所以实际模型中0-1 Loss用的很少，后续介绍的误差，多数可看做0-1 Loss的一个上界。
因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。
在了解了如何检测到文本之后，我们需要识别出检测文本内的文字信息。在文本识别完成之后，整个OCR光学字符识别的过程才算基本完成。那么，本次课程主要讲述识别文本的算法。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
1.2 S 型神经元 学习算法听上去非常棒。但是我们怎样给一个神经网络设计这样的算法呢?假设我们有一 个感知机网络，想要用它来解决一些问题。例如，网络的输入可以是一幅手写数字的扫描图像。 我们想要网
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现在大多数语言，只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的，是直接存储吗？还是计算来的。虽然不知道具体是怎么实现的，但是我们可以使用一些简单的数学知识，来计算出近似的Π值。
刚刚，陶哲轩大赞：用ChatGPT写Python代码，效果真是太好了，它直接为我节省了数学研究中半小时的工作量！
如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式，并将人类决策过程编码成算法。这些算法可以被应用到几个实例以得出有意义的结论。在这篇文章中，我们将了解一些机器学习的基础、工作原理及特点。
XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。
XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。 ---- 1、XGBoost算法优点 XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting的简称。它是Gradient Boosting Machine的一个C++实现.创建之初为受制于现有库的计算速度和精度,XGBoost
梯度检查是非常重要的一个环节，就是将解析梯度和数值计算梯度进行比较。数值计算梯度时，使用中心化公式
CRC定义 CRC(Cyclic Redundancy Check)，循环冗余校验，其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定，CRC编码格式是在k位有效数据之后添加r位校验码，形成总长度为n（K+R）位的CRC码。
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言（例如 C）具有静态类型，这意味着我们必须告诉 C 变量的类型，函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言，而 Python 是一种解释语言。 根据经验，可以说 C 比 Python 更快，但灵活性更低。 通过 Cython 代码，我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后，我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
作者 ｜ 核子可乐、罗燕珊 去年 9 月，微软宣布获得了 OpenAI 的 GPT-3 语言模型的独家授权。而在近日举办的 Build 2021 开发者大会上，微软正式公布了收购之后的第一个商业用例：在 Microsoft Power Apps 中集成 GPT-3 的能力，可将自然语言直接转换为现成代码。 虽然目前这项功能使用范围有限，只支持在微软 Power Fx 中生成公式（Power Fx 是一种由微软 Excel 公式衍生而来的低代码编程语言），但却已经显示出机器学习作为代码自动生成工具、帮助新手程
In this problem, you are given n, you have to find Hn.
机器之心原创 作者：Angulia 参与：王灏、hustcxy、吴攀 最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章《学界 | 谷歌新论文提出像素递归超分辨率：利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克》。与最先进的方法相比，这篇论文提出了一种端到端的框架来完成超分辨率任务。它由两个卷积神经网络组成，一个是描述低分辨率图像骨架的优先网络（prior network），一个是用于优化细节特征的调节网络（conditioning network）。这种方法强调了细节特征恢复上的提升，并以
在使用VLOOKUP函数查找数据时，如果多于一个匹配值，如何获取第一个匹配的值或者最后一个匹配的值。这取决于两个因素：是执行精确匹配查找还是近似匹配查找；数据是否排序。
现阶段，得益于模型规模的扩大和基于注意力架构的出现，语言模型表现出了前所未有的通用性。这些大型语言模型（LLM，large language models）在各种不同任务中表现出非凡的能力，其中包括零样本和小样本设置。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布，只是由于针对特定条件的不同，可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解（KF、EKF、UKF），也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率（PF）。
C++中用#define <宏名> <字符串>命令定义宏，在代码中将字符串替换宏名出现的位置。定义宏的方式根据是否包含参数可以分为两种：
A. 神经网络是一种数学函数，它接收输入并产生输出。 B. 神经网络是一种计算图，多维数组流经其中。 C. 神经网络由层组成，每层都具有「神经元」。 D. 神经网络是一种通用函数逼近器。
转载：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。
英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。
选自arXiv 作者：Matthew Sotoudeh等 机器之心编译 参与：路雪 近日，英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。 论文：D
今天继续和大家聊聊B站2021的校招笔试题，上次我们看了算法题，今天我们来看看选择题。
人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2326026
贝叶斯决策论是一种基于概率的决策理论。当所有相关的概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
$$ x1 \times x2 + x1 \times x3 + x2 \times x3 = \frac{c}{a} $$
对于上诉的公式证明，在理论上可以使用一些方法来类比计算，也就是说任何的一个在紧密集合上的连续函数都可以使用单步函数进行任意近似。单步函数可以说是最简单的函数，感知机perceptron好就是一种比较简单的step function。 在上诉的神经网络里面，输入层是不可以被看成是一层。而隐藏层是使用sign(.)作为输出。然而，问题是这些使用sign(.)的方法困难部分是在于他不是平滑的，一个平滑的近似函数是完全不同于sign(.)，平滑的近似函数可以允许我们使用数学分析的方法来寻找最优权值。
这篇文章发表在 ICML 2021 会议上，当时的 TTS（test-to-speech）工作效果好的都以两阶段的为主，端到端的工作效果一般。
眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从
本文介绍了神经网络的基本原理和结构，从神经元、层和网三个层次进行了详细的说明。还通过车牌识别的例子对神经网络的应用进行了说明，最后介绍了神经网络训练中会遇到的几个问题。
本文介绍一篇来自于麻省理工学院的Hannes Stärk、Octavian Ganea等人发表在ICML上的分子结构预测工作——《EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction》。预测类药物分子如何和特定靶蛋白结合是药物发现中的一个核心问题。已有方法依赖于评分、排序和微调等步骤对大量候选分子进行采样，计算非常昂贵。针对该问题，作者提出一种SE(3)等变的几何深度学习模型——EQUIBIND。该模型能直接快速地预测出受体结合位置以及配体的结合姿势和朝向。此外，作者将该模型同已有的微调技巧结合取得额外突破。最后，作者提出一种新型且快速的微调模型，它对于给定的输入原子点云基于冯·米塞斯角距离全局最小值的近似形式来调整配体可旋转键的扭转角，避免以前昂贵的差分进化能源最小化策略。
在《深入解析C++的auto自动类型推导》和《深入解析decltype和decltype(auto)》两篇文章中介绍了使用auto和decltype以及decltype和auto结合来自动推导类型的推导规则和用法，虽然确定类型的事情交给编译器去做了，但是在有的时候我们可能还是想知道编译器推导出来的类型具体是什么，下面就来介绍几种获取类型推导结果的方法，根据开发的不同阶段，你可以在不同阶段采用不同的方法，比如在编写代码时，编译代码时，代码运行时。
感知器——基础的全连接网络——线性单元到线性模型——梯度下降——神经网络和反向传播算法——循环神经网络——LSTM——LSTM-CRF
原文地址：http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的，因为在这个领域中有如此多的通俗易懂（相对来说）的经典好书，你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍，以供参考。 第一名 原书名：The Art of Computer Programming 中文名：计算机程序设计艺术 作者：Donald E.Knuth 难度：★★★★★ 个人评价：★★★★★ 推荐程度：★★★ 本书是算法分析
大家好，我是大老李。这集节目属于补课，因为我们讲了半天质数，还没有讲质数定理，虽然我在节目里已经多次提到质数定理。
在线练习： http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/
作者 | 阮一峰 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络(neural network)。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。 什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning - http://neuralnet
本文节选自日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将的《图解机器学习》的第一章。 如果喜欢这本书，请在评论区留言，说出你目前在机器学习方面所遇到的问题，评论点赞前五名的用户可获得本书。 1 什么是机器学习 近些年来，得益于互联网的普及，我们可以非常轻松地获取大量文本、音乐、图片、视频等各种各样的数据。机器学习，就是让计算机具有像人一样的学习能力的技术，是从堆积如山的数据(也称为大数据(中寻找出有用知识的数据挖掘技术。通过运用机器学习技术，从视频数据库中寻找出自己喜欢的视频资料，或者根据用户的购买记录
VLOOKUP(lookup_value,table_array, col_index_num,[range_lookup])
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列，他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获，记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏：数据结构与算法之美 代码地址：https://github.com/peiniwan/Arithmetic
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