这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。 简单的说法是，机器学习工程师本质上是软件工程师，他们使用的是为软件工程而设计的编程语言，而不是统计学。...机器学习工程师正在成为实践者，他们使用大公司和研究实验室生产的最先进的模型和框架来构建基于机器学习的产品。 ? ?...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...我们关注的不是设计新模型，而是工程问题，比如: 与流行的机器学习框架集成的最佳语言是什么?---Python 哪种语言最适合编写请求处理代码?---像Python这样的通用语言。...换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·
请注意，本文是一个系列的一部分，我们将基于“OPA作为代码介绍”和“集成OPA到Kubernetes”中获得的知识进行。如果你还没有这样做，请浏览本系列中已发表的文章。...为什么使用OPA而不是原生的Pod安全策略？ 使用Pod安全策略来执行我们的安全策略并没有什么问题。然而，根据定义，PSP只能应用于pods。...相应地，你可以有一个统一的OPA策略，适用于系统的不同组件，而不仅仅是pods。例如，有一种策略，强制用户在其服务中使用公司的域，并确保用户只从公司的镜像存储库中提取镜像。...请注意，我们使用的OPA是使用kube-mgmt部署的，而不是OPA Gatekeeper。 Rego的策略代码 在本文中，我们假设你已经熟悉了OPA和Rego语言。...因为OPA可以与其他Kubernetes资源一起工作，而不仅仅是Pods，所以建议使用它来创建跨越所有相关资源的集群级策略文档。
/），它使用了一种密集的滑窗技术来进行非常精确的实例分割。...但是，由于实例模板是复杂的二维几何结构，而不是简单的矩形，因此这种方法在实例分割任务中效果不大。当在二维规则网格上密集滑动时，实例遮罩需要具有尺度自适应大小的高维 4D 张量来有效表示。...如下图所示，对齐表示使使用粗糙子张量能够更好地预测更精细的分辨率掩码。 ? 以前的掩模表示方法要么效率较低，要么容易产生伪影。TensorMask 提出的对齐表示对于密集、重叠的对象最有效。...利用张量双锥结构的最佳张量矩阵模型达到 37.1 AP——代表平均值的标准度量——而掩模 R-CNN 对应物达到 38.3 AP。...为什么重要 与掩模 R-CNN 驱动的标准方法相比，TunSoMeM 为探索分割研究提供了新的方向。使用 TensorMask，对于高性能实例分割，不再需要边框。
为什么密集的方法在边界框检测方面进展迅速，而在实例分割方面却完全缺失？这是一个基本科学上的问题。这项工作的目标就是弥补这一差距，并为探索密集实例分割方法提供基础。...这种设计捕捉了大对象具有粗糙空间定位的高分辨率 mask(大 k) 和小对象具有精细空间定位的低分辨率 mask(小 k) 的理想特性。...TensorMask的架构 TensorMask 框架的核心思想是使用结构化的高维张量来表示一组密集滑动窗口中的图像内容 (例如 masks)。...实验和结果 我们报告了 COCO 实例分割的结果。所有的模型都在 ~118k train2017 图像上进行训练，并在 5k val2017 图像上进行测试。最终结果在 test-dev 上。...表2 与 Mask R-CNN 的比较 表 3 总结了 test-dev 上最好的 TensorMask 模型，并将其与当前用于 COCO 实例分割的主流方法 Mask RCNN 进行了比较。
现在，我们将使用这些知识来准备图像数据作为机器学习的张量。 首先，我们会问一个问题：为什么要使用浮点数据？ 然后，我们将了解样本与样本末尾数据点之间的差异。 最后，我们将规范化数据以用于机器学习。...然后，最后，我们将学习如何将张量数据实际插入到网络中。 让我们从一个密集的神经网络的结构开始。 使用网络包，我们将绘制神经网络的图片。...但也请注意，训练和测试数据的第二和第三个维度28和28相同，而测试和训练数据的10（输出维度）相同。 准备信息时，最常见的错误之一就是不对这些数据集进行排序。 但为什么？！ 一言以蔽之：过拟合。...在这种情况下，我们创建层的次数是一个超参数，层的大小是一个超参数，我们在密集层中选择的32单元是一个超参数，0.1的丢弃设置是超参数，甚至激活函数本身（例如，选择relu而不是sigmoid）都是超参数...但是，而不是使用硬编码的32或0.1（例如），实际的参数将被传入，这将为我们编译模型，然后将该模型作为输出返回。 这次，我们使用顺序模型。
张量(构建块) 如果您熟悉TensorFlow之类的深度学习平台，您应该能够认识到张量是操作符使用的n维数组。因此，它们代表了任何深度学习应用程序的构建块。...CNN模型 TensorFlow.js使用计算图自动进行微分运算。我们只需要创建图层、优化器并编译模型。...fit函数的第二个变量表示模型的真实标签。最后，我们有配置参数，如批量大小和epoch。注意，epochs表示我们迭代当前批次(而不是整个数据集)的次数。...因此，最基本的技巧是使用这个模型来评估激活(我们不会重新训练)，但是我们将创建密集层，在其他一些类别上进行训练。 例如，假设我们需要一个模型来区分胡萝卜和黄瓜。...我们将使用mobilene tmodel来计算我们选择的某个层的激活参数，然后我们使用输出大小为2的密集层来预测正确的类。因此，mobilenet模型将在某种意义上“冻结”，我们只是训练密集层。
接着，从 npm3 开始，包括 yarn，都着手来通过扁平化依赖的方式来解决这个问题。相信大家都有这样的体验，我明明就装个 express，为什么 node_modules里面多了这么多东西？ ?...不是挺安全的吗？ 还真不是。...版本的 C，而 A 当中用的还是 C 当中旧版的 API，可能就直接报错了。...五、日常使用 说了这么多，估计你会觉得 pnpm 挺复杂的，是不是用起来成本很高呢？...注意，使用的是硬链接，而不是软链接。如: pnpm link ../..
为什么边界框的密集检测发展如此之快，但实例分割却落后了呢？这是一个具有根本科学意义的问题。...这些网络可以直接以几何上有意义的方式在以 (V, U) 子张量上进行运算，包括坐标变换、上/下尺度变换和尺度金字塔的使用。...对齐表征（Aligned Representation），在自然表征中，位于 (y, x) 的子张量 (V, U) 表示偏移像素 (y+αv, x+αu) 的值，而不是直接表示 (y, x) 的值。...它们类似于滑动窗口目标检测器中的边界框回归和分类分支。边界框预测对于 TensorMask 模型并不是必要的，但可以便捷地包含进来。 如下图 6 所示，我们考虑了四个基线 Head。...实验 表 3 总结了测试-开发集上的最好 TensorMask 模型，并与当前 COCO 实例分割的主流模型 Mask RCNN 进行了对比。 ?
这篇文章概述了GNN文献中的问题，提出了基准的需求，本文提出的框架，是一种广泛使用的强大GNN基准类别并提出了从广泛的实验中学到的见识。 为什么要进行基准测试？...我们使用Adam优化器以基于验证损失的学习速率衰减策略训练GNN。我们针对每个未指定时期的实验进行训练，其中以最小学习率进行训练会导致模型没有明显的学习。...在GNN文献中，经常看到将新模型与现有文献进行比较，而没有参数数量的任何细节，也没有试图使模型具有相同的大小。话虽如此，我们的目标不是为每个模型都找到最佳的超参数集，这是一项计算量大的任务。...GCN指的是利用稀疏张量计算的流行的基于消息传递的GNN，而WL-GNN是基于WL测试的理论表达GNN，用以区分需要在哪一层进行密集张量计算的非同构图。...像批量训练和批量归一化这样的通用训练程序没有在EL-GNS中使用，因为它们在密集的2D张量上运行。
这次竞赛共有489个参赛个人和团队提交了2458个独特的数据集。仅仅通过改进数据（而不是模型架构，这是硬标准），许多参赛者能够将64.4%的基准性能提高20%以上。...这场竞赛真正的独特之处在于，与传统的 AI 竞赛不同，它严格关注如何改进数据而不是模型，从我个人的经验来看，这通常是改进人工智能系统的最佳方式。...我最初使用这个电子表格来识别标记错误的图像和明显不是罗马数字 1-10 的图像（例如，在原始训练集中就有一个心脏图像）。 现在我们来看看“数据增强”技术。...我之前使用过预训练的深度学习模型将图像表示为嵌入。...下一步，我利用预训练模型提取图像嵌入，用于计算图像之间的余弦相似度，从而自动获取与验证集中错误分类图像相似的增强图像。 在这里，使用预训练模型进行一般特征提取是一种迁移学习方法。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。...相关内容参考《Python深度学习》这本书。 卷积神经网络简介 我们将深入讲解卷积神经网络的原理，以及它在计算机视觉任务上为什么如此成功。...但在此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类，这个任务我们以前用密集连接网络做过（当时的测试精度为 97.8%）。...下一步是将最后的输出张量［大小为 (3, 3, 64)］输入到一个密集连接分类器网络中， 即 Dense 层的堆叠，你已经很熟悉了。这些分类器可以处理 1D 向量，而当前的输出是 3D 张量。...10 类别分类，最后一层使用带 10 个输出的 softmax 激活。
，因而可能有些粗糙。...该书的作者是 Bharath Ramsundar 和 Reza Bosagh Zadeh，从线性回归到强化学习，该书介绍了如何利用 TensorFlow 进行深度学习研究，适合对两者感兴趣且有实操需求的读者...机器之心对该书前两章的目录进行了简单编译。点击文末「阅读原文」下载已经开放的前两章 PDF 版本。 ? 1....1.3 深度学习动物园 1.3.1 LeNet 1.3.2 AlexNet 1.3.3 ResNet 1.3.4 神经字幕模型 1.3.4 谷歌神经机器翻译 1.3.5 One shot 模型 1.3.6...2.1 介绍张量 2.1.1 标量、向量、矩阵 2.1.2 矩阵数学 2.1.3 张量 2.1.4 物理学中的张量 2.1.5 数学旁白 2.2 Tensorflow 中的基本计算 2.2.1 初始化常数张量
损失函数，即用于学习的反馈信号；损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度 优化器，决定学习过程如何进行；优化器使用损失值来更新网络的权重。...# 损失函数，即用于学习的反馈信号；损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度 # 优化器，决定学习过程如何进行；优化器使用损失值来更新网络的权重。...# 图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。 #模型：层构成的网络 # 深度学习模型是层构成的有向无环图。...最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出。 # 选择正确的网络架构更像是一门艺术而不是科学。...#典型的Keras 工作流程 #(1) 定义训练数据：输入张量和目标张量。 #(2) 定义层组成的网络（或模型），将输入映射到目标。 #(3) 配置学习过程：选择损失函数、优化器和需要监控的指标。
确保在对不同数据集进行模型选择之后评估最终性能指标（例如，不要使用相同的数据集来选择模型） 考虑深度学习 如果你有大量的有标记数据 如果你很难找到特征或特征之间的连接非常复杂（例如：对象检测） 能够忍受更长的训练...；检索模型；在新数据上使用模型进行预测；根据预测执行 选择工具/框架前需要考虑的事 训练数据存储在哪里？...张量（Tensor Object） 用张量表示的对象是一个深度学习框架中的核心组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。...，大部分的张量操作都是基于类实现的（而且是抽象类），而并不是函数（这一点可能要归功于大部分的深度学习框架都是用面向对象的编程语言实现的）。...优秀的工程师/研究员不仅要知道自己该使用哪种工具，还应该知道为什么这个工具才是最好的选择。
每个张量核都执行下图所示的D=AxB+C运算，其中A和B是半精确的矩阵，C和D可以是半或单精度矩阵，从而进行混合精度训练。 ?...新混合精度训练可在不降低准确性的情况下实现最佳训练性能，神经网络中大部分层精度为FP16，且只在必要时用更高精度的数据类型。 MXNet利用Volta张量核使用户轻松用FP16训练模型。...我们熟悉的亚马逊推荐系统就是基于深度学习的推荐引擎，它包含了稀疏矩阵的乘法和加法，其中大多数元素都是0。 在稀疏矩阵中执行万亿次矩阵运算，与在密集矩阵之间执行的方式相同。...为了解决这些问题，MXNet开始支持稀疏张量，让用户在保持存储和计算效率的方式下执行稀疏矩阵操作，更快地训练深度学习模型。...经过优化的RSP格式用来表示矩阵中的大量行，其中的大部分行切片都是零。 例如，可以用CSR格式对推荐引擎输入数据的特征向量进行编码，而RSP格式可在训练期间执行稀疏梯度更新。
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？...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。编写规范并不是一个新主意，但VeriTensor使其实用： 形状断言要求您写下所引入的张量的形状-简单！...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。...性能先于原则：只有在确定正确性之后，才能查看代码的性能。 可悲的是，我看到很多人都采用的模式是使用性能指标来进行调试。当他们的代码不学习时，他们将通过绘制损失函数来开始调试。...将此与使用断言的测试用例编写经验进行比较。您只需要将主学习循环变成具有较小学习时间步长的单元测试，以使测试尽快终止。您可以使用真实输入，也可以使用随机输入。
等方法，这些方法则聚焦于直接利用滑窗来进行密集目标边框预测并且取得不错的进展，而基于密集滑窗的实例分割方法并没有得到足够的关注。...，且不利于进行操作），而且充分无法利用结构化的信息，因此文本的核心思想就是用一个高维的结构化张量（4D张量）来表示每个位置的2D掩码。...上采样变换（Upscaling Transformation） 上采样操作是指用粗糙的 来构造一个更加精细的 。...但是在实例分割中，掩码的表示跟尺度相关的，即希望大物体的掩码比较大，而小物体的掩码表示比较小，使用同样大小(V,U)来表示不同尺度的掩模显然不合理。...（C,H,W）进行张量双金字塔，来替换原先的特征金字塔，参考图8和图7。
使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。...PyTorch 的特点和优势 PyTorch 提供了： 运行在 GPU 或 CPU 之上、基础的张量操作库， 内置的神经网络库 模型训练功能 支持共享内存的多进程并发（multiprocessing ）...因此，Python 开发者能够用他们熟悉的风格写代码，而不需要针对外部 C 语言或 C++ 库的 wrapper，使用它的专门语言。...这是由于 PyTorch 采用了动态计算图（dynamic computational graph）结构，而不是大多数开源框架，比如 TensorFlow、Caffe、CNTK、Theano 等采用的静态计算图...这使得开发者的深度学习模型能够有“最大限度的内存效能”，训练比从前更大的深度神经网络。 虽然 PyTorch 为机器学习应用而优化，这并不是它的唯一使用场景。
答案：约2千万 为什么是这么多？ 因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比现金的流通最小单位是一毛。...不过，可以使用B+树的方式组织这些数据，如图所示： 先将数据记录按主键进行排序，分别存放在不同的页中（为了便于理解这里一个页中只存放3条记录，实际情况可以存放很多） 除了存放数据的页以外，还有存放键值+...另外根据《InnoDB存储引擎》中描述在根页的64偏移量位置前2个字节，保存了page level的值 因此我想要的page level的值在整个文件中的偏移量为：16384*3+64=49152+64...面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？...如果你想了解什么是 B+ 树，请点击下面链接进行阅读。 心里没点 B 树。。。
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