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凯拉斯:如果我在训练了几个时期后重新编译我的模型会怎么样？

如果在训练了几个时期后重新编译模型，会导致模型的当前状态丢失，重新编译的模型将从头开始训练。重新编译模型会重置模型的权重和优化器的状态，因此之前的训练进度将丢失。

重新编译模型的步骤包括定义模型的结构、选择优化器、选择损失函数以及评估指标等。重新编译后，可以使用新的训练数据集对模型进行训练。

重新编译模型的场景包括但不限于：

当模型的结构发生变化时，需要重新编译模型。例如，添加、删除或修改模型的层。
当优化器或损失函数发生变化时，需要重新编译模型。例如，切换到不同的优化器或损失函数。
当训练数据集发生变化时，需要重新编译模型。例如，使用新的数据集进行训练。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括但不限于：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称 CVM）：提供弹性、可扩展的云服务器实例，满足不同规模和需求的计算资源。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（TencentDB）：提供多种数据库产品，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server、PostgreSQL等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis等）。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能（AI）服务：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储（Cloud Object Storage，简称 COS）：提供安全、可靠、低成本的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（Tencent Blockchain）：提供基于区块链技术的解决方案，包括区块链平台、区块链浏览器等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tbc

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所以机器学习从某种意义上来说就是根据数据，来猜测背后支配性的规律函数。很不严谨地引述一下魏尔斯特拉斯定理，一个闭区间上不管多么复杂的连续函数，总可以用多项式函数的线性组合无限逼近。...吉洪诺夫是在研究积分问题时提出这个正则化方法的，而且很快广为人知了。这大概还要归功于二战时期形成的反法西斯联盟，使得苏联的科学成果也能很快传到西方。...冷战之后的苏联数学家就没有这么幸运了，很多成果发表几十年后都不为西方所知。比如支持向量机，是由另一个苏联数学家弗拉基米尔·瓦普尼奇于1963年提出来的，一直到三十年后的1992年才传到西方。...前不久，地平线机器人的余凯在北大讲人工智能，说他看好互联网边缘的嵌入式人工智能，并且举了很多例子，是必须实时在嵌入式系统上给出判断结果的。...我想如果他对于趋势的判断正确，那线性模型在未来嵌入式人工智能中肯定占据一个特别重要的位置，因为它快啊。本文为 AI100 原创，转载需获同意。

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2018年，库克被记者问到如果自己处在扎克伯格的位置上，会怎么做？库克回答说：「我会怎么做？我就不会陷入这种境地。」...后来据盖茨形容，那是「一次奇怪的诱惑之旅」，他觉得乔布斯的意思是「我不需要你，但我可能会让你参与进来」。两人的关系开始变得微妙起来，但也还算是相对友好。...一直到斯特罗姆在谷歌拿到全职工作后，两人还保持着联系。斯特罗姆还是Twitter（那时还叫Twttr）的早期支持者。...但在争吵的整个过程中，贝尼奥夫一直把埃里森描述成他的导师。贝尼奥夫在2013年说: 「我从拉里 · 埃里森(Larry Ellison)身上学到的最多。」马克 · 扎克伯格和杰克 · 多尔西 ?...2018年，在 Facebook 复制了 Snapchat 另一个功能后，斯皮格尔说: 「如果他们把我们的数据保护做法也抄过去，我们会非常感激的。」

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机械计算时代 | 第 1 期：安提凯希拉机械

安提凯希拉机械中最大的齿轮，直径约 14 厘米发现安提基特拉机械是在希腊安提基特拉岛海岸外的沉船中发现的。...1902 年 5 月 17 日，考古学家维拉理奥斯·史大理斯检查沉船中的物品时发现一个齿轮嵌在一块岩石中，这便是安提基特拉机械。猜想发现它的考古学家认为这是一个天文钟。...其他发现安提基特拉机械研究计划成员于 2008 年 7 月时，在机械上的一个青铜转盘发现了一个词「Olympia」，研究者相信这是用来指示卡利巴斯周期的。卡利巴斯周期：4 倍于默冬章的周期。...使用乐高积木重建的安提基特拉机械如果你拿到一台安提基特拉机械（当然是不可能的），请遵循以下使用步骤：选择一种日历（默冬章、卡利巴斯周期、沙罗周期）转动侧面曲柄选择当前日期完成上述操作后，安提基特拉机械会告诉你...安提凯希拉机械复原图安提凯希拉机械仍存在许多未解之谜：真实用途不得而知。有猜测是用于公开展示、航海活动或宗教仪式。

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费马大定理：一部跨越时代的惊险小说

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1000行C语言搓出GPT-2！AI大神Karpathy新项目刚上线就狂揽2.5k星

仅用1000行纯C语言训完GPT-2。想象一下，如果我们能够不依赖于庞大的PyTorch（245MB）和cPython（107MB）库，仅仅使用纯C语言就能训练大型语言模型（LLM），那会怎样？...「我无法创造的，我就无法理解」。 Karpathy完全让AI走向大众化。那么，仅用C语言如何训出LLM？...千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究： - 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。...这些信息对于调试、单元测试以及确保与PyTorch的参考实现完全一致很有帮助。目前，主要关注的是gpt2_124M.bin文件中的模型权重。有了它们，就可以在C语言环境中初始化模型并开始训练了。...此外，他也没有去调整微调的超参数，因此如果能够优化这些设置，特别是通过延长训练时间，模型的性能应该会有很大的提升空间。

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雷军的原则抄完手机抄汽车四万的米斯拉你敢买吗？

“如果大家不相信，我在未来的五年里面，投资一百家公司来复制小米模式，这是去年年初开始的计划。也就是我们今天讲的智能硬件的生态链。”...业内人士分析，国内一辆车如果各个环节都是合法合理的生产到销售，没有任何灰色和猫腻，售价在13万元人民币的车成本也在4万人民币左右。但也有人质疑，4万块够不够买电池模块？...特斯拉冠名，比亚迪代工，小米营销，这明显是要“火”的节奏。据可靠人士爆料，第一批量产的米斯拉可能还是会采取抢购策略，就是大家十分痛恨的饥饿营销方法。...雷军曾在今年年初公开解读，小米会专注在现有的手机、电视、路由器几个产品上，把未来的产品都交给合作伙伴做。在未来5年内投资约50家类似于小米这样做软硬件一体化产品的公司。这或许就包括“米斯拉”。...小米虽然在能重新制定手机、手环、电视等产品的市场价格体系，但也有人质疑雷军不一定能玩转汽车业。

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我们先来看下 Parti 效果，袋熊在瀑布旁，背着书包，拄着拐杖眺望着远方：埃及阿努比斯肖像，在洛杉矶背景下，戴着飞行员护目镜，穿着白色 t 恤和黑色皮夹克：一只熊猫戴着一顶巫师帽骑在马上：...文本到图像生成的编码器 - 解码器架构如上图 3 所示，该研究第二阶段训练了一种标准的编码器 - 解码器 Transformer 模型，将文本到图像视为序列到序列建模问题。...预训练后，该研究继续训练编码器和解码器，在 8192 个离散图像 token 的词汇表上使用 softmax 交叉熵损失生成文本到图像。...预训练后的文本编码器在 GLUE 上的性能与 BERT 相当；然而，在文本到图像生成的完整编码器 - 解码器训练过程之后，文本编码器会降级。...GSPMD 是一个基于 XLA 编译器的模型分布系统，它允许将 TPU 集群视为单个虚拟设备，并在几个张量上使用 sharding annotations 来指示编译器自动分发数据并在数千个设备上进行计算

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余凯将manifold learning和semi-supervised learning也归为这一类，我可以理解；但是他将PCA也归为这一类，我没太明白为什么。...浅层的线性模型在以往获得了很大的成功（我记得Andrew Ng在Machine Learning课上讲完linear regression和logistic regression之后说：OK，你们现在已经比硅谷大部分工程师都牛逼了...讲到这里余凯又总结了一下为什么DL现在会这么成功，包括： ○ Big data解决了vanishing gradient的问题，一定程度上缓解了local optimal的问题（能fit这么多数据说明这个...第五部分：提问环节只有一个比较有意思的问题，是一个不知道是研究生还是老师的漂亮姐姐问的：对于一个已经训练好的模型，如果出现了一个新的需要识别的类别，怎样将其快速加入到模型中？...余凯给出的解决方法是保留下面几层，只重新训练接近输出层的几层。这也是可以理解的，输入的底层特征都差不多，应该避免重复劳动。以上就是我梳理的笔记。这么写一遍感觉又加深了自己的理解，以后多来几次。

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【应用】信用评分卡：模型验证

在那里，我们遇到了这个来自英国的友好家庭，一个名叫Owen的婴儿和他7岁的妹妹Kyra。欧文和凯拉在吃早餐时玩捉迷藏。凯拉反复躲在同一把椅子后面，跳出来向她的弟弟透露自己。...但是，有几个原因告诉你上面的内容：主要是告诉你为什么我在发布这个系列的这一部分时迟到了。其次，我希望我们讨论一般对工作和生活充满好奇的重要性和挑战。...我已经有一些例子，即路易斯巴斯德和爱德华洛伦兹，但这是为了以后。现在，让我们继续讨论这个部分的主题，即模型评估。模型验证和评估当我在高中时，我在暑假期间加入了板球学院。...模型验证的抽样策略正如俗名所说，布丁的考验就在于吃。一个人可能是训练场上的明星，但在比赛情况下完全失败了。对于分析模型也是如此。经过一轮训练（系列的第5部分）后，模型经过了几轮测试。...总结我希望在阅读完之后，你会拿起你的相机并参观街角的未开发的角落 - 并准备好迎接一些奇妙的惊喜！

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那两个被扎克伯格抄袭的斜杠青年，后来怎么样了？

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关于深度学习，网上的资料很多，不过大部分都不太适合初学者。有几个原因： 1、深度学习需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。...理由一：重“动手学”，真正意义的可实操，能运行在《动手学深度学习》出版前，Ian Goodfellow 的《深度学习》是当时最好的入门书，但它只做了一般的模型描述而没有如何实际使用它们以及效果怎么样...斯莫拉（Alexander J. Smola）亚马逊副总裁/ 杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。...因此我毫无保留地向广大的读者强烈推荐《动手学深度学习》。 ——余凯，地平线公司创始人、首席执行官强烈推荐这本书！...第7章评价各种用来训练深度学习模型的优化算法。第8章检验影响深度学习计算性能的几个重要因素。第9章和第10章分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

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《财富》精选：2014年大数据行业最顶尖的20位明星人才

自从微软的“蓝天”研究部门成立后，帕维斯已经带领科研团队开发了一个模拟地球所有生命的“马丁利模型”。这个项目可谓雄心勃勃，虽然有些“唐吉诃德”色彩，但它的部分成果说不定最终也能应用于实际。...他在毕业后直接进入了金融行业，但是科技业的诱惑还是太强了，于是他在2012年加盟Dropbox。凭借其商业背景和科技知识，他成立了一支团队，专门从事数据学研究。...另一个跟销售有关的项目是查看是否有来自同一家公司的员工在同时使用Dropbox，如果有就为他们提供超值套餐。西尔瓦诺斯•李的老板王晨立（音译）表示：“他的背景横跨科技、数学和商业实务，非常难得。...在Adobe数字系统公司，她的团队负责从使用Adobe云服务的用户那里反馈的数据来预测各种问题，比如哪部片子会获得奥斯卡奖，哪部大片会卖座，在冬季购物季有多少人会在网上购物等等。...由于公司每个季度都要从时装设计师那里购入成卡车的时装首饰租给顾客，因此维贾的模型可以说给公司省了一大笔钱。他表示：“如果你把三个数据来源放在一起，你就可以建立一个体现购物习惯的模型框架。

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业界 | 每个数据科学家都该读的五本无关技术的书

大数据文摘出品编译：M、小七 2010年，我在华盛顿大学的一节课上写了我的第一行R代码。当我意识到代码比电子表格更强大时，我立马就迷上了。...许多人认为，金融危机的核心是获得过诺贝尔奖的布莱克-舒尔斯模型(Black-Scholes)期权定价模型。这个模型在不了解其固有局限性和隐含假设的情况下，来衡量大型投资的风险。...此外，这些书还将激发你思考在使用模型之前有关模型技术假设的问题。此列表并非详尽无遗，书籍主题也会从入门到深入研究。...《财富公式》：这是关于凯利标准早期在麻省理工诞生的故事。凯利标准据说产生于一次巨大的财务成功。...最重要的是，这本书展示了一个好的模型如何永远不会被忽视，但是坏的模型可能会毁掉你。这个故事也是历史上计算机科学和数学第一次合作解决现实世界的问题——赌博。

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