然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...我们为什么要在使用大模型时使用语义搜索？ 首席，我们需要思考，为什么我们使用大模型时要使用语义搜索，知道初心是什么，然后才能坚守初心，而不至于被次要的东西所影响，最后导致项目变形。...图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。...选择一个健壮、完善、被广泛验证过的平台，将是我们有效使用语义搜索，有效的与大模型相集合的良好开端，帮助我们赢在起跑线。
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这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的，这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...接下来会介绍6种方式来代替 if 的使用，这样做不是坚决不使用 if 偏执狂，而是换个方式思考我们的编码思路。 1....4.非分支策略 此技巧尝试避免使用switch语句，相反是用键/值创建一个映射并使用一个函数访问作为参数传递的键的值。...", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
如果您的Docker容器占用太多内存而无法达到最佳性能，请阅读下文以了解一个团队如何找到解决方案。...最近，我所在的团队在部署我们的微服务(AWS上Docker中的Java+SpringMVC)时遇到了一个问题。主要问题是，我们的轻量级应用程序占用了太多内存。...这真的很令人惊讶，因为 这个容器已经在本地启动， 具有完全相同的参数（它可以是一个单独的讨论主题）。通过逐步增加容器的内存限制，我们达到了700 ...我在开玩笑，我们得到850Mb。...我们决定尝试使用嵌入式Jetty的Spring Boot，因为它似乎是独立应用程序中最常用的工具，特别是在我们的案例中。...另外，不要太过于相信Java VisualVM的内存消耗预算，一定要小心。 在Docker容器中有一个非常好的Java内存使用分析，可以在其中找到关于它如何工作的清晰解释和详细信息。
深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。...我对他们的工作做了一个小小的扩展，把它放在Google Sheet上，这样每个人都可以尝试一下。 如何创建？ 我在MNIST数据集（一组手写数字的黑白图像）中训练了一个非常简单的CNN。...神经网络 现在你可能会说，“想法很好，但是想出所有正确的过滤器真的很乏味。”“最后我如何组合这些过滤器的所有答案?” 首先，我们很有必要意识到，我们的CNN实际上有两个“部分”。...第一部分，卷积，在我们的图像数据中找到有用的特征。第二部分，“密集”层(之所以这么命名是因为每个神经元都有很多权值)在电子表格的末尾进行分类。...卷积，用来在开始时找到图像中的有用特征：在末端的层，通常被称为“密集”层，它根据这些特征对事物进行分类。
在处理深度卷积网络时，过滤器和特征映射很重要。滤镜是使特征被复制的东西，也是模型看到的东西。 什么是CNN的滤镜和特性映射? 过滤器是使用反向传播算法学习的一组权值。...将feature map可视化的原因是为了加深对CNN的了解。 ? 选择模型 我们将使用ResNet-50神经网络模型来可视化过滤器和特征图。...但是在本篇文章中您将了解如何访问复杂体系结构的内部卷积层后，您将更加适应使用类似的或更复杂的体系结构。 我使用的图片来自pexels。这是我为了训练我的人脸识别分类器而收集的一幅图像。 ?...它不局限于CNN层，它可以找到线性层，如果提到了下采样层的名字，它也可以找到。它还可以提供一些有用的信息，如CNN的数量、模型中的线性层和顺序层。...如何使用 在Extractor类中，模型参数接受模型，而DS_layer_name参数是可选的。
复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。...这里的顺序无关紧要，我们已经提取了我们认为有用的模式。所以CNN不会有帮助的。 ?...它为什么会找到左边缘可能不是很明显，但是试着使用电子表格，你就会看到数学是如何计算出来的。过滤器会找到看起来像它们自己的东西。...“最后呢我如何将这些过滤器中的所有答案组合成有用的东西？“。 首先，我们应该意识到，在高层次上，我们的CNN确实有两个“部分”。第一部分，卷积，为我们在图像数据中找到有用的特征。...备注 [1]-训练CNN所需的数学包括微积分，因此它可以自动调整权重。但是一旦模型被训练，它实际上只需要乘法和加法来做预测在实践中，微积分是由你使用的任何深度学习库来处理的。
例如，如果在训练阶段仅在卷积神经网络（CNN）中输入汽车前部的图像，在测试阶段将汽车旋转 90 度的角度，则该模型将无法检测到该图像。 接下来，我们将讨论卷积运算的机制以及如何应用过滤器来变换图像。...这就是为什么我们将在本书其余部分中讨论 CNN 的原因。 一旦我们使用此方法在不同条件下训练图像，无论对象的形状如何，它将在新的条件下正确检测到对象。...为关键点预测训练模型 现在我们已经定义了模型，在本小节中，我们将编译模型，重塑模型的输入，并通过执行以下步骤开始训练： 我们将从定义模型损失参数开始，如下所示： adam = Adam(lr=0.001...在 CNN 中，这等效于逐渐增加深度并缩小尺寸–卷积操作通过更改过滤器数量来更改深度； 合并会缩小尺寸。 为了节省时间，我们倾向于跳过段落以找到与答案匹配的相关段落。...在本章的后面，您将学习如何将此卷积与 CNN 的其他层一起使用。 卷积 – 1 x 1过滤器 在本节中，我们将学习1 x 1卷积的重要性及其用例。
它提供了便于创建密集（完全连接）层和卷积层，添加激活函数以及应用缺陷正则化的方法。在本教程中，您将学习如何layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。 ?...完整的最终代码可以在 这里找到。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（CNN）是用于图像分类任务的当前最先进的模型架构。...如果您已经有CNN和TensorFlow的Estimator经验，并且直观地找到上述代码，您可能需要略过这些部分，或者跳过“训练和评估CNN MNIST分类器”。...在这里，因为我们正在建立分类模型"classes"，所以我们在“生成预测”中指定了预测键。 现在我们已经设置了我们的metricsdict，我们可以评估模型。...了解如何使用较低层次的TensorFlow操作构建无层次的MNIST CNN分类模型。
在测试期间，创建了同一图像的多个版本，输入到神经网络中，并且用softmax概率的平均值给出最终解决方案。 在检测模型中使用了R-CNN的概念（随后的一篇论文中将讨论） 。...大体来讲，该模型能够拍摄一张图像并输出如下图片： 这很不可思议！我们来看看这与正常的CNN相比如何。 对于传统的CNN，训练数据中每个图像都有一个明确的标签。...生成模型（Generation Model）： 对准模型的主要目的是创建一个数据集，其中包括一组图像区域（由RCNN找到）和其相应的文本（由BRNN找到）。...让我们来详细了解这个变换模块是如何帮助解决这个问题。 传统CNN模型中，处理空间不变性的实体是最大分池层[1] （ maxpooling layer）[2] 。...该模块可以随时投入CNN，并且会帮助网络学习如何以在训练中以最小化成本函数的方式来转换特征图。
卷积神经网络将许多这些“窗口”滑动到数据上，例如过滤器，每一个都旨在检测数据中的某种模式。如果是猫的照片，经过训练的CNN可能会使用过滤器来检测原始输入像素中的低级特征，例如边缘。...Bronstein说，标准的CNN“需要花数周时间进行训练，使用数百万个形状示例，我们以不同的姿势使用了大约100种形状，只需要大约半小时的训练。”...这种方法效果非常好，到2018年，Cohen和Marysia Winkels进一步推广了该方法，证明了在CT扫描中识别肺癌的可喜结果：他们构建的神经网络模型，仅使用之前模型十分之一训练数据，就能识别出肺癌的可视化证据...幸运的是，自爱因斯坦以来的物理学家找到了解决方案：轨距等变。 Welling解释说，关键是忘记跟踪过滤器沿不同路径移动时方向如何变化。...他说：“我们现在能够设计处理非常奇特的数据的网络，但必须知道该数据的结构是什么。”换句话说，物理学家之所以可以使用规范的CNN是因为爱因斯坦已经证明时空可以表示为四维弯曲流形。
然而，为了使用CNN，我们不仅要将每个单词向量馈送到模型中，还要考虑词序。...用单词索引号构建这些单词向量的矩阵，使我们的模型可以在输入整数序列时参考相应的向量，是把数据输入模型前还需要进行的处理。 下面，我定义的单词数是100000。...CNN在图像数据的处理上有很多应用，那文字数据应该如何使用CNN呢？...如果我们假设数据的每一行是一个句子中的一个单词，那么它将不能有效地学习，因为过滤器只看一个词向量的一部分。上述CNN被叫做2维卷积神经网络，因为过滤器在2维空间中作用。...在一维卷积下，输出宽度为1.下面我们增加一维卷积的过滤器数，当我们使用100个2*200的过滤器，将会得到一个44*100的输出结果。
图像分析 假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。...理论上，任何类型的操作都可以在池化层中完成，但实际上，只使用最大池，因为我们想要找到异常值 - 这些是我们的网络看到该功能的时候！...CNN也由层组成，但这些层没有完全连接：它们具有滤镜，在整个图像中应用的立方体形状的权重集。过滤器的每个2D切片称为内核。这些过滤器引入了平移不变性和参数共享。它们是如何应用的？卷积！...如果我们有许多的特称映射，那么在我们网络中如何将这些映射结合起来帮助我们获得最终结果？ 左图：在黑白图像上使用4个3x3卷积层（仅一个通道） 右图：在RGB图像上使用4个3x3卷积层。...使用过滤层对图像进行卷积会生成特征映射，该特征映射突出显示图像中给定要素的存在。 在卷积层中，我们一般地在图像上应用多个过滤器来提取不同的特征。但更重要的是，我们正在学习这些过滤器！
本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。 本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。...模型 原始文献的网络结构如下图： ? 第一层将单词嵌入到低维向量中。 下一层使用多个过滤器大小对嵌入的字矢量执行卷积。 例如，一次滑过3，4或5个字。...将神经元保留在丢失层中的概率也是网络的输入，因为我们仅在训练期间使用dropout。 我们在评估模型时禁用它（稍后再说）。...每个过滤器在整个嵌入中滑动，但是它涵盖的字数有所不同。...3.8 INSTANTIATING THE CNN AND MINIMIZING THE LOSS 当我们实例化我们的TextCNN模型时，所有定义的变量和操作将被放置在上面创建的默认图和会话中。
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。 图像分析 假设我们要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。...最坏的情况 好的，现在已经有了足够多的天鹅照片。 我们来谈谈神经网络。 现如今，我们基本上一直在以非常天真的方式谈论检测图像中的特征。...理论上，任何类型的操作都可以在池化层中完成，但实际上，只使用最大池，因为我们想要找到极端值——这就是我们的网络看到该功能的时候！ ?...它们是如何应用的？当然是卷积！ ? 该示例表明了如何使用内核过滤器将卷积应用于图像 现在有一个问题是：图像边缘会发生什么？如果我们在正常图像上应用卷积，则结果将根据滤波器的大小进行下采样。...使用滤镜对图像进行卷积会生成一个特征图，该特征图突出显示图像中给定要素的存在。 在卷积层中，我们基本上在图像上应用多个滤波器来提取不同的特征。但最重要的是，我们正在学习这些过滤器！
来源：Medium 编译：weakish 编者按：Dave Smith使用Excel电子表格深入浅出地讲解了卷积神经网络（CNN）是如何识别人脸的。 ?...在普通神经网络中，我们本来会将每个像素作为模型的一个输入（而不是3个矩阵），但这忽略了相近的像素具有特别的意义和结构这一事实。在CNN中，我们查看像素组，这允许模型学习形状、线条等局部模式。...在下面的例子中，我们使用5x5x3的输入图像和3x3x3的过滤器，每个像素需要进行以下计算： 3x3x3过滤器每层的卷积乘法 = 27 将27个数字加起来 再加上1个数字——偏置 让我们仔细看下数学。...在靠后的卷积层中，随着夏洛克堆叠细微的线索，查看较大的模式，“降采样”也就是降低像素的总量（更少线索）没什么问题。 那么，在CNN刚开始的时候，我们如何预防这样的信息损失呢？...二、更多过滤器——至少在我们的卷积层中加上一个特征映射，给夏洛克更多线索 模型对特征映射（“线索”）的数量并没有限制……这是我们可以控制的超参数。
教你从读懂词语开始了解计算机视觉识别最火模型 | CNN入门手册（上）》（戳标题直接阅读），相信大家已经对卷积神经网络有了初步的了解。...现在，我们可以通过改变2个主要参数来修改每个层的表现行为。在选择过滤器的尺寸后，还要选择步长和填充。 步长控制着过滤器如何对输入量进行卷积。...让我们看一个例子，想象我们有一个7×7的输入量，一个3×3的过滤器（为了更加简明，这里我们忽略第三维度），步长为1。这是情况相信大家已经很熟悉了。 老一套，对吧？...在CNN入门手册（下）中，我们会讲更多完整这些任务的细节，如果你已经急不可耐了，可以参阅下面的参考资料。...与其从随机权重初始值开始训练整个神经网络，我们可以采用预训练模型的权重（并保持这部分权重不变），然后重点对重要层（更高的层）进行训练。
第一部分：如何（快速）建立一个深度学习的图像数据库 第二部分：Keras和卷积神经网络（今天的内容） 第三部分：在iOS上运行Keras模型（下周发布） 在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立...现在，我们开始在模型中添加层： 以上是我们第一个CONV=>RELU=>POOL块。 卷积层有3×3个核的32个过滤器。我们在批规范化后使用激活函数RELU。...让我们能够取一个Keras CNN中的整数种类标签预测，并且把它转化为一个人类可读的标签。 在PyImageSearch博客上我经常被问到如何将一个种类标签字符串转换成一个整数及其反向操作。...同样注意到第11行中载入SmallerVGGNet——这是我们上一节中已经完成了的Keras CNN。 这个博客的读者很熟悉我自己的imutils安装包。...接着，我们创建的图像数据放大器项目： 既然我们在处理受限的数据点（每个种类<250个图像），我们可以利用训练过程中的数据给模型带来更多图像（基于已经存在的图像）进行训练。
在感知部分的课程中，我们将首先介绍计算机视觉的基本应用领域；再进一步了解机器学习、神经网络和卷积神经网络的基础知识；随后我们将讨论感知模块在无人车中的具体任务；最后了解 Apollo 感知模块的体系结构和传感器融合的相关内容...我们不是总能理解计算机如何做出这样的辨别，但它们学习了用于执行任务的模型，只是我们可能很直观地理解该数学模型。当看到该图像时，你的大脑如何工作？...反向传播算法 前面我们已经讨论过神经网络如何从数据中“学习”，那么你可能想知道这种学习如何发生。学习有时称为训练，它由三部循环组成：前馈、误差测定和反向传播。...当我们在整个输入图像上对一个过滤器进行“卷积”时，我们将该信息与下一个卷积层相关联。...例如，CNN 可以识别第一个卷积层中的基本边缘和颜色信息，然后通过在第一层上卷积新过滤器，CNN 可以使用边缘和颜色信息来归纳更复杂的结构，如车轮、车门和挡风玻璃；而另一个卷积可使用车轮、车门和挡风玻璃识别整个车辆
在本文的后面, 我们避开了自动化的方法-相反, 我们通过重构 CNNs 的方式, 这样就就可以做A/B的比较, 从而可以探索出CNN 架构是如何影响模型的大小和准确性的。...因此, 为了在 CNN 中得到更少的参数, 不仅要减少3x3 过滤器的数量 (参见上面的策略 1), 还要减少3x3 卷积中输入通道的数量。...在Fire模块中随意使用1x1 过滤器是应用3.1节中的策略1。 在一个Fire模块中有三个超参数: s1x1, e1x1和 e3x3。...我们似乎已经超过了目前模型压缩所取得的最新成果: 即使使用未压缩的32位值来表示模型, SqueezeNet 也在保持或超过原本正确率的基础上有一个1.4× 的模型压缩比，这相比于目前模型压缩所取得的最新成果还要好一些...5.3 训练时关闭1X1和3X3卷积核 在3.1 节中, 我们建议通过用1x1 卷积替换一些3x3 卷积来减少 CNN 的参数数目。一个开放的问题是, CNN 过滤器中的空间分辨率有多重要？
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