如果你有兴趣读这本书，请注意，它不适合完全初学者，因为它需要基本熟悉监督学习和深入学习。 在这篇文章中，我将用我自己的语言总结这本书的 6 个核心理念。 1....在下一个迭代中，你将根据其中的一个提示继续改进系统，并构建下一个版本的系统。你会一次又一次地这样做。 吴恩达继续解释说，迭代的越快，你将取得更多的进展。这本书的其它概念，都是建立在这一原则的基础上。...如果你发现错误分类的图像中只有 9% 是鸟，那么无论你多大程度上改进算法在鸟分类上的性能，结果并不重要，因为它不会提高超过 9% 的性能。 此外，吴恩达提出几个使你能够快速进行错误分析的想法。...努力解决人类能做得很好的问题 在整本书中，吴恩达解释了好几次为什么建议专注于人类擅长的领域上研究机器学习。例如语音识别、图像分类、目标检测等。这有几个原因。...另外，您应该选择来自同一分布的验证集和测试集。希望这篇文章能给你介绍一下这本书的一些关键概念，我可以肯定地说这本书值得一读。
在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。 在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。...默认情况下，你可以使用这个sigmoid函数来解决任何问题，并可以得到一些结果。 ? 输出永远不可能是1，因为1是上水平渐近线。同样地，对于0，输出也总是趋向于它而不到达它。...它单独地破坏了深度学习(有许多层)提供的巨大机会。 如果我们看一下一个小的神经网络的水平切片，也许只有一个隐藏层，消失梯度下降不会是太大的问题: ? 正如你所看到的，在每个神经元上，S()被再次调用。...也就是S(S(x))，你一次又一次地压缩这个值。请记住，为了简单，我忽略了与其他神经元权值相乘的过程。层次越多，结果就越糟糕。现在，从0.68997到0.665961可能没问题，但请想象一下: ?...这就是为什么ReLU被用于更复杂的神经网络，如深度卷积网络。ReLU没有层限制。然而，ReLU失去了压缩数值的优势，但是避免了超限或放大问题。换句话说，它不能处理非常大的值，因为它不能压缩它们。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是我在尝试创建新内容时不断得到的响应 活动： {“error”:{“errors”:[{“message”:”Unknown authorization header”,”locationType”:...,但是 现在我不太清楚为什么它不起作用....我用xml原子和.进行了一些测试 json要求 – 两者都没有太大的运气....你能看到任何明显的错误吗？另一个提醒我,我 我正在使用Zend_Oauth.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...好吧,我正在构建一个花哨的裤子wordpress主题和部分主题有PHP获取图像宽度和使用这些数字来调整页面元素.它在我的本地机器上工作正常,但是当我使用cpanel将主题放在我的托管服务器上时,它不起作用...我收到这个错误 Warning: getimagesize() [function.getimagesize]: http:// wrapper is disabled in the server configuration...wordpress的根目录中创建了一个php.ini文件,其中包含： [PHP] allow_url_fopen = 1 那会有用,但它不会....解决方法: 尝试将此代码添加到.htaccess文件中： php_value allow_url_fopen On 如果它不起作用,您将需要向您的托管服务提供商询问您的php.ini文件位置(如果存在)
变得有点复杂: 我的比特币钱包实际上并没有持有我的比特币。它所做的是保存我的比特币地址，它记录了我所有的交易，因此我的余额。这个地址——一个长串的34个字母和数字——也被称为我的“公钥”。...该网络随后证实，我以前从未在我的地址历史上运行过比特币，因为它知道我的地址(=我的公钥)，而且因为所有交易都是在比特币分类账上公开的。...它不是随机的-每次你放入特定的数据集通过哈希函数，你会得到相同的64字串。但是如果你改变了一个逗号，你就会得到一个完全不同的64字字符串。...这整篇文章可以被简化成一个散列，除非我更改、删除或添加任何内容到文本中，同样的散列可以一次又一次地生成。这是一种非常有效的方法来判断是否发生了更改，以及区块链如何确认事务没有被篡改。...这就是为什么比特币实际上是防篡改的。我说实际上，因为这不是不可能的，只是非常非常非常非常困难，因此不太可能。 有趣的 如果你想沉迷于某种无意识的迷恋，你可以坐在办公桌前观看比特币交易。
——Kaspars Mednis , 全球培训师负责人，Zabbix SIA 本文整理自Kaspars 在2020Zabbix中国峰会的演讲，ppt获取链接见文末。...关于通配符 让我们来讨论一下通配符，我将向大家介绍一些一般通配符规则，Zabbix使用的是通配符，它能够匹配特定位置上的任意数量的字符，既可以在关键字名称中使用，也可以在参数中使用。...*，如果您试图获取vfs.file内容，就不会起作用。但是，如果您指定一些内容，如您所见，您将获得这些内容。所以这个例子实际上是一个很糟糕的例子。是的，这是配置错误。你认为你拒绝了vfs.file....您可以拒绝某些系统运行命令，但您仍然可以在主机名项中使用它，它依旧可以起作用。接下来，如果客户端配置中不允许使用特定的监控项关键字，则会发生以下情况。...命令行实用程序，所以您当然可以尝试项关键字，也可以从命令行尝试，但是如果它们被拒绝，您实际上都会得到相同的结果。
比如说，让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画，自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了，文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客，真的非常有趣了！...简笔画小人的思想泡泡是这样写的：“我刚刚花了5个小时在维基百科上，现在我成了‘水课’（Underwater basket weaving）的专家!” 希望这篇能让你开怀大笑！...（尽管纠正了我的打印错误，并继续像没有发生过一样，这样做会得到额外的分数）。 我也喜欢它宣称我要求的一切都是它做的，除了它很有趣，这让我怀疑它是否缺乏幽默细胞。...从整个合作的过程中我们可以看出，ChatGPT在人类一次又一次的提要求后，所描述的画面越来越专业和具有艺术性。 这样的效果主要来自于ChatGPT可以根据连续根据上下文迭代答案的能力。...尽管底层技术应该是如此，但是目前ChatGPT上下文学习的能力来源及为什么上下文学习可以泛化，仍然难以溯源。直觉上，这种能力可能来自于同一个任务的数据点在训练时按顺序排列在同一个 batch 中。
模型为什么会表现糟糕？ 实现时的bug，很多深度学习bug不可见，比如模型label顺序错误 超参数选择，因为模型对超参数比较敏感 ? 数据/模型拟合 ?...）、拷贝错误（由于在同一会话中创建多个模型而导致的内存泄漏、重复创建操作（例如，在一次又一次调用的函数中）） Overfit a single batch 常见问题: error上升：损失函数的符号错误...、数据或者标签有误 Compare to a known result 在相似数据集上评估官方提供的模型实现 在benchmark上评估官方提供的模型实现 非官方模型实现 参考文章结果（没有代码） 自己代码实现在...使用领域适应改变训练和测试分布（领域适应，使用未标注数据或者有限的标注数据，将source上的训练结果泛化到target上） 平衡数据集 如果验证集上的结果好于测试结果，在验证集上过拟合。...优点：对于经验丰富的专家，消耗非常小的计算量得到好结果 缺点：需要对算法有很深的见解、非常耗时 方法2：网格搜索 ?
它不会把你放到另一个更受人瞩目的项目上。这样做只会让你牢固地待在当前位置，就像死水一样波澜不惊。 而且，不要自欺欺人地以为这也可以测试市场反应。企业总是希望程序员能够编写干净、可维护的代码。...如果你的简历主要特点是“精通寻租行为”，那么你就不会有很多选择，因为在一次又一次的晋升考验中，你的老板总是会略过你。 不要走那条错误的路。...事实上，之所以会产生这样的思维是因为我们在软件开发的过程中嵌入了自己的假设。于是就算是写代码的同一个人也无法来测试代码。 在编写和测试代码时，学会广泛地去推理不快乐路径的场景。...也许你甚至能编写比那些TDD和ATDD程序员更好的代码。在某种意义上，两者之间真的没有关系。 不要误会我。我是自动测试的疯狂支持者，因为它功用巨大并且可以改进代码库。...企业越来越多地要求这种技能出现在求职者的简历上，但却没有一家公司的职位说明上会写“绝不能编写单元测试”。学会写自动化测试，然后见证工作前景的蓬勃发展。 证明你的抉择 为什么你要在这里使用工厂模式？
Acknowledgements - 我们从其他项目中得到的。 相关项目 - 链接到在Theano顶部实现新功能的其他项目 您可以下载最新的PDF文档，而不是在线阅读。...- theano-users邮件列表或StackOverflow 我得到这个错误，为什么？...如果你发现类似的东西不能完全回答你的问题，那么说“我发现X但它不解决方面Y”是有帮助的，并链接到前面的讨论。...- theano-users邮件列表或StackOverflow 我得到这个错误，为什么？...如果你发现类似的东西不能完全回答你的问题，那么说“我发现X但它不解决方面Y”是有帮助的，并链接到前面的讨论。
为你的任务计时 我通常会在执行循环命令之前声明开始时间，然后用结束时间减去它以得到运行时间。这没问题，但其实可以更简单。使用内建的魔术命令（magic command）。...那对于调用其它函数的函数，情况如何呢？ 你可以使用%prun，我创建了一个哑函数（dummy function），可以多次调用 fib1()。你可以看到该循环过程大多数时间消耗在 fib1() 上。...Cython Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因。...（感谢 James Martini 之前指出了 fib3 中的一些错误） 从 582 ns 到 48 ns，快了 10 倍，实际上你并不需要改变太多脚本。...我感到很兴奋，因为大多数时间慢代码对你来说是 okay 的。你真正关心的是一次又一次被调用的代码。通过%prun 和一些 Cython 代码，你可以获得 C 语言的运行速度而无需编译任何文件。
不幸的是，当它不是“刚好能工作”，或者当你需要完成一些特殊的业务时，你可能会发现自己会希望更多地了解那个不祥的黑盒子。 在这篇文章中，我将采用一个不可靠的系统，并将其演变为具有合理可靠性的系统。...由于预算有限，让我们在我们唯一的服务器上托管它。 最终得到的结构如下： ? 看起来足够了，哈哈。 事实上，它可能会稳定工作很长一段时间。因为你网站的体量还很小。...你在30分钟内获得5,000次点击，你看到评论涌入了进来。来看看他们怎么说？ 我得到了404，所以我必须检查页面的存档版本。如果有人需要，这是链接：… 妈的空白页啊！...我居住在澳大利亚，Traceroute显示服务器托管在德克萨斯州的某个地方。另外，为什么你的网页需要2 MB的Javascript？...无论如何，我认为了解这些平台提供的功能以及提供它们的原因是有用的。它可以根据你自己的需求更轻松地选择平台。一旦你在平台上运行了所有东西，你就已经弄清楚了这个工具的这些重要方面是如何工作的。
这些建议主要基于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。 神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时错误。它们只是导致神经网络难以收敛。...特别是当你刚接触这个的时候，它会让人非常沮丧！但是一个有经验的神经网络训练者将能够系统地克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误消息：性能错误：你的神经网络没有训练好。...➤如何应对NaN 到目前为止，我从学生那里得到的最常见的第一个问题是，“为什么我出现了 NaNs ？”。有时候，这个问题的答案很复杂。...尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...➤总结 调试神经网络可能比调试传统程序更费精力，因为几乎所有错误都被投射到整个网络表现的单一维度。尽管如此，二分查找仍然起作用。
这正是在抛出异常时如何构建 stack trace 的方法 - 这基本上是在异常发生时的 Call Stack 的状态。...然而，这个函数是递归的，并且开始调用自己而没有任何终止条件。所以在执行的每个步骤中，同一个函数会一次又一次地添加到调用堆栈中。它看起来像这样： ?...然而，在某些情况下，调用堆栈中函数调用的数量超出了调用堆栈的实际大小，浏览器通过抛出一个错误（如下所示）来决定采取行动： ?...在单线程上运行代码可能非常容易，因为你不必处理多线程环境中出现的复杂场景，例如死锁。 但是在单线程上运行也是非常有限的。由于JavaScript只有一个调用堆栈，所以当事情很慢时会发生什么？...你可能会问 - 为什么这会是一个问题？问题是，虽然调用堆栈有要执行的函数，浏览器实际上不能做任何事情 - 它被阻塞了。这意味着浏览器无法渲染，它不能运行任何其他代码，它就是被卡住了。
我在 ycombinator 上看到了这句话，它很好地总结了这个问题： 第一个问题是，每个人，即使在同一团队或组织内，都需要 Jira 提供不同的东西。...首先，你可以在 docker 中运行一个 Plane 服务——我不知道为什么你会想这样做，但这确实符合将其视为开源组件的做法。产品本身经过精心设计，当然后端稳固只是基本要求。...这就是为什么如果相同的错误行为再次出现，开发人员会将其视为修复它的新工作，但 QA 会将其视为再次出现的相同问题。 因此，为了开始，我创建了我的第一个 cycle 。...这是我将 FIR-1 放入的组织容器： 我得到了开始日期和结束日期，但“还有 7 天”并不完全等同于预估时间。显然，不是每一天都会致力于该任务——特别是周末。...（公平地说，仪表盘有一个图表可以做到这一点） 我创建了一个新 issue ，该 issue 是由另一个 issue 生成的。事实上，我先创建了一个新 issue ，然后链接了它。
我以前花了数周时间调试代码。更糟糕的是，在大多数情况下，我不知道如何进行-我可以看到我的代码没有训练好，但是我不知道是因为该模型无法学习，或者是由于实现存在错误。如果是后者，错误在哪里？...它显示了花费在每种技术上的时间百分比以及检测到的错误数量。总共，我们仅在5小时内检测到23个错误。更重要的是，应用这些技术后，我们知道我们的代码是正确的。...我们可以清楚地看到VeriTensor在检测错误方面很有效。 为什么VeriTensor对检测错误有效？ 首先，它们要求您通过断言定义代码的正确性。...验证代码正确性，而不是性能 我需要明确说明VeriTensor会验证代码的正确性。它不会评估代码的性能。正确性意味着您实现的代码符合您的想法。绩效是学习有意义模型的能力。...在那之后的20个月中，我将VeriTensor应用于所有的机器学习代码，并且一次又一次地起作用。希望对您有帮助。
“FROM 子句中的语法错误”。...我不明白为什么我不能将 OrderID 与 CustomerID 关联起来？它们确实有不同的值，但在“订单”表中，订单 ID 是主键，客户 ID 是外键。...您已经在第一行成功地加入了 Customers 和 Orders，因此您可以获取该加入的结果并将其加入 LineItems（上面的 aSql(3)）。第二个连接（到 LineItems）看起来不错。...您可以在多个字段上连接两个表。就像你有两张客户表，你想看看是否有任何重叠。...它不会导致错误，但它也没有做任何事情。您在 SELECT 部分的聚合函数中使用 OrderID。您应该聚合您想要聚合的字段，并按您不聚合的字段进行分组。
很不幸，在网络上没有可以得到的标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找它。...在浏览了一些 GitHub 代码仓库之后，我得到了一些提示： 一个叫做「Getchu」的日本网站有大量的动漫图片。 需要一些工具从网上下载图片，但是你需要自己找到这种工具。...代码显示了负的对数似然，因为我们总是希望最小化错误，而不是在深度学习中显式地最大化似然。...自制的变分自编码器的示意图。绿色和蓝色的部分是可微的，琥珀色的部分代表不可微的白噪声。每个人都用著名的猫的图片，所以这里我使用了狗。我不知道我从哪里得到的这张可爱的狗狗图片。...我们想从标准正态分布中取样，但是我们不想一次又一次地看到同样的图像。我们希望模型能产生差别非常大的图像。 那么，我们如何平衡它们呢？我们将观测值的标准差设置成一个超参数。
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