春恋慕三元组损失（Triplet loss）是一种被广泛应用的度量学习损失，是在研究度量学习时的重点，今天来深入探究一下关于三元组损失的概念和原理。...一、概念 三元组损失（Triplet loss）是一种被广泛应用的度量学习损失，其中的三元也就是Anchor、Negative以及Positive。...通过三元组损失的学习后，试图学习到一个特征空间，使得在该空间中Positive和Anchor元之间的距离最小，而使得Negative和Anchor之间的距离最大。...其效果如下图所示： 二、三元组损失目标函数 其中||*||为欧式距离（解答了之前的困惑，使用三元组损失的度量学习时是采用欧氏距离做计算），式子分为三部分（两部分计算欧氏距离，一部分为α），第一部分表示...三、三元组损失的优缺点 优点： 相比其他分类损失函数，Triplet loss通常能在训练中学习到更好的细微的特征feature，更特别的是Triplet loss能够根据模型训练的需要设定一定的阈值。
在这篇文章中，我们将探索如何建立一个简单的具有三元组损失的网络模型。它在人脸验证、人脸识别和签名验证等领域都有广泛的应用。...在进入代码之前，让我们先了解一下什么是三元组损失（Triplet Loss），以及如何在PyTorch中实现它。...三元组损失 三元组损失（Triplet loss）函数是当前应用较为广泛的一种损失函数，最早由Google研究团队在论文《FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition...为了 实现目标这个目标，我们就需要使用一个特殊的损失函数 三元组损失（Triplet loss）。 我们使用欧氏距离测量从各个图像中提取的特征之间的距离。...positive_feature, negative_feature) loss.backward() optimizer.step() 以上只是训练的代码，除了三元组损失以外
2021年11月22日，“数字历下”项目信息化建设工程公开招标公告发布，本项目合同估算价约18300万元。...济南市历下区文化和旅游局、济南市历下区消防救援大队、济南明府城文旅投资控股有限公司 中标结果 2021年12月13日成交公告发布，中电（济南）数字科技有限公司（联合体：中国电子系统技术有限公司）179960000.00元中标...排名： 1、中电（济南）数字科技有限公司（联合体：中国电子系统技术有限公司） 投标报价：179960000.00元 总得分：471.75 2、浙江大华系统工程有限公司 投标报价：181327082.00...元 总得分：414.15 3、山东怡然信息技术有限公司（联合体：山东易华录信息技术有限公司） 投标报价：181126437.00元 总得分：404.90 4、山东亿云信息技术有限公司 投标报价：180963335.00...元 总得分：400.55 5、北京东华合创科技有限公司 176756207.00元 总得分：390.70 中电（济南）数字科技有限公司系济南厉下财政局、山东财政局（51%），中国系统（49%）合资公司。
但下沙某软件公司总监缪某却笑不出来，因为黑客入侵了公司开发的网吧管理系统，一个月内直接损失达20万元，间接损失达到了200万元以上。...缪先生说，现在他们只好把软件中的广告投放功能暂停掉，这样1个月造成的损失就有20万元，这还不包括大量流失的网吧客户。...董某说，从去年12月2日开始入侵服务器、破解软件开始到今年2月10日被抓获为止，他两次恶意投放广告，投放时间约为一个星期左右，获利8.5万元。
短信服务商自带防攻击，等一段时间，让攻击者自己停止攻击(虽然短信服务商自带防攻击，但是依然会出现大量的垃圾请求，而且服务商只是针对次数和时间做了限制，一段时间后依然会发送短信，因此，危害和损失还是不小的...1 、黑名单模式拦截 由于接口一直被调用，需要紧急处理，减少短信服务费用的损失，因此一开始的出发点放在了手机号码上，针对手机号码做验证，采用黑名单的模式，对于此接口中出现的号码，在一定次数的请求后就立刻加入到黑名单列表中...request中提取数据做校检，甄别是否为正常请求，如果是正常请求，数据中的参数不会为空且参数值是可控的，而恶意虚假请求中则不含有这些参数，因此直接返回错误码不作处理即可，这个补丁打上之后，短信服务费用的损失就不会再增加了...至于说险胜，是因为虽然暂时解决了短信发送的问题，不会再进一步的造成金钱的损失，却存在另外一个问题：大量的恶意请求。 四、 更完美的解决方案 为了在产品安全和优秀的用户体验之间寻找一个极佳的平衡。
视频内容 三分之二的客机被迫停飞，波音股价持续暴跌，巴菲特卖出美国四大航司所有投资，全球多家支线航司、廉航申请破产保护，数据预测今年全球航空公司损失约合人民币2.2万亿元。
4月8日晚间，士兰微发布2023年年度报告，2023年营业总收入约为93.40亿元，同比增长12.77%；归属于上市公司股东的净利润亏损约3579万元，比2022年的净利润10.52亿减少了103.40%...；基本每股收益亏损0.02元。...彩屏像素管）的营业收入为7.42亿元，较上年增加1.28%；其他产品的营收为3.747亿元，同比增长130.82%。...至于2023年度亏损的原因，主要是投资损失。士兰微解释称，2023年公司持有的其他非流动金融资产中昱能科技、安路科技股票价格下跌，导致其公允价值变动产生税后净收益亏损45227万元。...2023年，士兰微的销售费用为1.669亿元，同比增长16.63%。研发费用为8.638亿元，同比增长21.47%，研发投入总额占营收的比例为9.44%。
“自2016年12月以来，京东金融风控打黑项目团队共推动和深度配合各地公安机关破获网络黑产案件29起，打掉黑产团伙13个，抓获犯罪嫌疑人118人，避免用户损失上亿元。”...沈晓春在主题演讲的结尾强调说：“反欺诈工作最大的成就，其实不是来自事后帮助用户追回了多少损失，而是来自于事前的风险拦截，并在无声无息中保护用户的资产安全。
然而，最为经典的深度度量学习损失函数——三元组损失，存在一定的问题。...首先，三元组损失约束了匹配对和不匹配对间的距离差异至少为一个固定间隔值，由于没有直接约束匹配对或者不匹配对的距离，使得局部范围内三元组满足间隔约束时不能保证全局范围内也满足。...其次，改进的三元组损失进一步约束所有匹配对距离小于某个固定值以及所有不匹配对的距离大于某个固定值，这种固定值约束没有考虑到图像不同类别的独特性，容易造成特征空间扭曲。...2 研究动机和方法实现 为了在全局范围内进一步拉近匹配对的距离和推远不匹配对的距离，在三元组损失的间隔约束基础上，我们针对匹配对和不匹配对分别进行了相对距离约束。...等分布约束： 最终，等距离约束、等分布约束和间隔约束构成了等距离等分布三元组损失函数（EET）。 EET使得匹配对的距离更大，不匹配对的距离更小。
知情人士称，发射前，流星-M保有26亿卢布的航天发射保险（约合人民币3亿元）。除流星-M外，其余的18颗卫星分别来自于俄罗斯、加拿大、挪威、日本、瑞典、德国、美国等多个国家。
扣非净利润为-1.72亿元，上年同期为-8200.82万元。...值得注意的是，对于上半年业绩亏损的原因，汇顶科技解释称，主要原因是： （1）2023 年半年度存货资产减值损失 17,493 万元左右； 其中，第一季度存货资产减值损失 14,207 万 元，第二季度存货资产减值损失...3,286 万元左右，存货资产减值损失的趋势已得到明显改善。...（2）2023 年第二季度开发支出资产减值损失 22,500 万元左右。...涉及的开发支出出现减值迹象，经评估后对该项目的开发支出计提减值准备导致资产减值损失 22,500 万元左右。
尽管一种典型的方法是在完整数据集上针对多个迭代（或历元）训练每个模型，但这既耗时又昂贵。但是，可以在更短的时间内根据GTN的综合数据对模型进行训练，从而根据实际训练数据对模型的真实效果进行估算。...Uber的想法是使用元学习来生成训练样本。类似于生成对抗网络（GAN），Uber的GTN训练了发电机神经网络，以为学习者网络生成训练样本。...对学习者的真实测试数据进行评估，以产生“元损失”，而元损失的梯度会更新生成器。
每年可减少航空公司十多亿元损失 顶象数据反爬解决方案已经在多家航空公司部署，且取得了良好效果。随着各航空公司的陆续部署，能够节省国内航空业十多亿元开支、损失。...1、每年可节省数亿元航班信息查询费：该方案部署某大型航空公司后，每年的航班信息查询费从700万元直接下降到80万元，下幅度达89%，每年为该航空公司节省620万元人民币。...假设一家航空公司损失620万，国内拥有20个机组以上航空公司有几十家，单纯航班信息查询的损失就有数亿元。这还未计算“虚假占座”的带来的巨大损失。...2、每年节省近10亿元机票损失：“提直降代”是近年来航空运营的重中之重。2016 年2月4日，国资委要求国航、南航、东航等三大航空公司“将机票直销比例提高至 50%”。...公开数据显示，每年虚假占座带来的损失高达近10亿元。 航空战疫内控成本、外求援助、提升精细化运营 新冠肺炎疫情对全球航空运输业造成巨大冲击，全球各航空公司损失惨重。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 刚刚，OpenAI 提出一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients（EPG），该方法演化学习智能体的损失函数，从而实现在新任务上的快速训练...OpenAI 发布一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients（EPG），该方法从学习智能体的损失函数发展而来，可实现在新任务上的快速训练。...近期出现了大量关于元学习策略的研究，我们必须要问为什么学习损失函数，而不是直接学习策略？学习循环策略可能会使当前任务出现过拟合，而学习策略初始化会在探索时限制表达性。...和所有的元学习方法一样，该方法仍然存在许多限制。现在，我们可以训练一次性处理一类任务的 EPG 损失函数，例如，让一只蚂蚁左右走。...要想同时得到性能与泛化能力，元学习方法还有很长的路要走。
; list1.add(user4); list1.stream().forEach(user -> { logger.info("list1元素遍历...logger.info(list2.toString()); list2.stream().forEach(ss -> { logger.info("list2遍历：..."+ss); }); } 结果如下： 14:14:29.440 [main] INFO - list1元素遍历：汪1 14:14:29.443 [main] INFO -...list1元素遍历：汪2 14:14:29.443 [main] INFO - list1元素遍历：汪3 14:14:29.443 [main] INFO - list1元素遍历：汪4 14:14:...- list2遍历：汪2 14:14:29.448 [main] INFO - list2遍历：汪3 14:14:29.448 [main] INFO - list2遍历：汪4
2021年国庆期间未能确保网络信息安全和服务器的安全使用，造成公司业务系统故障和相关业务数据丢失，给公司造成了巨大损失为由向张某某送达了《解除劳动合同通知书》，解除了与其之间的劳动关系。...工资8486.21元及住房补贴100元，加班工资37.93元。...第一，张某某在2021年工作期间，因自身工作失职，未将特格尔医药系统文件进行定期备份，导致特格尔医药的系统服务器在被病毒攻击后无法采取备份文件继续工作，张某某的失职行为给公司造成了近100万元的经济损失...其次，特格尔医药主张张某某由于工作严重失职，给公司造成巨大损失，无法胜任工作才主动向公司提交离职申请。但特格尔医药未能提交足够的证据证明张某某工作严重失职、无法胜任工作、给公司造成巨大损失。... · 以自行安装软件、变更系统设定等为由，开除 IT 运维经理：判违法解除，赔偿 92124 元 以源代码无法运行、造成损失为由：将研发负责人开除 运维工程师被开除：因一台主机的 Raid5 掉了一块盘
通过卷积和三元组损失学习数据的表示，并提出了一种端到端的特征转换方法，这种使用无监督卷积的方法简化并应用于各种数据。...CNN 使用triplet loss 进行训练，该损失考虑了三个变量：anchor、positive 和negative。anchor是当前样本。...使用卷积神经网络和三元组损失的端到端特征工程方法是复杂特征工程方法的替代方法，可以在几乎不需要配置的情况下提高模型的性能。
果链利益格局生变，歌尔回应丢掉AirPods订单 11月8日晚，歌尔股份公告称，公司近日收到境外某大客户通知，暂停生产其一款智能声学整机产品，预计影响2022年度营业收入不超过33亿元，约占公司2021...包括罚款多少亿的传闻，都是不实信息，公司还在评估具体损失，会及时公告。...高中老师将“羊了个羊”改成“历了个史” 浙江湖州一高中历史老师徐娇娇将“羊了个羊”创新改编成“历了个史”，引发网友热议。...△图源：浙江在线 从浙江在线的视频中可以看到，课堂上徐娇娇没有打开课本或者课件，而是点开了自己制作的小游戏“历了个史”。
选自TowadsDataScience 作者：Marin Vlastelica Pogančić 机器之心编译 参与：郭元晨、魔王 如何将组合求解器无缝融入深度神经网络？...我们马上要面临的问题是损失函数是分段恒定的，这意味着对于表示 ω，该函数的梯度几乎处处为 0，并且在损失函数的跳跃处梯度未被定义。说白了，这样的梯度对于最小化损失函数没有用。...如图，f（黑色）是分段恒定的。插值（橙色）以合理的方式连接恒定区域。例如，我们可以注意到最小值并没有变化。 当然，f 的域是多维的。这样，我们可以观察到 f 取相同值时输入 ω 的集合是一个多面体。...MNIST 最小损失完美匹配问题的目标是，输出 MNIST 数字组成网格的最小损失完美匹配。具体而言，在最小损失完美匹配问题中，我们应该选择一些边，使得所有顶点都恰好被包含一次，并且边损失之和最小。...垂直向下或水平向右读取两位数字，即可确定边损失。 对于这个问题，卷积神经网络（CNN）接受 MNIST 网格图像作为输入，并输出被转换为边损失的顶点损失网格。
当中包含虚拟的"神经元" 这些神经元排列在"层"中，并且互相连接。神经元传递信息从而进行计算。就像人脑中的神经元传递信息，并进行计算一样。...神经元的值以及连接的权重本质上是网络中的自由参数。 通过训练神经网络，你想找到那些使某个函数最小化的参数值，这称为"损失函数"。这是神经网络要解决的优化问题。...06 激活状态 在人脑中，神经元要么是激活状态，要么非激活状态。在神经网络中，激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行，这是人脑做不到的。...另一方面，人的神经元激活频率为每秒最多一千次。 08 学习方式 神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数，这个输出是低性能的。然后，网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。...它们的成功很大程度上取决于定义正确的"损失函数"。如果你没有谨慎思考损失函数，你最终会优化你不想要的东西。比如本被训练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车，很可能变成只会原地旋转。
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