我不知道我在SGD方法中做错了什么_我在Java中做错了什么？_If/else语句在Javascript中似乎不起作用，我不知道我做错了什么 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理语义相似度的问题，这里拿出来给大家分享下。...三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python处理语义相似度的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群

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为什么我在容器中不能 kill 1 号进程？

比如容器除了主进程外还启动辅助进程，做监控或者logs；再比如程序本身就是多进程的。...而容器中也是由init进程直接或间接创建了Namespace中的其他进程。 linux信号而为什么不能在容器中kill 1号进程呢？进程在收到信号后，就会去做相应的处理。...为什么在容器中不能kill 1号进程？对于不同的程序，结果是不同的。把c程序作为1号进程就无法在容器中杀死，而go程序作为1号进程却可以。...在 Linux 中，kill 命令调用了 kill() 系统调用（内核的调用接口）而进入到了内核函数 sys_kill()。...0000000000004000 [root@043f4f717cb5 /]# kill 1 # docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED 重点总结 “为什么我在容器中不能

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怎么在Excel中截图？这是我常用的几种方法！

在Excel中截图，常用的方法包括在Excel中复制为图片、使用第三方截屏工具、使用键盘PrintScreen按钮等方法。...一、在Excel中直接复制为图片在Excel中，可以直接建数据复制为图片，具体如下图所以：在弹出的对话框中选择如屏幕所示或如打印所示，如下图：其中，选择如屏幕所示...，将得到屏幕中显示的样子，如果选择如打印效果，那么将是打印之后的效果，比如你如果在电脑中设置了背景色（如我图中的护眼豆沙色），如屏幕所示得到的是带背景色的结果，而打印效果则仍然是白色（无颜色）的情况。...PrintScreen按钮这是最古老的截图方式了，即按键盘上的PrintScreen（PrtSc），这种方式会将整个屏幕拷贝下来（包括windows的菜单等等多余的信息），现在已经很少用了，但是，在一些特殊的情况下还是用得到...如下图所示：以上介绍了3中可以在Excel中实现截图的方法，各有优劣，在实际工作中按需要进行选择使用即可。『后台发送消息“截图”可获取Snagit』

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在应用开发中，我为什么选择 Flutter 而不是 React Native ？

作为一位开发人员，我想在本文中与大家聊聊跨平台开发领域的两大核心选项——Flutter 与 React Native 框架，并介绍我自己为什么更偏爱 Flutter。...为什么我更倾向于 Flutter 一段时间以来，React Native 一直是全球领先的跨平台开发框架。而且在 Flutter 出现之前，React Native 可谓无可匹敌。...开发高性能应用在应用性能方面，Flutter 同样明显领先于 React Native。在几乎所有性能测试中，Flutter 的性能都比 React Native 更好。...例如，在使用 Flutter 时，应用中动画的运行速率可以达到每秒 60 帧。对于混合应用开发，在将代码、原生组件以及库集成至新架构中时，React Native 会带来更高的复杂性。...React Native 在官方文档中并不提供任何明确的支持或定义步骤，导致开发者找不到得到广泛认可的发布流程自动化指南。

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在字节某中后台项目中落地 Bundleless，我经历了什么？

最近在公司探索落地 Bundless 构建工具，尝试将现有的一些业务项目从 Webpack 往 Vite 迁移，由于中后台项目一般对浏览器兼容性要求不高，可以大胆引入一些前沿且激进的方案，因此在公司找到了一个业务中后台项目初步尝试引入...当然，在迁移的过程中也不是直接使用 Vite，而是在 Vite 上层有做了一层封装，以接入团队目前研发的构建工具的架构当中，项目构建配置方面会和原始的 Vite 配置不太一样。...总结流程如下: Vite Server 启动阶段，在 server.listen 的回调中执行 runOptimize 逻辑，进入预构建阶段。...问题复盘现在一切正常了，但回到最初的问题，为什么命令行中会刷出这么多 new dependencies之类的 log，构建缓存目录会一次次刷新，页面会一直卡住？...一些延伸上述分析过程算是找到这个踩坑问题的根源所在，不过，我在 Vite 仓库也搜了相关的 issue，像这种二次预构建的过程其实在正常的项目中也是会真实存在的，主要是为了处理项目中一些动态 import

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很多人不知道什么是大数据，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿

什么是大数据和人工智能，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿因为一直从事php+python+AI大数据深度挖掘的技术研发，当前互联网已经从it时代发展到data时代，人工智能...，都会得到投资人的感兴趣和投资，在电商时代第一批进入电商的人都成为企业家或者成为创业精英，尤其是那几年里从事PHP开发技术工程师特别吃得香，因为很多企业都开始转型做电商平台，需要大量的电商开发技术人才，...我那时候主要是从事PHP开发，解决过一天上千万级访问量的电商网站技术问题，那时候的PHP开发工作特别枪手，然而从2016年左右电商时代就开始走下坡了，主要是做的人越来越多，竞争越来越大，最终形成了像淘宝...标准库：我们中间会有一个数据清洗过程，数据清洗其实很简单，就是把原始库的数据异步复制到标准库中，只是在复制插入到标准库的过程中先判断标准库是否已经存在该条数据了，如果存在就更新之前没有的字段，如果不存在就直接插入库一条...想知道代理IP的问题，我先要理解清楚代理IP里的“透明”“匿名”“高匿”分别是指什么：透明代理IP：:就是我们用这个代理IP去采集天某查的时候，不会隐藏我们自己的IP,我们的IP一种是暴漏透明的，那么天某查会很快识别到同一个客户端

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学界 | 北京大学王立威教授：机器学习理论的回顾与展望（下）

很多深度学习做应用的人会觉得，传统的机器学习理论无法解释今天深度学习的成功，因为今天的深度学习在很多方法跟传统的机器学习理论看上去是矛盾的。...所以SGD这个算法启发大家的一点是，如果从做研究的角度讲，还有没有更好地满足前面讲的方法？我再谈一点可能跟应用结合更紧密的方面。...如果有做深度学习这种实验经验的老师、同学们，不知道大家是怎么做的，反正我的一些学生的经验是这样的：毫无疑问，深度学习的训练是最困难的，经常会发生以下几个现象中的一个或者多个。第一，过拟合。...在今天的深度学习中，过拟合还是一个非常常见的现象。第二种，training loss的问题。你训练很长时间就是不降下来，这是什么原因呢？...关于算法稳定性和SGD具体的算法，为什么它具有稳定性，我想数学上就不用太多讲了，大家可以再思考一下。

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2017深度学习优秀论文盘点

不知何故，这揭示了为什么头几层看起来像Gabor滤波器，并且为什么你可能根本不需要训练它们。用Stephane Mallat的话来说，“我很惊讶它有效”。见下面的论文。...我相信大量的迭代 - 包括用ELBO的贝叶斯层ala PixelVAE来做中间层 - 将会从这项工作中衍生出来。...我们一直做错了！ Nuff说，在一篇里程碑式的论文里：舒尔曼证明了RL算法主要两个族的等价性。...和优化对于为什么SGD算法在非凸面情况下的也能效果好的原理探索（从广义误差角度来看如此难以打败），2017年的工作已经让它变得成熟了。...我的选择与“解开”类别中的Beta-VAE相比有一点小小的优势。

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资源 | 2017深度学习优秀论文盘点（建议收藏）

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【深度学习系列】关于PaddlePaddle的一些避“坑”技巧

最近除了工作以外，业余在参加Paddle的AI比赛，在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题，并找到了解决方法，跟大家分享一下： ---- PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题　　...之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本，我想把BROAD数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开，不能用scp传上去，非常郁闷，只能在本地训练。...本机mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本的，安装完以后，我发现运行一下程序的时候报错了： 1 import paddle.v2 as paddle 2 paddle.init(use_gpu=False...libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0) 现在再运行paddle.init就不会有问题了　不过要注意一点的是：在第二步中...3.不知道怎么用创建好的reader训练　　大家可能会觉得很奇怪，为什么我们创建了reader creator后要返回一个reader函数呢，其实我们是为了方便在训练的时候调用，下面创建一个train_reader

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神经进化算法

我开始怀疑使用随机梯度下降(SGD)/反向传播来训练网络来完成任务的想法，因为可能存在太多的局部最小值。另外，我认为Atari论文中描述的强化学习算法实质上是将记忆元件引入前馈网络系统。...我认为更正确的方法是忍受困难，并使用可以包含反馈和记忆元件的循环神经网络来进行基于任务的训练。这可能会造成用随机梯度下降(SGD)/反向传播来训练循环神经网络非常困难。...我们甚至都不知道我们希望神经网络在当前输入状态下产生什么样的输出。 cne_basic999.jpg 来源：维基百科晚上，我一直在阅读利用遗传算法训练神经网络的方法。...这个理论认为，应该如何做的“好东西”应该被嵌入在获胜者的染色体中，并且通过结合获胜者的权重来产生新的染色体，希望“后代”也是好的，或者比父母好。从这80个新的染色体中，产生80个新的网络。...我在包含许多局部最大值的系统中更喜欢这个方法，所以对于随机梯度下降(SGD)，你最终会得到局部最大值，而神经进化(NE)算法有更大的可能性找到一个更好的局部甚至全局最大值。

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宾大机器学习PhD：我是如何从头开始写一篇顶级论文的？

而在先前的工作中，我就已经知道怎么在各个流行的库中改 clipping 了，我将修改方法放在文章最后一个 appendix。...经过我的测试，我发现斯坦福的文章中 GPT2 在整个训练过程中，所有 itertation 和所有 per-sample gradient 都是 clip 过的。...论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.13650 在这篇文章中，我第一时间去看优化器和 clipping threshold 的选择，直到我在附录翻到这张图： DP-SGD...受这篇新工作的启发，我开始着手做 CV 的实验，让我的算法能被所有 DP 研究者使用，而不是 NLP 搞一套方法，CV 搞另一套。...这里稍微讲一下两篇文章的不同：对方文章更偏理论，比如额外分析了 Abadi DP-SGD 的收敛（我只证了 automatic clipping，也就是他们文中的 DP-NSGD，可能我也不知道咋整 DP-SGD

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浅谈CMT以及从0-1复现

，输出就是什么，引入了一个非image的class token来做分类。...Version1 Version2 网络结构可以说完全不同的情况下，FLOPs竟然一样的，当然可能是写错了，这里就不吐槽了。...这里我考虑了两种实现方法，一种是直接bicubic插值，另一种则是切片，切片更加直观且embeeding我设置的可BP，所以，实现里面采用的是这种方法，代码如下： def generate_relative_distance...一样的增强方法，然后加上了随机深度失活设置，最后比baseline高了16%个点，比SGD最好的结果要高0.8%个点。...4.3. imagenet上的结果 result 最后用全量跑，使用SGD会报nan的问题，我定位了一下发现，running_mean和running_std有nan出现，本以为是数据增强导致的0或者

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机器学习不得不知道的提升技巧：SWA与pseudo-label

每迭代c次，就会对这个做一次滑动平均。其他的时间使用SGD进行更新。...SWA加入了周期性滑动平均来限制权重的变化，解决了传统SGD在反向过程中的权重震荡问题。...（在swa_start之前的step中，lr是0.1，在10个steps之后，lr变成0.05） swa_freq:在swa_freq个step优化之后，会将对应的权重加到swa滑动平均的结果上，相当于算法中的...其实非常简单，就是对于未标记的数据，许纳泽预测概率最大的标记作为该样本的pseudo-label，然后给未标记数据设置一个权重，在训练过程中慢慢增加未标记数据的权重。这个方法的loss如下： ?...这个伪标签我在2017年的一个项目中想到了，但是不知道可行不可行自己当时也无法进行证明，就作罢了，没想到现在看到同样的方法在2013年就提出来了。有点五味杂陈哈哈。

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我是如何从头开始写一篇顶级论文的

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【深度学习】参数优化和训练技巧

确保可以实现零损失，如果没有，那么很可能什么地方出错了。...Cross Validation 交叉验证在李航的统计学方法中说到，交叉验证往往是对实际应用中「数据不充足」而采用的，基本目的就是重复使用数据。...adam,adadelta等, 在小数据上,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。...如果使用sgd的话,可以选择从1.0或者0.1的学习率开始,隔一段时间,在验证集上检查一下,如果cost没有下降,就对学习率减半. 我看过很多论文都这么搞,我自己实验的结果也很好....,如果value超过了阈值,就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15 dropout对小数据防止过拟合有很好的效果,值一般设为0.5 小数据上dropout sgd在我的大部分实验中

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2017年深度学习必读31篇论文

不知何故，令人惊讶的是，这揭示了为什么一个ConvNet前几层像Gabor滤波器，以及你可能不需要培训他们。用Stephane Mallat的话，“我对它的工作原理非常吃惊！”见下文。...我敢肯定，一堆的迭代，包括包在ELBO’ed Bayesian层中的ala PixelVAE将会发挥作用。...，没谁比Dustin Tran从强化学习策略和GAN中借鉴到的思路更好，再次推动了先进的VI。.../119/agz_unformatted_nature.pdf 04 SGD & 优化对于为什么SGD在非凸面情况下的工作方式（从广义误差角度来看如此难以打败），2017年已经是一年一度的成熟了。.../pdf/1710.11029.pdf 05 理论我坚信在解释深度学习为什么有用方面，答案将来自谐波/二阶分析和信息论与基于熵的测量之间的交集。

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【干货】2017年深度学习必读31篇论文（附论文下载地址）

不知何故，令人惊讶的是，这揭示了为什么一个ConvNet前几层像Gabor滤波器，以及你可能不需要培训他们。用Stephane Mallat的话，“我对它的工作原理非常吃惊！”见下文。...我敢肯定，一堆的迭代，包括包在ELBO’ed Bayesian层中的ala PixelVAE将会发挥作用。...，没谁比Dustin Tran从强化学习策略和GAN中借鉴到的思路更好，再次推动了先进的VI。.../119/agz_unformatted_nature.pdf SGD & 优化对于为什么SGD在非凸面情况下的工作方式（从广义误差角度来看如此难以打败），2017年已经是一年一度的成熟了。.../pdf/1710.11029.pdf 理论我坚信在解释深度学习为什么有用方面，答案将来自谐波/二阶分析和信息论与基于熵的测量之间的交集。

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【炼丹大法】如何优化深度学习模型?

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在计算语义相似度中，我看网上说要加range，我不知道往哪里加？

为什么我在容器中不能 kill 1 号进程？

怎么在Excel中截图？这是我常用的几种方法！

在应用开发中，我为什么选择 Flutter 而不是 React Native ？

在字节某中后台项目中落地 Bundleless，我经历了什么？

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