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Nginx学习笔记（五）日志的切割

由于nginx在生成日志的时候是按照文件的地址进行append的追加的，所以我们需要按照一定的规则对nginx日志进行切割，切割的好处很显然就是为了更好的查看nginx日志。...下图为nginx日志的一般位置。 nginx日志中包括error和access日志。我们的nginx启动失败或者发送异常都会将日志打印进去。方便我们定位问题。那么问题是如何切割日志？...nginx没有提供相关的功能，所以我们只能采用我们的办法。 1.写shell脚本进行切割，我们写一个定时器，然后在指定的时间上将日志进行备份。...在编写好脚本之后，我们就要写定时任务了，这样就可以定时的去切割日志了。执行crontab进入定时任务编写。...重启定时任务服务 systemctl start crond.service 如此，我们就配置好了nginx日志的定时切割。那么过一段时间，我们就可以看到我们的日志文件被不断的打包为压缩文件了。

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神经网络与深度学习（4）：改进神经网络的学习方法

神经网络学习很慢的含义？学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小。 2. 交叉熵的基本定义引入交叉熵代价函数就是为了解决学习慢的问题。交叉熵代价函数的定义如下： ?...事实上，把一个具有对数似然代价的柔性最大值输出层，看作与一个具有交叉熵代价的S型输出层非常相似，这是很有用的。 3....即使对于固定的神经网络和固定的训练集, 仍然可以减少overfitting。正则化/规范化（regularization） 1....规范化的神经网络常常能够比非规范化的泛化能力更强，这只是一种实验事实（empirical fact）。目前还没有一整套具有说服力的理论解释。仅仅是一些不完备的启发式规则或者经验。 4. ...神经网络的其他技术 1.其他的优化代价函数的技术（1）Hessian 技术（2）基于momentum 的梯度下降（3）更多技术介绍参考这篇论文：http://yann.lecun.com/

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神经网络与深度学习

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。学习资料：deeplearning.ai的《神经网络和深度学习》一. 深层神经网络 1....为什么需要深层神经网络对于深层神经网络，神经网络前几层的特征比较简单，之后几层可以抽取出更复杂的特征。...神经网络中的参数及其维度 L代表层数，输入层为第0层(l=0)，一个n层神经网络有n-1层隐藏层。...(m*n)数组与 (m*1)/(1*n)数组都可以进行+-*/。运算时(m*1)/(1*n)自动扩充至(m*n) 同理： (1*m) 与 k也可以运算注意：如果列数等于行数不可以进行运算！...唯一的特例：(1,n)与(n,1)之间可以运算，结果为(n,n)维向量 2.

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深度学习与神经网络:BP神经网络

,误差的反向传播.BP网络的学习算法的本质其实就是把样本集合的输入输出问题变换为一个非线性优化的问题.其中分为三层的网络结构,包括输入层,隐藏层,输出层这样的三层.典型的一个网络模型的结构可以由下边的部分构成...J个神经元与L-1层第J个神经元的链接权重.....压缩比率S=输入层神经元个数/隐藏层神经元节点数.BP神经网络的输入层与输出层的神经元节点数从理论上说是一致的.而隐含层的神经元数目比输出层输入层的数目要少得多.这样理论上就可以通过调节隐藏层神经元节点数目来达到对于不同图像压缩比的效果...,假设一个图像是由N*N个像素构成,将整个图像切割为M个规则大小的小图像块,其中每个图像由n*n个像素构成,将每个小图像的数据重构为一个列向量,作为样本的训练向量,然后进行归一化数据处理....参考资料: 1:数字图像处理贾永红 2:人工神经网络导论蒋宗礼 3:机器学习周志华

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深度学习与神经网络基础入门学习

关于神经网络与深度学习算法，以下SMDD会从最基础的概念讲起来，不会有复杂的公式和难以理解的东西在了解基本之前我们先来看看几个基本的概念，虽说是高数基础，但很好理解导数:一个平滑，连续的函数在某处的切线的斜率...这个不需要过多了解，你就把他当做派一样对待定义一个函数exp(x)=e^x *以上基本数学常识会在后面模型优化的文章内用到* 首先了解我们接下来要学习的几个组成初步模型的几个部件第一个就是神经元...从感知机谈起感知机算法可以说是神经网络算法的根本起源，其原理非常的基本，感知机的输出结果只取两个值1/0 而输入感知机的参数就是样本X=[x1,x2,x3...xn]和权重W=[w1,w2,w3...那我们现在已知感知机能够实现与或非这种简单的逻辑门我们能不能将他们进行组合来实现复合逻辑门呢通过组合与门，与非，或门三种逻辑门可以实现异或门，恰好感知机可以多层叠加，我们把一个神经元看做一个节点...，多层神经元，就叫做神经网络，这就是下节的内容

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【深度学习】④--卷积神经网络与迁移学习

图像识别与定位图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类：图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。...图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来今天我们来讲一讲如何神经网络来做图像识别与定位。...下面介绍2中思路去实现图像的识别与定位。...与之前分类问题不同的是，现在我们使用L2loss也就是欧氏距离来求损失函数。...步骤1：首先得搭一个图像识别的神经网络，可以在VGG,GoogleLenet这些优秀的模型上fine-tuning一下。

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神经网络与深度学习框架

神经网络与深度学习框架：构建基本的神经网络神经网络和深度学习是当前人工智能领域的热门话题，尤其在图像识别、自然语言处理和语音识别等任务中，神经网络的应用取得了突破性进展。...zz 是加权和（输入信号与权重的乘积的总和）。...与TensorFlow不同，PyTorch使用动态图的方式进行计算，更加灵活，并且易于调试和扩展。3. 构建基本的神经网络我们将使用Keras构建一个简单的神经网络来进行手写数字分类。...总结与推荐参考神经网络和深度学习框架使得构建和训练神经网络变得更加高效。通过Keras等深度学习框架，您可以快速实现神经网络模型并进行训练。...推荐参考书籍与文章《Deep Learning》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 这是一本深度学习领域的经典教材，全面介绍了神经网络和深度学习的基础知识和前沿研究

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深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的...话不多说,直接正文： v2-d26d8c8a31bcb7ff277ed8679113c7de_hd.jpg 一:基本理论学习 1:传统的神经网络基础这一部分着重学习一下传统的神经网络架构,在跌宕起伏七十余年的神经网络历史中...深入部分理解: 自编码器,稀疏自编码器,玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络,自组织竞争神经网络. 3:进入深度学习世界我一直觉得如果到了这个部分,能够学懂受限玻尔兹曼机和BP神经网络,学习深度学习应该会比较轻松...深度学习部分: 深度置信网络,卷积神经网络,深度残差网络,递归神经网络二:基本理论应用这一部分我想在理论学习完成后,能够把传统的神经网络模型和深度学习模型都能够用代码实现一遍,并且我们学习的是深度学习方面...三:推荐的书籍这几本书籍也是我老师推荐给我,我自己也在阅读,也希望大家可以一起学习 1:神经网络与机器学习(就是看他睡着的..)

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Google AI提新型神经网络，对神经元进行高精度自动重建

of Neurons with Flood-Filling Networks）”一文，则展示了一种新型的递归神经网络，如何提升连接组数据自动分析的准确性，这比先前深度学习技术是数量级的提升。...传统算法将该过程划分为至少两个步骤：使用边缘检测器或机器学习分类器找出神经轴突之间的边界，然后使用分水岭（watershd）或图形切割等算法将未被边界分隔的图像像素进行组合。...2015 年，他们开始尝试基于递归神经网络的替代方法，将这两个步骤统一起来。该算法在特定的像素位置播种，然后使用循环卷积神经网络不断地“填充”一个区域，该网络会预测哪些像素是与该特定像素属于同一部分。...▌鸣禽的连接组学他们使用 ERL 测量了在 100 万立方微米的斑胸草雀大脑的真实神经元数据集，发现该方法的表现好于其他应用于同一数据集的深度学习方法。...算法在追踪斑胸草雀大脑中的单个神经轴突他们使用新的泛洪填充网络方法对斑胸草雀大脑的一小部分神经元进行分割，视频如下：重建一部分斑胸草雀的大脑。

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深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的...一:基本理论学习 1:传统的神经网络基础这一部分着重学习一下传统的神经网络架构,在跌宕起伏七十余年的神经网络历史中,有过这么多次的大起大落,了解历史有利于我们以史为鉴,更加理性思考.就跟马毅老师说过:...深入部分理解: 自编码器,稀疏自编码器,玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络,自组织竞争神经网络. 3:进入深度学习世界我一直觉得如果到了这个部分,能够学懂受限玻尔兹曼机和BP神经网络,学习深度学习应该会比较轻松...深度学习部分: 深度置信网络,卷积神经网络,深度残差网络,递归神经网络二:基本理论应用这一部分我想在理论学习完成后,能够把传统的神经网络模型和深度学习模型都能够用代码实现一遍,并且我们学习的是深度学习方面...三:推荐的书籍这几本书籍也是我老师推荐给我,我自己也在阅读,也希望大家可以一起学习 1:神经网络与机器学习(就是看他睡着的..) ?

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程序员拯救乐坛？OpenAI用“逆天”GPT2.0搞了个AI音乐生成器

作者 | 琥珀出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）基于深度神经网络进行语音合成、音乐风格迁移，正成为不少致力于“让人人成为音乐家”的研究人员所追求的事情。...不久前，为了纪念著名作曲家巴赫诞辰，Google 根据巴赫合唱和声训练而成的机器学习模式 Coconet 吸引了不少人前来围观。...最近，OpenAI 最新研发的 MuseNet 的深度神经网络，可以制作 4 分钟时长的音乐作品，其中涵盖 10 种不同的乐器（如钢琴、鼓、贝斯、吉他），甚至还能将诸如乡村风格、莫扎特风格、甲壳虫乐队风格的音乐融合起来...传送门： https://openai.com/blog/musenet/ ▌过程原理在简单模式（默认显示）中，用户会听到预设生成的随机未切割样本；然后选择某作曲家或风格下的著名作品片段，即可生成各种风格的音乐...在高级模式下，用户可直接与模型交互。这个过程需要完成的时间会更长，但用户可以创建一个全新的作品。

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深度神经网络中的对抗样本与学习

在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...二将这一矛头直指深度学习，似乎要为深度学习热潮降一降温。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...为了防止这种扰动，必须通过网络更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN对对抗样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。 ?

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深度神经网络中的对抗样本与学习

Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...为了防止这种扰动，必须通过网络更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN对对抗样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。 ?...延伸阅读：一篇文章教你用 11 行 Python 代码实现神经网络

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神经网络和深度学习（三） ——浅层神经网络的表示与输出

神经网络和深度学习（三）——浅层神经网络的表示与输出（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、神经网络的表示神经网络，实质上是一些输入，经过多层神经元的处理，得到想要的输出。...对于多层神经网络，实际上是将上一层的输出，作为下一层的输入（即作为z=wTx+b中的x），带入进行计算的。 ?...对于神经网络的层级，每一列为一层，但是需要注意的是，输入的X不被记为层（或者说被认为是第0层），因此下图是一个双层神经网络。...二、神经网络的输出现在将一个神经元放大，可以看到上面说的内容，将z和a的计算合并在一个神经元中进行。 ?...三、小结本文讨论了神经网络的表示和输出，可以看到对于单次logistic回归，在神经网络中是用一个神经元来计算的。而神经网络中有多个神经元，而且有多个层级，这样保证了计算结果的正确率。

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谷歌新突破：AI自动重构3D大脑神经地图，准确度提高一个数量级

with Flood-Filling Networks”，展示了一种新型的递归神经网络，与先前的深度学习技术相比，它可以将连通组学数据的自动解释的准确度提高一个数量级。...传统算法将该过程分为至少两个步骤：使用边缘检测器或机器学习分类器找出神经突触之间的边界，然后使用分水岭或图形切割等算法将未被边界分隔的图像像素组合在一起。...2015年，研究者开始尝试基于递归神经网络的替代方法，将这两个步骤统一起来。该算法被嵌入在特定的像素位置，然后使用循环卷积神经网络迭代地“填充”一个区域，该网络预测哪些像素是与种子相同的对象的一部分。...鸣禽连接组学使用ERL测量100万立方微米斑胸草雀脑中的真实神经元的进展，用连续块面扫描电子显微镜成像，这种方法表现优于以前应用于同一数据集的深度学习方法。 ?...新的flood-filling网络方法对斑胸草雀歌鸟脑的一小部分中的每个神经元进行分割，如下所示： ? 重建部分斑胸草雀的大脑。不同颜色表示使用网络自动生成分割中的不同对象。

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基础 | 深度学习与神经网络-介绍

导读深度学习深度学习改变了搜索、广告等传统互联网业务，使更多产品以不同方式来帮助人们。AI的兴起犹如百年前电气的普及影响着各个行业。在AI的各个分支中，深度学习发展最快。...我们常用深度学习来指训练神经网络的过程，有时指的是特别大规模的神经网络训练。样例 ? 通过线性回归对房价预测拟合一条直线，因为房屋价格永远不可能为负值，所以将直线进行弯曲，在0处结束。...当你实现一个神经网络之后，你需要输入x，就可以得到y，它可以自行计算训练集中样本数目及中间过程。在上图的神经网络中，你只需要输入对应的特征，神经网络会预测对应的价格。...只要给予足够多的(x,y)训练集，神经网络擅长计算x到y的精准映射函数。...THE END 本篇文章是小编学习吴恩达老师深度学习课程的一些笔记，同时也是我第一次写公众号文章，所以只写了一个介绍试试水，有批评指正欢迎提出，在写作方面我还是一只小白，感谢各位看到最后，小生有礼了。

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优化策略：揭秘钢条切割与饼干分发的算法艺术

引言在生活中，钢条和饼干看似风马牛不相及，但它们的分割与分发却隐藏着惊人的数学魅力。如何最大化利润？如何用有限的资源最大程度满足需求？这便是算法世界中的艺术。...今天，我们来揭秘钢条切割与饼干分发的算法设计。本文不仅有趣，也能带你领略算法的美妙和工程师的智慧。1.钢条切割 1.1题目描述某公司的主营业务是切割整段钢条并出售，切割钢条的成本和损耗忽略不计。...试确定每条钢条的切割方式使盈利最大。...经过技术攻关，公司掌握了将钢条焊接的方法，且每次焊接所需成本为1百元，试确定钢条的焊接或/和切割方式使盈利最大。1.2算法设计 (第一部分：不考虑焊接) 采用动态规划法。...无论是在工业生产中的钢条切割问题，还是在日常生活中的饼干分发问题，算法都能提供高效且经济的解决方案。这些算法不仅体现了数学的精妙，也展示了工程师在解决实际问题时的智慧和创造力。

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MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南

MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南深度学习已经成为现代人工智能研究的一个重要分支，而MATLAB作为一种强大的科学计算工具，为研究人员和工程师提供了构建和训练神经网络的便利。...深度学习与迁移学习8.1 迁移学习概念迁移学习是一种利用已有模型的知识来加速新任务学习的方法。MATLAB支持通过trainNetwork函数实现迁移学习。...常见深度学习问题与解决方案9.1 梯度消失与梯度爆炸在深层网络中，梯度消失或爆炸是常见问题。为解决该问题，可以采用以下方法：权重初始化：使用He或Xavier初始化方法。...未来趋势与研究方向10.1 自监督学习自监督学习是一种新兴的方法，能够利用未标注数据进行训练。通过创建代理任务，模型能够学习数据的结构和特征。...通过示例说明了如何准备数据和构建基本的神经网络。模型训练与评估：讨论了训练模型的基本步骤，包括定义网络结构和训练选项。提供了评估模型性能的方法，如计算准确率和绘制混淆矩阵。

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深度学习、神经网络与卷积神经网络：研究及应用

一些传统的图像处理技术也可以通过深度学习来获得更优异的效果，比如去噪、超分辨率和跟踪算法等。为了跟上时代的步伐，必须对深度学习与神经网络技术有所学习和研究。...本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。 1、什么是深度学习？...3、深度学习与神经网络深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。...3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的，而大脑可以从没有标签的的数据中学习；深度学习与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。...为了克服神经网络训练中的问题，深度学习采用了与神经网络很不同的训练机制。

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优化策略：揭秘钢条切割与饼干分发的算法艺术

引言在生活中，钢条和饼干看似风马牛不相及，但它们的分割与分发却隐藏着惊人的数学魅力。如何最大化利润？如何用有限的资源最大程度满足需求？这便是算法世界中的艺术。...今天，我们来揭秘钢条切割与饼干分发的算法设计。本文不仅有趣，也能带你领略算法的美妙和工程师的智慧。...1.钢条切割 1.1题目描述某公司的主营业务是切割整段钢条并出售，切割钢条的成本和损耗忽略不计。...这两个问题虽然看似简单，却涉及到了动态规划和贪心算法等重要的算法设计思想。在钢条切割问题中，我们首先考虑了不考虑焊接的情况，通过动态规划的方法，计算出每种长度钢条的最大盈利切割方式。...总的来说，钢条切割和饼干分发问题不仅是算法学习的入门课题，也是理解算法如何解决实际问题的重要案例。它们教会我们如何将复杂问题分解为可管理的小问题，并通过巧妙的算法设计找到最优解。

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