在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...总的来说，我们应该小心解释，因为手头的数据是有限的，然而结果证实只要有合适的初始化和超参数（hyper-parameters），使用一阶和二阶方法都能得到很好的答案。
答案是这个modify的调用： ? 同样,在C4C的ESF里也有类似CRM WebClient UI的处理. 比如这个error message的抛出, ?...虽然是在Sales Order BO item node的validation里抛出的,但是根源还是在ESF的CALL_POST_PROCESSING里，这里line 318行的lv_sync_required...= true, 相当于WebClient UI里的UI layer需要通过CL_CRM_BOL_CORE=>MODIFY和genil进行sync： ?...sync的目的是为了拿到上一个roundtrip的BO message，see comment line 117 ? ? ?
Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。...设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...以上四种Centrality Score描述了节点在整个图中所承担的不同角色，因此，通过这四种Centrality Score的学习任务节点的embedding能够标注不同粒度的图结构信息。...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
所以另一个孩子也是女孩的概率是1/3。 这个答案的计算过程没什么问题，我想大家应该都能看明白，但是不知道会有多少人觉得奇怪。为什么答案不是 1/2 呢？难道两个孩子的性别不是独立的吗？...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...不论这对夫妻怎么表述，只要他告诉我们一个信息，一个能够将这两个孩子区分开的信息，那么，另一个孩子是男是女都会从条件概率的束缚下脱离出来，恢复自然概率。...我在思考这些概率问题的时候，总会想起明朝心学大家王阳明的一段话。他说：你未看此花时，此花与汝心同归于寂。你来看此花时，则此花颜色一时明白起来。
今天说一个 git 使用时的细节：.gitignore 我们在使用 git 管理代码时，如果默认把项目里的所有文件都 add 进去，加入到仓库中，会有几方面问题： 不必要的文件被加入，导致仓库很大...自动生成的文件被加入，会导致频繁改动，并容易产生版本冲突 带有敏感信息的文件被加入，造成信息泄露 那么到底哪些文件应该被提交到仓库里呢？...其实就一个原则：git 只用来上传代码，其他的都不应该加到仓库里 应当忽略的文件包括： 系统生成的临时文件 编译产生的结果文件（比如 .pyc） 用户数据（这个尤其不能加仓库里） 个人开发环境相关的配置文件...x.pyc # 忽略根目录下 TMP 文件夹中的文件 /TMP # 忽略所有名为 build 文件夹中的文件 build/ # 忽略名为 doc 文件夹里的 .txt 结尾的文件（不包含子目录）...doc/*.txt # 忽略名为 doc 文件夹里的 .pdf 结尾的文件（包含子目录） doc/**/*.pdf 另外，Github 也提供了很多不同语言/项目适用的 .gitignore 文件模板供使用
思路：使用随机向量，把随机向量放入密文中，每次解密时从密文中截取前16位，其实就是我们之前加密的随机向量。...rijndaelCipher = new RijndaelManaged(); byte[] inputByteArray = Encoding.UTF8.GetBytes(plainText);//得到需要加密的字节数组...inputByteArray.Length); cs.FlushFinalBlock(); cipherBytes = ms.ToArray();//得到加密后的字节数组...rijndaelCipher = Rijndael.Create(); rijndaelCipher.Key = Convert.FromBase64String(AESKey);//加解密双方约定好的密钥...} } result = Encoding.UTF8.GetString(decryptBytes).Replace("\0", ""); ///将字符串后尾的'
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的...，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。...1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 总的来说，选择GPU而非CPU进行大模型训练的主要原因是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势。...这些设计特性也让GPU非常适合于训练大型机器学习模型，因为这些模型需要进行大量的数学运算，特别是在训练神经网络时。...4090：最后再来说一下4090显卡，4090显卡训练大模型不行，因为大模型训练需要高性能的通信，但4090的通信效率太低，但是进行推理可以。价格一般在2w左右。
今天讲的这个小问题，没有用过 PyCharm 的同学会完全不知所云，但用过的人，可能有一半以上概率会遇到这个算不上 bug 但也可能让人迷惑的坑。...情况就是：当你写了一段代码，点击 PyCharm 右上角的绿色小三角运行程序时，发现结果跟你预期的完全不相干。然后，无论你怎么修改代码，结果丝毫不会改变。甚至你一怒之下删光所有代码，竟然仍有输出！...其实原因也很简单：在 PyCharm里面，切换了当前编辑的 py 文件后，默认运行的代码文件是不会跟着变的。这时候用快捷键或者点运行按钮执行的都还是一开始设定的那个代码文件。 ?...或者在设置里重新设定下 run context configuration 的快捷键，用这个快捷键来运行，就会是当前的 py 文件了。...不过这样一来，如果你不是写单个文件的代码，而是开发有固定执行入口的项目，就反倒不方便了。所以具体就看你自己的需要了。 ?
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。...第二部分是模型的计算图所占用的动态内存。在训练模式下，每次通过神经网络的前向传播都为网络中的每个神经元计算一个激活值，这个值随后被存储在所谓的计算图中。...首先，你会注意到我们从卷积块里删除了 nn.Dropout 层; 这是因为检查点与 dropout 不兼容(回想一下，样本有效地通过模型两次 —— dropout 会在每次通过时任意丢失不同的值，从而产生不同的输出...transformers.BertConfig.from_dict(cfg) self.bert = transformers.BertModel.from_pretrained( "bert-base-uncased", config=cfg ) 我对这个模型进行了四次训练...所有运行的批次大小为 64。以下是结果: ? 第一行是在模型检查点关闭的情况下进行的训练，第二行是在模型检查点开启的情况下进行的训练。
Keras 模型有两种模式：训练和测试。 而正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。...由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的，因而误差较小。
大家好，我是冰河~~ 最近，很多小伙伴都知道，就在清明节假期的最后一天晚上，我偷练“禁术”——熊猫烧香，结果悲剧了。...结果，重启电脑，电脑却陷入无限重启的循环中。 很多小伙伴说重装系统就好了，但这是硬盘坏了，不是重装系统能解决的事情，况且，对于重装系统这种事情，我也尝试了，结果是不起作用。...第二天，也就是星期二早上，我早早的起床了，把我的电脑拿到电脑维修店，跟工作人员说明了我电脑的情况。那人一脸诧异的看着我。 ? 没想到那小哥开口问我的第一句话是：我靠，你是干嘛的？黑客吗？...于是，他开始检测我电脑的磁盘，结果如下。 ? 从这张图上来看，磁盘上确实有不少地方已经严重损坏了。 我问他：能不能修复啊？修复要多久啊？...于是我跟那位小哥说：那我把电脑放到这里吧，你帮我修复下，有结果了，或者不能修复，你都跟我说下。你们这晚上几点下班？我晚上再过来拿电脑。 他说：我晚上等你过来拿完电脑再下班。
在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远，即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号，对准确率造成负面影响。...即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此，欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 ? 如何确定模型是否过拟合？...构建模型时，数据会被分为 3 类：训练集、验证集和测试集。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。...移除特征 移除特征能够降低模型的复杂性，并且在一定程度上避免噪声，使模型更高效。为了降低复杂度，我们可以移除层或减少神经元数量，使网络变小。 早停 对模型进行迭代训练时，我们可以度量每次迭代的性能。...当验证损失开始增加时，我们应该停止训练模型，这样就能阻止过拟合。 下图展示了停止训练模型的时机： ? 正则化 正则化可用于降低模型的复杂性。
主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...由于模型开发过程中可能存在的非故意的数据泄露（unintentional data leakage，比如数据集的）和数据集漂移（dataset shift，指训练集和测试集分布不同），得到的模型也可能并不可靠...LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。...而第二个模型找到的特征是错误的，这是由于训练集中的偏差导致的。 对于图像分类问题，也是类似的： ? 上图的结果，是通过对g的正权重对应的区域进行高亮。从而可以解释为什么模型预测出了相应的类别。...因此，作者还思考了，如何用最高的效率，检查最少的样本，就能够最全面地检查模型的可靠性。 具体的方法，我暂时不关心，所以就不讲了。下图给出了一个大致的思路： ?
既然这么好用，为什么不用到 CV 里？...在训练期间，二分匹配（bipartite matching）向预测结果分配唯一的 ground truth 边界框。没有匹配的预测应生成一个「无目标」的分类预测结果。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872v1.pdf 为了方便大家复现 DETR 的结果，Facebook 还在 GitHub 上开源了该模型的代码和预训练模型。...他们在 GitHub 中提供了 150 个 epoch 的训练结果和日志供大家参考。 另外，研究者还提供了 Colab Notebook，我们可以上传自己的图片进行预测。 ?...之后为展示 DETR 的多功能与可扩展性，研究者提供了其在全景分割中的结果，在实验中保持 DETR 模型的权值不变，仅对一小部分扩展模块进行训练。
大数据文摘作品 编译：姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。...如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。...，从头开始训练最先进的深度卷积神经网络图像分类模型（即随机权重）。...然而，在更典型的应用场景中，图像的数量级通常只有数百幅，这种情况下，我建议微调现有的模型。...o 一旦你在生产中得到了一些不同的ML模型，你可能会开始想要混合和匹配不同的用例——只有在模型B不确定的情况下才运行模型A，在Caffe中运行模型C并将结果传递给模型D在Tensorflow 等等。
这在颜色上和细节上都有很大的变化。左扫描仪的对比度似乎比右扫描仪高。 这对深度学习模型意味着什么? 现在让我们回到我们最初的问题:为什么深度学习模型不能在其他实验室的图像上工作?...部分答案是肯定的:使用不同的扫描仪造成的色域移位。 我做了一个小数据实验来证明这一点:我在上图所示的TUPAC16数据集的图像上训练了一个RetinaNet 模型。我们要完成的任务是检测有丝分裂。...所有病例均来自UMC乌得勒支大学病理科——欧洲最大的病理科之一，具有高度标准化的工作流程。 我们在所有这些集合上运行TUPAC16上训练的模型，并与域内训练(使用来自同一扫描器的不同案例)进行比较。...以下是我们得到的结果: ? 在TUPAC16数据集上训练与在同一扫描仪上训练时，在使用不同扫描仪获得的图像上有丝分裂检测(F1分数)的表现。...因此，该模型在扫描器之间有很好的区别——但它应该只在图像中寻找有丝分裂而与域移位无关。 该模型强烈地依赖于扫描仪所诱发的特性。这就是为什么一旦我们改变了这些，它就不能很好地工作。 效果有多强？
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出的问题，感谢【东哥】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
举例来说，在处理用户流失（指用户在一段时间之后不再继续使用公司产品的情况）这类市场问题预测时，流失用户所占的百分比一般都会远低于留存用户的。...，精准度可以告诉我们的模型与预期目标间的距离有多远。...成功的预测将为模型加分，而失败的预测也会有一定的扣分。...通过选择每个类别的权重，或直接根据类别分布平衡权重，我们可以设置真正、假正及假负的重要程度，从而对结果有更多的掌控。...总 结 即使是用 R 或 Python 进行机器学习算法训练，在面对不平衡分类问题时也难免会感到棘手。希望本文能够帮助各位意识到数据分析中潜在的漏洞，以防出现逻辑上的谬误。
我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容，比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库，算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。...如果在输入之前先正确地旋转一下，则谷歌 Vision API 会得到如下的结果： ?...当图像方向正确时，谷歌的检测结果要具体得多——不仅能正确给出「Goose（鹅）」标签，而且置信度分数要高得多，这就好多了。 如果你能如本演示中的那样看到图像是侧向的，那么这个问题要明显得多。...如今计算机上的一般程序都会以正确旋转后的形式显示图像，而不是按照它实际在磁盘上存储的侧向数据的形式。...所以当你想了解你的模型不能起效的原因而查看图像时，图像查看器会以正确的方向显示，让你无从了解你的模型效果差的原因。 ?
---- 新智元报道 编辑：好困 拉燕 袁榭 【新智元导读】2022年6月，OpenAI发表论文称用「视频预训练模型」，让AI学会了在「我的世界」里从头开始造石镐。...而且作为一款「国民级」的游戏，想在网上找到和「我的世界」相关的视频简直易如反掌。 然而，不管是搭建教程，还是炫耀自己的作品，从某种程度上来说都只是在画面上呈现出的结果。...结果一波更新之后，有不少工具可以直接白捡……这下，连数据都不好找了。 而OpenAI想要让AI学会玩儿「我的世界」，就必须找到一个办法，能够让这些海量的未标注的视频数据派上用场。...基础模型训练数据对微调的影响 在训练了70000个小时以后，OpenAI的行为克隆模型就能实现各种别的模型做不到的工作了。 模型学会了怎么砍树收集木头，怎么用木头做木条，怎么用木条做桌子。...OpenAI做了一项研究，展示了用VPT训练过的模型，再经过了微调之后，有多适应下游的数据集。 研究人员邀请人玩儿了10分钟的「我的世界」，用基础材料搭了个房子。
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