这意味着当用户搜索“猫和狗”时，例如，由FTS支持的应用程序能够返回单独包含单词的结果（只是“猫”或“狗”），包含不同顺序的单词（“狗和猫”），或包含单词的变体（“猫”或“狗”）。...在本教程中，我们将使用PostgreSQL存储包含假设新闻网站文章的数据，然后学习如何使用FTS查询数据库并仅选择最佳匹配。最后一步，我们将对全文搜索查询实施一些性能改进。...', 'Jo'); 既然数据库有一些要搜索的数据，我们可以尝试编写一些查询。 第二步 - 准备和搜索文档 这里的第一步是使用数据库表中的多个文本列构建一个文档。...注意：在本教程中，psql输出使用expanded display格式设置，在新行上显示输出中的每一列，从而更容易在屏幕上显示长文本。...此外，该功能允许您指定要使用的语言以及所有单词是否必须存在于结果中或仅包含其中一个单词。 该@@运营商标识，如果tsvector匹配的tsquery或其他tsvector。
在所有条件相同的情况下，我一般都使用概率分类器而不是确定性分类器，因为这个分类器提供了关于将样本分配给特定类的置信度的额外信息。...生成式模型是一种能够学习数据生成过程的模型，它可以学习输入数据的概率分布，并生成新的数据样本。 更具体地说生成模型首先从训练数据中估计类别的条件密度P(x|y = k)和先验类别概率P(y = k)。...他们试图了解每个分类的数据是如何生成的。...生成模型首先会建立一个狗 P(x|y = 1) 的模型，以及猫 P(x|y = 0) 的模型。然后在对新图像进行分类时，它会将其与两个模型进行匹配，以查看新图像看起来更像狗还是更像猫。...为生成模型允许我们从学习的输入分布P(x|y)中生成新的样本。所以我们将其称之为生成式模型。最简单的例子是，对于上面的模型我们可以通过从P(x|y = 1)中采样来生成新的狗的图像。
生成语言模型：如何逐个字符从头开始编写您自己的尼采哲学 回到计算机视觉 - 不仅识别猫照片，还要找到照片中的猫所在位置（热图），并学习如何从头开始编写我们自己的架构（ResNet） 图像分类器示例...然后，我们查看学习率与损失的图表，并确定最低点，然后后退一个数量级，并选择该学习率（在下面的示例中为1e-2）。...稍后我们将学习如何创建自定义转换列表。 这并不是在创建新数据，而是让卷积神经网络学习如何从略有不同的角度识别猫或狗。...假设你有一个尖锐的东西（蓝线）。X 轴显示了当你改变这个特定参数时，它在识别狗和猫方面的表现如何。可泛化意味着当我们给它一个略微不同的数据集时，我们希望它能够工作。...问题：如果狗在角落或很小，你会怎么做（关于狗品种识别）？[01:47:16]我们将在第 2 部分学习，但有一种技术可以让您大致确定图像的哪些部分最有趣。然后您可以裁剪出该区域。
介绍 全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。 更具体地说，FTS检索与搜索条件不完全匹配的文档。...这意味着当用户搜索“猫和狗”时，例如，由FTS支持的应用程序能够返回单独包含单词的结果（只是“猫”或“狗”），包含不同顺序的单词（“狗和猫”），或包含单词的变体（“猫”或“狗”）。...在本教程中，您将使用MySQL 5.6使用全文搜索来查询数据库，然后根据它们与搜索输入的相关性来量化结果，并仅显示最佳匹配。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 现在我们有了一些数据，我们可以开始编写查询来使用FTS搜索该数据。...您还可以使用IN BOOLEAN MODE指定搜索项之间的最大距离。该距离用单词测量，重要的是包括搜索项。例如，短语“猫与狗”的距离为3。
就像这里底部宠物数据集的例子，数据集a标签是猫狗等，数据集b标签是一些猫狗的品种如布偶猫，萨摩耶等，因为两个数据集的标签粒度存在差异，导致其无法直接融合。...首先是确定性路径，它的定义如这里所示，比较抽象，我们就直接来看一个具体的例子： 给定标签节点v和经过该节点的路径P(v)，如果不存其他路径P′(v)满足条件：∃ u∈P(v),w∈P^′(v)， u,w...然后是关于非确定性路径。给定路径锚定（anchoring）标签节点 , ，如果存一条其他路径 满足条件： , ， , 形成竞争节点并且 ，则 是非确定性路径。...更重要的是，我们的方法具有增强的可解释性。为了说明这一点，我们以波斯猫为例，波斯猫用红色虚线椭圆标记，波斯猫的毛色模式是重点色或纯色，这是不确定的。...该模型通过确定性的重点色和纯色的猫类样本来学习这两种颜色模式的特征，应用在不确定性路径样本的推理上，从而区分波斯猫中不同毛色模式的样本。
它不仅可以帮助你重点发展项目，而且还能启发一些新的方向。 当你使用猫app时，注意到一些被错误识别成猫的狗的样本。一些狗长的像猫！这个时候你会怎么做？和第三方软件合作，使系统可以更好的处理狗样本？...虽然我已经将这个过程首先描述为类别分类（Dog, Great cat, Blurry），然后查看样例并对它们进行分类。实践中，当你在查看样例时，可能受到启发而提出一些新的错误类别。...手动查看算法出错的样例，并思考人是 如何/是否 能正确地分类这些样例，这通常会启发你提出新的类别和解决办法。 错误分析是一个迭代的过程。开始的时候你在脑海里甚至可以没有任何分类。...如果你正在从事一项人类表现很好的任务（如识别图像中的猫），以下是一些粗略的指导方针： 一个使你的分类器犯错10次的 Eyeball 开发集将被认为是非常小的。...通过手动检查约100个算法错误分类的开发集样本来执行错误分析，并计算主要的错误类别。用这些信息来确定优先修正哪种类型的错误。
您的手机通过比较两幅图像及各自的关键特征，并使用从手机 IMU 所获得的传感器数据，可以通过立体计算来确定其位置。这与我们的眼睛如何推断深度非常相似。 ?...3 第三部分：计算机是如何像我们一样来理解世界的？(语义学) 可爱警报！告诉我在下面的照片中你看到了什么？ ?...v=nDPWywWRIRo ) 3.1 物体检测+分类 物体检测和分类是指为图像中的物体绘制一个包围框，并且给它一个标签，如狗、猫、人等。...首先，模型将利用物体检测画出两只狗各自周围的包围框，然后它将在包围框中执行语义分割，以分割实例。 ? 来源：https://www.youtube.com/watch?...同步定位和映射（SLAM） 为了使机器人或计算机能够在一个环境中移动或增强，它需要绘制环境地图并了解它在其中的位置。同步定位和映射（SLAM）就是一种实现这一点的技术。
假设检验告诉我们我们的数据是否适用于新的情况, 比如：“猫的照片能比狗的照片带来更多流量吗？” 3）情景分析 情景分析在各种条件下分析了许多种可能的未来结果。...想象我们有关于一次性叉子，刀和盘子销售的数据。降维可能会显示一列一次性餐具的销售情况。我们大概可以问“我销售数据中的关键模式是什么？” 10）群集 群集试图采集数据并将类似的观察数据自动组合在一起。...Y = {狗，猫，马，其他}. f代表任意模型。数据, X,将图像编码成表格形式的图像。 那位顾客会不会购买？ 这是一个分类问题Y=f(X), Y = {买, 不买}. X是有关顾客购买习惯的数据。...我们使用传感器将数据组织为行和“读取时间”作为列。 我的暖通空调系统中的什么传感器组合将最好地显示系统的整体健康状况？ 这是降维问题。 我们收集了大量数据，并将其转化为一些关键的绩效指标。...编写优化是我们需要能够评估的位置。 这需要我们回到应用，分析和评估阶段。 我应该把这个广告在网页上的何处，以便观众是最有可能点击它的？ 您可以将其写为优化，但会有更好的选择。
本文中我就要谈谈如何让机器复制这种学习的能力。 假设我想教机器如何区分狗和猫。这很简单，我的弟弟很容易就能做到。但是如何将其编程在机器上呢？我们不能简单的认为，所有的猫都是尖耳朵，或所有的狗都有毛。...它不需要我们去指导应该如何区分猫和狗。算法只需要看许多不同的猫和狗图像，并学习当中的区别。 这与我弟弟学会辨别猫狗很类似。不需要告诉他猫狗的差异，只需要告诉他，这张图是狗，这张图是猫。...你正在学习细胞结构，即输出，并将其与输出——细胞各部分的功能相匹配。这就是你在学习从输入到输出的过程。 无监督学习 无监督学习是一个数据集，但当中没有标签或没有正确的答案。...这就是无监督学习算法如何尝试在数据点中找到模式的例子。算法确定这是数据点之间的最佳分割，因为所有黄点与其他黄点最相似，所有红点与其他红点最相似，并且所有蓝点与其他蓝点相似。...强化学习 这实际上是我在机器学习中最喜欢的主题，也是我在编程方面投入时间最多的部分。最吸引我的就是以下视频中的这种行走机器人。 强化学习是理解如何在环境中让奖励最大化奖励的智能体。
我们希望计算机做的是能够区分所有的图像，并找出使狗成为狗或使猫成为猫的独特功能。这也是下意识地在我们的脑海中继续的过程。...当我们看一张狗的照片时，如果照片具有可识别的特征，例如爪子或四条腿，我们可以将其分类。以类似的方式，计算机能够通过查找诸如边缘和曲线等低级特征来执行图像分类，然后通过一系列卷积层来构建更抽象的概念。...全连接层 这个图层基本上需要一个输入量（无论输出是在其之前的conv或ReLU还是pool层），并输出一个N维向量，其中N是程序必须从中选择的类的数量。...完全连接图层的工作方式是查看上一层的输出（我们记得它应该代表高级特征的激活图），并确定哪些特征与特定类最相关。例如，如果程序预测某些图像是狗，则在激活图中将具有高值，例如爪子或4条腿等的高级特征。...完全连接的图层如何知道要查看的激活图？每层中的过滤器如何知道有什么值？计算机能够调整其过滤值（或权重）的方式是通过称为反向传播的训练过程。
该策略包括如何应对以下几个问题： 用完机器学习后效果不好怎么办？ 在项目之前如何设定有效的目标？ 如何有效的进行误差分析？ 如何有效的识别误差来源？ 如何解决数据分布不匹配问题？...对开发集理数据数量的设定，应该遵循的准则是该数量能够检测不同算法或模型的区别，以便选择出更好的模型。比如模型 A 和 B 的精度是 90% 和 90.1%，两者差 0.1%。...对于一个猫分类器模型，我们发现该模型会将一些狗的图片错误分类成猫。在扩大狗的样本之前 (可能花数月)，我们可以手动做一下分析，统计一下全部错误样例里面多少个是狗就可以了。...假设猫分类器模型的错误率是 10%，有 100 个误分类数据。 情况一：有 5 个样例是狗，即便它们全部分类正确，错误率也仅仅从 10% 减少到 9.5%，不值得去做。...例如，猫分类器模型中，可能有以下改进模型的因素： 把狗误以为猫的图片 把大型猫科动物 (比如狮子、豹子) 误以为猫的图片 模糊的图片 用表格来并行分析误分类图片，以单个错误分类样本为对象，分析每个样本错误分类的原因
我们知道0的曲线比1的曲线更弯曲，因此我们获取图像数组并通过笔划拟合一条线。然后，我们找到这些线的曲率，并将其通过阈值，以确定它是0还是1。 ?...我有一个理论……0代表曲线，1代表直线 这被称为“手动调整方法”，因为它要求操作人员开发基于规则的理论，该理论关于如何检测计算机可以理解的给定模式。这可能是执行计算机视觉的最明显方式。...简单来说，机器学习是在一组标记的训练数据上开发算法，然后（希望）在部署过程中在预留的测试集上表现良好。通常，要学习的数据越复杂，模型也就越需要复杂。 例如，假设您要检测图像中是否包含狗或猫。...在训练时，您会获得大量标有狗或猫的图像集合。您采用一种算法并对它进行训练，直到它可以很好地识别出大多数训练图像为止。要检查它在看不见的图像上是否仍能正常工作，请为其提供新的猫狗图像，并验证其性能。...，计算机视觉系统可以确定该对象的实际大小 机器人技术：通过学习识别其视野中的物体，嵌入机器人内部的计算机视觉系统可以学习操纵物体（例如在工厂中）或导航其环境 医疗类 医学领域是可以从计算机视觉中受益的类似领域
我们知道0的曲线比1的曲线更弯曲，因此我们获取图像数组并通过笔划拟合一条线。然后，我们找到这些线的曲率，并将其通过阈值，以确定它是0还是1。...我有一个理论……0代表曲线，1代表直线 这被称为“手动调整方法”，因为它要求操作人员开发基于规则的理论，该理论关于如何检测计算机可以理解的给定模式。这可能是执行计算机视觉的最明显方式。...简单来说，机器学习是在一组标记的训练数据上开发算法，然后（希望）在部署过程中在预留的测试集上表现良好。通常，要学习的数据越复杂，模型也就越需要复杂。 例如，假设您要检测图像中是否包含狗或猫。...在训练时，您会获得大量标有狗或猫的图像集合。您采用一种算法并对它进行训练，直到它可以很好地识别出大多数训练图像为止。要检查它在看不见的图像上是否仍能正常工作，请为其提供新的猫狗图像，并验证其性能。...，计算机视觉系统可以确定该对象的实际大小 机器人技术：通过学习识别其视野中的物体，嵌入机器人内部的计算机视觉系统可以学习操纵物体（例如在工厂中）或导航其环境 医疗类 医学领域是可以从计算机视觉中受益的类似领域
因为在 i 列中，实例的总数就是该列中每个单元格表示的实例的总和。有 ci = ∑jnij，所以有： ? 这个就是概率的加法法则。...如果在有了 X = xi 的情况下，计算 Y = yj 的概率被称为条件概率（condition probability）。通过找到落在单元格 i，j 中的点除以落在 i 列中的点的总数来计算： ?...并绘制一个高斯分布，如下图所示，该高斯分布的均值 μ 和方差 σ2 是未知的。我们想要从数据集中确定这些参数。...多元分类及其概率分布 多元分类就是识别一张图片，分辨其属于猫，狗，猪，鸭，鱼等多个类别中的哪个类别。常见的多元分布的变量是这样的：x ∈ {1,2, ... , k }。...补充：拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier） 在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。
尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。...问题的范围可以从“图像中是否存在三角形”，“图像中是否有人脸”等简单问题到更为复杂的问题，例如“图像中是否有狗在追逐猫”。...但是，没有一个心智正常的人会花钱编写狗探测器或分类器，以便从图像中对狗的品种进行分类。于是，深度学习就派上了用场。...任务一开始很简单，例如通过询问图像中是否有圆形或正方形，再到更复杂的任务，例如区分猫和狗。 学生每周都要编写计算机程序来完成任务，而你负责查看学生编写的代码，并运行查看它们的效果如何。...在长时间的沉默之后，他终于喃喃自语道，他解决了数据集显示的任务，但他并不知道狗长什么样，也不知道狗和猫之间有什么不同…… 很明显，他作弊了，因为他解决任务目的和你想要的目的无关。
这也意味着将数据插入到表中，并使用表和插入来链接表。由于我们需要一些表和一些数据来完成其余的 CRUD（增删改查），我们开始学习如何在 SQL 中执行最基本的创建操作。...ex1.sql:2 id列，它用于准确确定每一行。列的格式是NAME TYPE，并且这里我假设，我需要一个INTEGER也是PRIMARY KEY。这样做告诉 SQLite3 来将其特殊对待。...你如何记录一个疯狂的猫女士与 50 只猫？ 为人们可能拥有的汽车创建另一个表，并创建其对应的关系表。 在你喜欢的搜索引擎中搜索“sqlite3 数据类型”，然后阅读 SQLite3 文档中的数据类型。...如果将上一个练习中的数据库更改为没有person_pet表，则使用该模式创建一个新数据库，并将相同的信息插入到该数据库中。 回顾数据类型列表，并记录不同类型所需的格式。...例如，请注意你有多少种方式来写入TEXT数据。 为你和你的宠物添加关系。 使用这张表，一只宠物可以被多于一个人拥有吗？这在逻辑上是可能的吗？家养的狗如何呢？严格来说，家庭中的每个人不是拥有它吗？
我们怎么知道孩子何时学会区分猫和狗了呢？直觉上，应该是当他们遇到新的猫和狗（或图片）并能够逐一正确辨识的时候。像人类一样，计算机也可以采用类似的方式学习如何执行这类任务。...▲图1-1 包含六只猫（左图）和六条狗（右图）的训练集，这个数据集用来训练区分猫和狗图片的机器学习模型 2. 设计特征 考虑一下你自己是如何区分猫和狗的图片的。为了将二者分开，你会关注什么？...▲图1-3 一个已训练好的线性模型完美地将训练集中的两类动物区分开来：如果将来任何新图片的特征表示落入这条线之上（左上区域），该图片就会被归类为猫；如果落入这条线之下（右下区域），该图片就会被归类为狗...如果评估结果不佳，则重新考虑所使用的特征，并尽可能收集更多的数据。...注释： [1]虽然通常情况下我们可以找到一条曲线或者非线性模型来区分数据，但是在实际应用中，如果特征设计合理，那么线性模型是最常见的选择。
每一个神经元都一个可以扩展到这个温度的激活阈值，而如果该神经元的输入总和超过了该阈值，那么输入就会使神经元从两个状态（通常是 -1 或 1，有时候是 0 或 1）之中选择一个。...请注意在大多数应用中，人们实际上并不会为该网络送入类似文本的输入，而更多的是一个二元的分类输入向量。比如设 是猫， 是狗， 是猫和狗。...这些网络试图在编码中将特征建模为概率，以便于它能在曾经分别看到猫和狗的情况下，学习产生同时带有猫和狗的图片。...这种网络的思路是有一个可内容寻址的记忆库，神经网络可以直接从中读取并编写。...在训练过程中，SVM 可被视为在一张图上（2D）标绘所有数据（加菲猫和史努比），并搞清楚如何在这些数据点间画条线。这条线将分割数据，以使得加菲猫在一边，史努比在一边。
，并以猫狗二分类问题为例，形象地揭示了模型是如何学习类别意义上的猫的概念，即「何以为猫」。...例如，对于正面的图像，S-XAI 的解释是 「我确信它是一只猫，主要是因为它有着生动的眼睛和鼻子，显然是猫的眼睛和鼻子。同时，它有着栩栩如生的腿，有点像猫的腿。」 这个解释显示出很高的可信度。...对于猫背面的图像，所有的语义概率均不明显，S-XAI 的解释是 「它可能是一只猫，但我不确定。」...事实上，如果将这只狗的上半身遮盖住，只看腿部，即使是人类也很难判断这是猫还是狗。...对猫和狗的类别数据分别提取出的不同主成分的可视化结果 基于提取出的共性特征，研究人员通过对样本中的语义信息进行掩码 (mask) 处理，对比主成分的变化，进一步地将其中杂糅在一起的语义概念分离开来，从而提取出各语义概念对应的语义向量
前向过程会将任何猫或狗图像转化为噪声图像。最终，你将无法确定它们最初是一只狗还是一只猫。 ❝就像一滴墨水掉进了一杯水中一样。墨水在水中扩散。几分钟后，它会「随机分布」在整个水中。...❞ 从技术上讲，每个扩散过程都有两个部分： 漂移或定向运动 随机运动 逆向扩散Reverse Diffusion 过程朝着猫或狗图像的方向漂移，但没有中间状态。这就是为什么结果只能是猫或狗的原因。...你将只会得到一张猫或狗的图片，没有任何控制它的方法。 这就是条件控制Conditioning的作用。 ❝条件控制的目的是引导噪声预测器，使得在从图像中减去预测的噪声后，我们可以得到我们想要的结果。...你可以将文本反演视为「告诉翻译器 “记住这个新对象叫做'猫狗'，下次我说'猫狗'的时候，你应该告诉艺术家画这个对象”」。 DreamArtist通过「学习正面和负面关键词」来描述参考图像。...❞ 假设有3组带有标签“猫”、“狗”和“人类”的图像。如果扩散是未引导的，模型将从每个组的总体中抽取样本，但有时可能会生成适合两个标签的图像，例如一个男孩抚摸一只狗的图像。 分类器指导。左：无引导。
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