才能做到的。...能做到“对添加开放”的根本原因，是以基类或接口描述了问题的“外观”，而需求的变化一般不涉及问题接口，而是实现的细节，因此利用多态，就能仅仅添加代码以完成增加新的实现代码。...但是，在面向对象的语义下，这种拆分的约束更多，更细致。比结构化编程的指导性更强。...——如果你发现有个需求变化，一定要修改代码，那么这个修改的地方，就是代码应该“切分”耦合的位置。这里的切分，就意味需要有两个不同的类。

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神经网络的公式推导与代码实现

）首先，我们可以试着表示一下y1 如模型图所示可以表示为：那么我要表示yj呢？ ...隐藏层和输出层的权重更新首先根据已知如下：输出层预测值ok 激活函数Sigmoid 那我们可以试着展开一下Ek 因为我们现在需要更新的是wjk，因此展开到wjk我们就能有一个比较形象的认识了...核心代码其中比较关键的就是那两个参数的更新公式。...隐藏层和输出层的权重更新：输入层和隐藏层的权重更新: 数据集+python手写代码+pytorch代码+ppt都在附件里哦运行结果 pytorch结果： python手写结果：...总结感觉从推导到代码实现也是一个反复的过程，从推导发现代码写错了，写不出代码了就要去看看推导的过程，这个过程让我对反向传播有了较全面的理解。

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Pytorch-卷积神经网络的运算流程（下）

print(out.size()) # 输出结果的size查看一下此时输出结果为 torch.Size([1, 3, 28, 28]) 当打补丁后，输出的size与原图片的size一致若取不同步长时...print(out.size()) # 输出结果的size查看一下此时步长取2的输出为 torch.Size([1, 3, 14, 14]) 这种大跨越幅度的读取数据接收的信息量有所减少，进而达到一种降维的目的...size为3 # 步长这里为2 x = torch.rand(1, 1, 28, 28) # 随机代入数据到x out = layer.forward(x) # 进行一次卷积的前向运算 # 输出层间的参数的...size查看一下 print(layer.weight.size()) 输出为 torch.Size([3, 1, 3, 3]) 这里第一个3代表3个通道，input channel数量为之前的1，3...3 代表了所取的kernel的size。

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ubuntu16.04安装cuda10.2_opencv cuda

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。...Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。...CUDA:NVIDIA系列显卡支持的GPU编程框架，其实如果本身电脑是AMD的显卡，不用装也可用Caffee，只是速度会比较慢。所以最好有一块像样的显卡，最后我就败在这个上面了。。。...OpenCV:这个做图像的都知道，我就不多说了。 Python:现在流行的脚本编程语言，Caffee支持使用。...Caffee安装进入caffee目录，先复制一下配置文件Makefile.config，这个里面是一些参数可能需要修改。

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反向传播与神经网络初步（下）

回顾神经网络训练过程：通过前馈得到损失，通过反馈得到梯度，通过对梯度的使用来完成权值更新。神经网络神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。...输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 ?...就像神经元需要激活一样，神经网络满足某个条件时会激活，这时候就会用到激活函数，激活函数的作用就是将原来的线性运算转化为非线性运算，激活函数有很多中方式，常见的有 ?

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卷积神经网络对图片分类-下

接上篇：卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题...这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如： ?...其实网络在训练的过程中计算机是通过反向传播算法来调整过滤器的权重值。在讲解反向传播算法之前我们先来看一个类比。当我们生下来的时候，我们的思想是崭新的，不知道什么是鸟什么是狗。...0 0 0]，属于它的分类对应的位置被标记为1，其他不属于它的分类位置被标记为0值。...11 测试最后，为了检测训练出来的CNN模型是否准确，我们需要一些不同的图片和标签，把他们传递给CNN，用预测出来的结果和真实结果做一下对比就可以知道训练出来的模型是否准确了。

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停下来思考下神经网络

前面介绍了一个简单的神经网络，用来解决了一个非常简单的模型，文章链接输入1 输入2 输入3 输出 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 那本节主要是对神经网络的一点思考 1...优化在神经网络中backpropagation是非常重要的一个算法，backpropagation能帮助我们测量出每个weight对于最终输出错误的影响。...我们简单的描述下球移动的整个过程：计算当前小球所在点的斜度如果斜度为负，往右走如果斜度为正，往左右重复直到斜度为0 解决了小球走向的问题，下一步就是到底走多远的问题，一个简单的方案就是每次都走斜度距离...方法也很简单，我们随机的放多个球，看哪个球到达的底部最低，如下图： ? 那在神经网络中，怎么能够达到上述的效果呢？...一个优化显然就是对于那些同样结果的小球，我们就赶紧听下他，这样就能尽可能的减少资源的浪费！ 3.3 问题3.当斜率太小问题1是斜率太大，如果太小呢？ ?

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编写高效的PyTorch代码技巧（下）

使用好重载的运算符采用 TorchScript 优化运行时间构建高效的自定义数据加载类 PyTorch 的数值稳定性上篇文章的链接如下：编写高效的PyTorch代码技巧（上）这次介绍后面3...点，写出高效的代码以及保证做数值计算时候的稳定性。...所以有可能的话，将计算操作都重写为批次（batch）的形式，可以减少消耗和提高性能。而如果没办法自己手动实现批次的运算操作，那么可以采用 TorchScript 来提升代码的性能。...构建高效的自定义数据加载类上一节介绍了如何写出更加高效的 PyTorch 的代码，但为了让你的代码运行更快，将数据更加高效加载到内存中也是非常重要的。...下面给出一个代码例子，计算一个输出向量的 softmax，一种不好的代码实现如下所示： import torch def unstable_softmax(logits): exp = torch.exp

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你的代码会说话吗？（下）

“说白了，还是没有想清楚，代码要做什么事情，然后觉得需要通过注释去解释一下，后面代码改了，大概率是不会修改注释的。” 正义总是话里充满着正义。...只有代码没法自解释的时候才用一下注释还能接受！” 正义越发正义起来。 “可有时方法太长了，做的事情比较多，每一段相关的代码用注释说明一下在做什么也不是不可取的吧？”清扬见缝插针地抛了个问题。...袁帅又恢复了主持人的状态。 “有啊，「开放API文档」到处都是API注释，而且还要写好看了。” “最近有几段代码实在有些实现的难言之隐，我必须通过注释来解释一下。”...“嗯，我刚碰到过「法律版本信息」的一些注释，白纸黑字的注释声明不能少。” “魔术代码可以注释一下啊，比如复杂的邮件正则表达式：/^(([^<>()\[\]\\.,;:\s@"]+(\....“你在IDE搜一下【Route】” 只见小豹比较娴熟地用快捷键定位到一个Route类：看到这个类，小豹快速在正开着的Google翻译框里查到【Route：航线】。

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