基于大数定律，假设每次参与模型训练的样本都是独立同分布的(实际有点难，会有样本重叠)，那么从多个训练样本中得到的经验误差(训练样本集上的平均损失)的期望就等于泛化误差，也就是说，多个样本上的平均训练误差是接近泛化误差的...噪声通常是出现在“数据采集”的过程中的，且具有随机性和不可控性，比如数据标注(通常会有人工参与)的时候手滑或者打了个盹、采集用户数据的时候仪器产生的随机性偏差、或者被试在实验中受到其他不可控因素的干扰等...tradeoff) 偏差和方差的权衡是指，随着模型复杂度(Model Complexity)变化，方差和偏差会此消彼长的现象(如下图所示)。...http://www.ebc.cat/2017/02/12/bias-and-variance/ 模型训练不足时，就出现欠拟合(under-fitting)，此时模型的误差主要来自偏差，如果是在分类任务中可能在训练集和测试集上的准确率都非常低...此时样本本身的特异性也会纳入模型之中，导致预测值的变异性更大。 如何降低偏差(bias)?
问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ....但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$...(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 为什么我不能在脚本中使用"cd"来更改目录 为什么在可执行文件或脚本名称之前需要..../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗
通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...一般在项目或里程碑完结后，由项目经理组织召集项目成员，一起回顾项目整个历程中，团队做对哪些事，做错哪些事，再来一次，如何做更好，沉淀该项目产生的集体智慧。...如何做好项目复盘，如何通过复盘去培养团队的持续改进能力？ 1 复盘会的基调设定 复盘会前，想清楚复盘的目的，设定好复盘基调，更重要。 曾组织过复盘“坑爹功能”大搜罗。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...2 复盘会的会前准备 还需要充分的会前准备。 复盘会前，要梳理整个版本的历程，包括项目或里程碑的各项数据和信息、目标和达成结果、进度计划、需求变更、质量状况等，都是客观数据总结。
在笔者的职业生涯中，也经历了这个过程，在编程和作图的技术的坑中游走，白白的浪费了大量时间而没有将精力放在最重要的商业分析本身上。...Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，CFO 不需要 IT 的支持，便可以通过 Zebra BI 和 Power BI 创建强大的分析报告，在日前不久结束的微软全球商业应用大会上，拜耳演示了其 CFO 是如何运用 Power BI 和 Zebra...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
看个具体的例子： 路由配置信息： const CUSTOM_ROUTES: Routes = [ { path: "custom/:id", component: RouteDemoComponent...} ]; RouteDemoComponent的实现： import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import { ActivatedRoute...); } ngOnInit(): void { } } 浏览器地址栏里输入： http://localhost:4200/custom/1 运行时查看ActivatedRoute数据结构的值...凡是behaviorSubject这种Observable，其_value字段里包含了subscribe被调用后，会emit的实际值： ?
如果你最近才开始使用Kaggle，或者你是这个平台的老用户，你可能想知道如何轻松地提高你的模型的性能。以下是我在Kaggle之旅中积累的一些实用技巧。...例如,提示和技巧对预处理类似的问题,人们如何选择hyperparameters,什么额外的工具中实现他们的模型让他们赢得比赛,或者如果他们只专注于装袋的类似版本最好的模型或者将所有可用的公共内核进行堆叠...简单的做法可以改变游戏规则 我发现有一些模型包装器可以用来获得更好的结果。...在开始训练之前，为权重找到一个很好的初始化方法：如果您使用的是流行的体系结构，请从基线权重（例如图像识别中的ImageNet）开始，如果不是，请尝试分层顺序单位方差初始化（LSUV，最好的初始化方法-理论上...我的个人建议是，我总是将自己的分袋后的最终模型中保存的每一个模型预测保存下来，然后将它们平均化（只是基本平均，我从未发现过任何“巧妙”整合的证据，例如权重）模特的独奏表现会在最终得分中添加任何内容）。
同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...他们需要保护自己免受网络巨人谷歌支付和支付宝支付。 只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。...银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。提供一流的服务是最终的选择，银行可以提供，应对私人，非银行部门。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
虽然我们没有将数据库插件与 WebStorm 捆绑在一起，但早就有办法通过购买DataGrip或所有产品包订阅来获得里面的数据库和 SQL 支持，这将允许你安装数据库插件并在 WebStorm 中使用它...从 v2020.2 开始，你可以订阅我们的数据库插件，并在 WebStorm 中以合理的价格使用它。 如何试用该插件 要安装插件，请转至“首选项/设置” |“设置”。...你从数据库插件中得到什么 安装了数据库插件后，你就可以使用 DataGrip 的所有功能，DataGrip 是我们独立的数据库 IDE。 ?...为你在 WebStorm 中的项目提供类似的编码协助。 多种导入和导出数据选项。 如果你想了解更多有关可用功能的信息，请访问此网页，你也可以查看DataGrip 博客，以了解最新的改进和新闻。...如果你已经拥有 DataGrip 或所有产品包许可证，你可以使用它来激活插件，而无需购买任何额外的订阅。 与其他 JetBrains 产品一样，从使用的第二年开始，有一个连续性的折扣。
在今天分享中，从AGI的概念定义开始，简要回顾了NLP如何通过聊天系统解决广泛的任务。该分析启发我们，统一是CV的下一个重要目标。...（2） 为了实现这一目标，可以从GPT和LLM中学到什么？ 为了回答这些问题，重新审视GPT，并将其理解为在文本世界中建立一个环境，并允许算法从交互中学习。CV研究缺乏这样的环境。...因此，算法无法模拟世界，因此它们对世界进行采样，并学会在所谓的代理任务中获得良好的性能。...有时，人类行为和目标之间的关系是模糊的，很难用数学形式表示。 缺乏神经或认知理论。人类还不了解人类的智慧是如何实现的。...转载请联系本公众号获得授权 往期回顾 01｜ICLR 2023 | RevCol：大模型架构设计新范式 02｜清华大学提出LiVT，解决不平衡标注数据 03｜AI大模型落地不远了 04｜华为诺亚极简网络
Siri 是 iPhone 和 iPad 等 Apple 设备上的默认语音助手，每次你召唤它并发出命令时，Siri都会将录音和一些关于你的其他数据发送到 Apple 服务器。...如果您不想这些隐私的东西存在iCloud里面，可以删除Siri数据。想知道该如何删除Siri数据，就不要错过下面的文章哦！...如何在 iPhone 或 iPad 上删除 Siri 历史记录 1.打开 iPhone设置，向下滚动，然后轻点Siri 和搜索。 2.轻点Siri 和听写历史记录。...如何在 iPhone 和 iPad 上关闭 Siri 的定位服务 如果您不希望在发出 Siri 请求时将您的位置发送给 Apple？请按照以下步骤操作。...注意：关闭 Siri 的位置访问后，它无法响应诸如“今天天气如何？'但如果你是具体的，它会回应。比如，'印度新德里今天的天气怎么样？' 另外，需要位置的特定命令也不起作用。
根据之前训练过的模型它已经知道了。这很擅长开发产品和现实中的应用。 ? 另外一件我们正在做的是识别图片里的文字。我们有很多街景数据或街景图片。我们想要获得现实中商铺的名字等。...接着分配这些变量，因此权重和偏差将在训练中更新。 然后我要定义在值上进行的操作。这里要进行矩阵乘法，这是我要进行的预定义操作之一。用X乘以W 并且乘以所有的权重，即进行这个矩阵乘法。...在这个例子中我将用到交叉熵(cross-entropy)。这是损失函数的一种，你可以尝试其他几个。但这是一个非常简单的例子。 我将使用梯度下降优化器，这是用来更新权重和偏差的方法。...当出现差异时你可以使用梯度下降，从而明确该如何更新权重和偏见，应该更新多少。你将使用这个优化器，尝试找出输出的差异，然后映射到需要更新的权重和偏差的差异上。...可以给出代价函数的交叉熵，以及权重和偏差。但需要自己进行更新。 之后就可以用Theano建立训练模型，然后做数千次批次训练 。接着测试，在这里我得到89%正确率。
线程start()规则 2.6 线程join()规则 3 总结 工作做螺丝钉，面试造火箭，我想这个是每个程序员比较头疼的事情，但是又有必须经历的流程，我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性...1 什么是JVM内存模型 我们都已经知道，导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但是这样问题虽然解决了，咱们程序的性能可就堪忧了。...Java 内存模型是个很复杂的规范，可以从不同的视角来解读，站在软件开发人员的视角，本质上可以理解为，Java 内存模型规范了 JVM 如何提供按需禁用缓存和编译优化的方法。...我之前也是搞混了 volatile 变量的语义，错误的认为“如果我将变量声明为volatile 类型，就是禁用了CPU缓存，会影响性能”，经过查询相关文档之后，才认识到自己的错误。...规则，当然只是从方法论的角度去分析了Happens-Before 规则，如果要融会贯通，还是需要大量的实战。
你还可以调整作为此过程一部分的每个任务，从而在最后获得最佳工作状态和最准确的结果。 在神经网络中，任务是隐层，任务性能的调整称为权重。这决定了如何考虑隐藏层中的每个节点，从而影响最终输出的结果。...神经网络中的权重和偏差的原理可以在上图中看到： 如果{（X的权重）* X +（Y的权重）* Y + b> 0}，则输出为1 否则输出等于0 输出的值是离散的：它是0或1。...你需要了解您尝试最小化的功能（成本函数），其附加产品及其当前输入，权重和偏差，以便你可以获得所需的最准确的输出。你得到的回报是重量和偏差（参数）的值，误差幅度最小。 ?...这是几乎每个ML模型中使用的算法。成本函数是用于查找机器学习模型预测中的错误的函数。通过微积分，函数的斜率是函数相对于值的导数。相对于一个权重的坡度，你知道到达山谷最低点所需的方向。...迭代数据时，需要计算每个权重的斜率。通过权重的平均值，可以知道需要调整每个权重的位置从而获得最小的标准偏差。 要了解多少你实际需要调整重量，使用的是学习率，这被称为超参数。
偏差-方差困境是机器学习方法的面临的主要问题。如果模型过于简单则模型将难以找到输入和输出之间的适当关系（欠拟合）。...线性回归 我们先看一下线性回归，然后我们就可以了解如何使用核方法对线性模型生成非线性映射。 最优线性回归是最小化我们模型的预测和目标输出y之间的平方距离的回归器。...这是肯定的，因为当我们从 X 推断 Y 时，我们采用权重和输入数据之间的点积，因此输入必须具有与我们的权重相同的维度。...我在我的输入空间中采用 200 个高斯分布，并评估我所有基本函数的每个数据点。我的新设计矩阵现在是 (10,000x200) 维的。然后我使用相同的伪逆解来获得这个新特征空间中的最佳权重。...通过这样做，既保留了简单模型的所有优势(如训练速度、具有解析解、方差更低)，也获得了更复杂模型的优势(更好的映射、更低的偏差)。这就是内核方法如此强大的原因!
这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...模型 然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用
其中，作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统，ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案，成为了学术界和业界需要解决的问题之一。...简介 《如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案——提示技术的完整指南》是一本旨在帮助人们理解和应用各种提示技巧，从而获得高质量答案的综合性指南。...总之，《如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案——提示技术的完整指南》是一本全面且详尽的指南，旨在帮助读者掌握各种提示技巧，以便从ChatGPT中获得高质量的答案。...它建立在 Transformer 架构上，这使它能够处理大量的数据并生成高质量的文本。 为了从 ChatGPT 获得最好的结果，了解如何正确使用提示模型是很重要的。...知识生成提示是一种技术，用于从ChatGPT中获取新信息和原始信息。该技术使用模型里预先存在的知识，来生成新信息或问题回答。
在这篇文章（http://t.cn/RoaTgHT ）中我介绍了一些称为裁剪（pruning）的技术以减少模型中的参数数量。...这不是一个完全连接的层，而是指导我们如何实现它作为两个较小的： 第一个将有一个 mxt 的形状，将没有偏差，其权重将取自 。...第二个将有一个 txn 的形状，将有一个等于 b 的偏差，其权重将取自 。 权重总数从 nxm 下降到 t（n + m）。...他们使用它来加速网络的速度，而不会明显降低精度。在我自己的实验中，我可以使用这个在基于 VGG16 的网络上获得 x2 加速，而不会降低准确度。...做另一个逐点卷积来改变从 R 到 T 的通道数量如果原始卷积层有一个偏差，在这一点上加上它。 注意像在移动网中的逐点和深度卷积的组合。
不管我们如何组合权重和和，我们总会得到一个线性模型……这就是目前为止数学的计算方法。 虽然建立线性关系模型可能很有趣，但这并不是非常有用。我们希望我们的神经网络能够解释复杂的非线性关系。...显然，由于我们从每个节点的随机权重和偏差开始，网络的预测从一开始就不准确。这就是我们需要训练网络的原因。...反向传播函数将错误从输出层向后传播到网络中的每一层。它本质上允许我们修改神经网络中节点之间的每一个权重的值，使一些节点变得比其他节点更“活跃”。 ? 可视化反向传播。图像来源于虚构到事实。...单个节点的函数可以与线性回归进行比较，其中每个节点都有一组权重和偏差。 神经元与线性回归模型的不同之处在于，一个节点可以接受几个加权的输入，并且一层的每个节点都向下一层的节点提供信息。...梯度下降用于识别和最小化神经网络中的损失，其工作原理类似于滚下丘陵和山谷的球。 一旦确定了损失，通过反向传播使损失最小化;输出层的错误通过微积分中的链式法则向后传播，从而调整每一层的权重和偏差。
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