面向对象编程是最有效的软件编写方法之一。在面向对象编程中，编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。编写类时，定义一大类对象都有的通用行为。基于类创建对象时，每个对象都自动具备这种通用行为，然后可根据需要赋予每个对象独特的个性。
自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训练自编码器，然后可以生成新脸部。
第15章 自编码器 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang 校对：@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这
在第2章中，我们看到了微调和评估一个Transformer所需要的东西。 现在让我们来看看它们在引擎盖下是如何工作的。 在本章中，我们将探讨Transformer模型的主要组件以及如何使用PyTorch实现它们。 我们还将提供关于如何在TensorFlow中做同样事情的指导。 我们将首先专注于建立注意力机制，然后添加必要组件，使Transformer编码器工作。 我们还将简单了解一下编码器和解码器模块之间的结构差异。 在本章结束时，你将能够自己实现一个简单的Transformer模型!
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译，同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 本章含盖 解码器、编码器、编解码器综述 Netty 的编解码类 Netty提供可以简化各种协议的自定义编解码器创建的组件。 什么是编解码器？ 每个网络应用都会定义端之间传输的二进制字节该如何被解析和转换，从发送端到目标程序的数据类型。这个转换逻辑通过编解码器来
目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。
在类定义时，self和__init__会时常用到。 self 参数，它在所有的方法声明中都存在。它代表实例对象本身，当你用实例调用方法时，由解释器悄悄地传递给方法的，所以，你不需要自己传递self 进来，因为它是自动传入的。
深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现 今天我们一起学一下变分自编码器及其实现方面的知识。
现存的预训练模型中没有一种可以完美的适用于所有任务，这也给预训练模型的选择带来困难。对于这个问题，论文提供了一种切实可行的解决方案，即UER（Universal Encoder Representations）。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
在《通过一个模拟程序让你明白ASP.NET MVC是如何运行的》一文中我通过一个普通的ASP.NET Web程序模拟了ASP.NET MVC的执行流程，现在我们通过类似的原理创建一个用于模拟WCF服务端和客户端工作原理的模拟程序。[源代码从这里下载] 目录 一、基本的组件和执行流程 二、创建自定义HttpHandler实现对服务调用请求的处理 三、定义创建WCF组件的工厂 四、定义HttpModule映射WcfHandler 五、创建自定
__new__是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例，是个静态方法。
1、OC提供了3种编程方式与运行环境进行交互： 直接通过OC的源代码：这是最常见的方式，开发人员只是编写OC源代码，而运行环境负责在后台工作。 通过NSObject类中定义的方法进行动态编程：因为绝大部分类都是NSObject的子类（NSProxy例外），所以绝大部分对象都继承了NSObject的方法，因此，所有对象都可以调用NSObject的方法来编程。例如NSObject提供了isKindOfClass：（判断指定类及其子类的实例对象）、isMemberOfClass：（判断指定类的实例对象）方法用于判
上篇电机控制基础——定时器捕获单输入脉冲原理介绍了定时器捕获输入脉冲的原理，那种方式是根据捕获的原理，手动切换上升沿与下降沿捕获，计算脉冲宽度的过程原理比较清晰，但编程操作起来比较麻烦。
本篇正文部分约10000字，分模块解读并实践了Transformer，建议收藏阅读。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
原文：https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
定义类时，所有位于class语句中的代码都在特殊的命名空间中执行——类命名空间(class namespace)。这个命名空间可由类内所有成员访问。类的定义其实就是执行代码块，这一点非常有用，比如，在类的定义区并不只限使用def语句:
默认情况下，JSON 模块可以序列化 Python 的基本数据类型，如字典、列表、字符串、数字、布尔值和 None。但是，对于自定义的 Python 类，需要提供一个自定义的序列化方法来将其序列化为 JSON 格式的字符串。
面向对象编程 是最有效的软件编写方法之一。在面向对象编程中，你编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。编写类时，你定义一大类对象都有的通用行为。基于类创建对象 时，每个对象都自动具备这种通用行为，然后可根据需要赋予每个对象独特的个性。使用面向对象编程可模拟现实情景，其逼真程度达到了令你惊讶的地步。 根据类来创建对象被称为实例化 ，这让你能够使用类的实例。在本章中，你将编写一些类并创建其实例。你将指定可在实例中存储什么信息，定义可对这些实例执行哪些操作。你还将编写一些类来扩展既有类的功能，让相似的类能够高效地共享代码。你将把自己编写的类存储在模块中，并在自己的程序文件中导入其他程序员编写的类。 理解面向对象编程有助于你像程序员那样看世界，还可以帮助你真正明白自己编写的代码：不仅是各行代码的作用，还有代码背后更宏大的概念。了解类背后的概念可培养逻辑思维，让你能够通过编写程序来解决遇到的几乎任何问题。
在本节中，我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理（NLP）技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析，文本摘要，文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。
在本章中，我们将讨论循环神经网络（RNN）如何在保持顺序顺序重要的领域中用于深度学习。 我们的注意力将主要集中在文本分析和自然语言处理（NLP）上，但我们还将看到用于预测比特币价值的序列示例。
选自Paperspace Blog 作者：Felipe 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 「大多数人类和动物学习是无监督学习。如果智能是一块蛋糕，无监督学习是蛋糕的坯子，有监督学习是蛋糕上的糖衣，而强化学习则是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做糖衣和樱桃，但我们不知道如何做蛋糕。」 Facebook 人工智能研究部门负责人 Yann LeCun 教授在讲话中多次提及这一类比。对于无监督学习，他引用了「机器对环境进行建模、预测可能的未来、并通过观察和行动来了解世界如何运作的能力」。 深度生成模型（deep
Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。
在Python 2.7中创建类时，需要做细微的修改——在括号内包含单词object：
许多编程任务涉及通过网络连接发送数据，将数据保存到磁盘或将数据提交到API和服务。 这些任务通常要求在传输数据时将数据编码和解码为中间格式。
最近工作比较忙，很久没有更新这个系列的文章。我们先回顾一下上一篇MediaCodec进行AAC编解码（文件格式转换）的内容，里面介绍了MediaExtractor的使用，MediaCodec进行音频文件的解码和编码，ADTS的介绍和封装。今天这篇文章在此基础上跟大家一起学习如何通过Android设备进行音频的采集，然后使用MediaCodec进行AAC编码，最后输出到文件。这部分我们关注的重点就是在如何进行音频的采集。 项目代码github对应的代码版本v1.7。大家一定要注意下载对应的代码版本调试。
Gradient Boosting是一种Boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能（一般为拟合程度+正则项），认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断改性提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降（讲道理梯度方向上下降最快）。
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
今天给大家介绍的是ACS central science上一篇分子生成的文章 " Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules"
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
类 (class) 封装一组相关数据，使之成为一个整体，并使用一种方法持续展示和维护。
Java 8可谓是自Java 5以来最具革命性的版本了，她在语言、编译器、类库、开发工具以及Java虚拟机等方面都带来了不少新特性。我们来一一回顾一下这些特性。
本文实例讲述了Python面向对象程序设计之类和对象、实例变量、类变量用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
图像重构是计算机视觉领域里一种经典的图像处理技术，而自编码器算法便是实现该技术的核心算法之一。在了解了自编码器的基本原理之后，本节就通过实例讲解如何利用Tensorflow2.X来一步步地搭建出一个自编码器并将其应用于MNIST手写图像数据的重构当中。
Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单。 它的使用方法是定义一个服务接口然后在上面添加注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring MVC标准注解和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Buyers-Guide-to-On-Prem-Encoding-2019-132021.aspx
非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
HarmonyOS视频模块支持视频业务的开发和生态开放，开发者可以通过已开放的接口很容易地实现视频媒体的播放、操作和新功能开发。视频媒体的常见操作有视频编解码、视频合成、视频提取、视频播放以及视频录制等。
数字通信，就是把一切声音，图像，文字，都变成 0，1 这种二进制代码，这种转换过来的数据，我们可以称之为原始数据 bit 那么，这种原始的 bit，是否可以直接调制，转换成电磁波发送出去呢？答案是不可以，因为电磁波传输过程中，一定会存在于扰和噪声，从而产生差错
编码器和领域分类器的训练目标是相反的，我们可以使用对抗网络（Adversarial Networks）的模式来进行训练。而另一种更加简单的方法就是梯度反转了。
（注：本节用到了两个数据集，分别是Salary_Ranges_by_Job_Classification 和 GlobalLandTemperaturesByCity）
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
上一课举了一个面向对象和面向过程相比较的例子之后，有些同学表示，仍然没太看出面向对象的优势。没关系，那是因为我们现在接触的程序还不够复杂，等以后你写的程序越来越大，就能体会到这其中的差别了。 今天我们就来举一个稍稍再复杂一点的例子。 仍然是从A地到B地，这次除了有汽车，我们还有了一辆自行车！ 自行车和汽车有着相同的属性：速度（speed）。还有一个相同的方法（drive），来输出行驶/骑行一段距离所花的时间。但这次我们要给汽车增加一个属性：每公里油耗（fuel）。而在汽车行驶一段距离的方法中，除了要输出所花
大数据文摘转载自数据派THU 作者：杨金珊 审校：陈之炎 “Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步，对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型（例如GPT-2或BERT），均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和ConvS2S的基本目标，它们使用卷积神经网络作为基本构建块，并行计算所有输入和输出位置的隐含表示。在这些模型中，将来自两个任意输入或输出位置
作者：杨金珊审校：陈之炎 本文约4300字，建议阅读8分钟“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步，对Transformer模型做出了重大改进。
（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
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