先看看百度百科的解释：IC验证工程师，工作主要是根据芯片规格和特点设计并实现验证环境；根据芯片或模块的规格，利用已实现的验证环境进行验证和回归。...简单来说，IC验证工程师，相当于一个测试员，测试IC设计工程师设计的代码有没有问题，有没有实现设计文档里头的功能，我们现实扮演的就是"找茬"，日常工作就是玩"我们来找茬吧"的游戏，debug春夏秋冬，日常爆粗口都是...既然要验证，那就涉及到验证平台的搭建，验证环境的建立，总结功能点，编写测试用例，编写验证文档，写脚本等等。大的公司一般都分工明确，我是小公司，什么都干。 好像还不懂？...验证人员相当于一位品尝师，他要对照菜谱，亲自尝试一下这个菜，才能把菜端给客人吃。那首先他得认识这个菜，认识这里头的原料吧（verilog你必须会呀），原料选对了没有，菜熟了没有（代码全不全）。...然后再针对几个问题做一下集中回答： 1. IC验证工程师需要敲代码吗？ 要的，但不是一天天的狂敲代码。作为一个IC验证工程师，你是半个程序员。
如果你正在看一个竞赛或一个数据集，没有人做过特征重要性，成为第一个这样做的人总是会赢得很多票，因为最重要的是哪些特征是重要的。...问题：一旦我们洗牌并获得一个新模型，这些重要性的单位究竟是什么？这是否是 R²的变化？这取决于我们使用的库。所以这些单位有点像……我从来没有考虑过它们。...当它进入我们的数据框时，现在它是一个数字，因此随机森林不知道它最初是一个类别——它只是一个数字。因此，当构建随机森林时，它基本上会说它是否大于 1 或不大于 1。或者它是否大于 0 或不大于 0。...我们可以做的是为每个类别创建 6 列，每列包含 1 和 0。在我们的数据集中添加了 6 列后，随机森林现在可以选择其中一列并说“哦，让我们看看 is_unknown”。...然后我做的是，我取这些组并创建一个小函数get_oob（获取 Out Of Band 分数）[1:04:29]。它为某个数据框执行一个随机森林。
它还改变了您对如何编写测试的思维方式。您必须考虑您期望从函数中获得的不同行为。在不知不觉中，场景越来越多，因为您正在考虑边缘情况，甚至为它们编写测试，所以编写单元测试的收益也逐渐降低。...您应该将 [您的测试工作] 集中在风险点上。— Martin Fowler，重构 特别是某个代码逻辑导致的线上bug，或者其它同学发现的问题，都可以编写成测试用例，防止此类错误的再次出现。...这种问题被称为误报，看似无懈可击的测试用例，其实没什么用处，为了防止这种情况，请考虑是什么导致您的测试失败。更好的是，从失败的测试开始，然后编写代码直到它通过。在不知不觉中，您正在进行测试驱动开发。...幸运的是，有一个简单的解决方案：控制时间的流动。例如，Python 具有用于此的freeze-gun模块。 您是否使用随机性来生成示例数据？...有一个名为faker的 Python 库，它可以轻松生成真实的数据，如姓名、地址或电话号码。它非常适合填充演示环境或冒烟测试。对于单元测试不是那么有用，通常而言，使用硬编码的单元测试用例最可靠。
5 为了确定你的网络容量，尝试用一小部分训练例子来超载你的网络(andrej karpathy的提示)。如果它没有超载，增加你的网络容量。...在过拟合后，使用正则化技巧如L1、L2、Dropout或其他技术来对抗过拟合。...有两件事需要考虑： 第一，如果你关心快速收敛，使用自适应优化器，如Adam，但它可能会陷入局部极小，提供了糟糕的泛化(下图)。...如果您从头开始训练您的网络，请考虑一个大于或等于1e-3的学习率。您可以尝试这些起点，并调整它们，看看哪个是最好的，选择那个。...如果你还没有得到你还找精度高,调整你的hyper-parameters,网络体系结构或训练数据,直到你得到你正在寻找的准确性。
如果您正在处理图片，使用类似于 MacOS 的取景器的功能滚动浏览缩略图，将可以让你快速地浏览数千个图片。对于音频，你可以使用取景器播放预览，或者将文本随机片段转储到终端。...8 16 0 0 20]] 这可能看起来很吓人，但它实际上只是一个表格，显示网络出错的详细信息。...持续收集数据 我从来没有见过收集了更多的数据，但最终没有提高模型准确性的情况，事实证明，有很多研究都支持我的这一经验。 ?...潜在的风险 几乎所有的模型错误对应用程序用户造成的影响都远大于损失函数可以捕获的影响。你应该提前考虑可能的最糟糕的结果，并尝试设计模型的后盾以避免它们发生。...如果因为过于敏感而无法获取模型的输入数据，请使用内部测试或内部实验来确定哪些输入可以产生这些错误，然后替换回归数据集中的那些输入。
数据集构造和其他： 你没有以正确的方式构造验证集。训练数据集中的类分布在很大程度上不同于验证集。验证本身也可能有问题。假设你正在构建一个图像分割模型，并且数据集由从视频中捕捉的几个帧组成。...假设一个虚拟网络正在由左侧图像组成的数据集上训练。现在，如果在右边的图片上进行测试，这个训练过的网络很可能会失败，因为网络从来没有遇到过猫的图片。 数据集中有标签噪声。...如果在构造数据集时，没有使用预训练模型的原始数据集的平均值和标准偏差来规范化数据集。这样，你的网络将无法捕获正在接受训练的数据集的真实分布。...根据我的经验，我发现我最常见的错误要么是没有按照正确的顺序加载数据和标签，要么是没有在登录时应用 softmax。...我们将首先创建更小的数据子集，包括训练集中的 1000 个（每个类 100 个图像）图像和随机顺序的测试集中的 300 个（每个类 30 个图像）。我们还将确保这两个集合中类的分布没有任何偏差。
于是，在模型不变的情况下，我尽量将图片进行旋转。我首先尝试训练网络随机旋转0°、90°、180°、 270°，这都没有任何实质性的帮助。但是，这样做使得图片的平均预测水平有了一定的提高。...我尝试用低于原来10倍的学习速率去恢复那个开始过度拟合点上的训练过程。这通常可以将准确率提高0-0.5%....几天后，考虑到放弃36%的数据可能是太多了，我将训练集和验证集并到了一起，并且使用测试集来检验我的结果。...解决过拟合 在努力处理过拟合的过程中，我试了若干种方法，没有一个能产生重大的改进： 增加网络中的丢失率； 增加更多的数据（随机变化， zoom， 倾斜）； 训练更多数据：使用 90/10 分割替代 80...在训练过程中，图像被随机地旋转90°、180°、 270°或者根本不旋转。在测试过程中，模型#1中描述的10个变量，每一个都会在旋转90°、180°或270°的过程中新生成3个以上的变量。
幸运的是，我们的大脑非常擅长这一点。 有一次我发现数据集中包含重复的例子，还有一次我发现了损坏的图像/标签。我会尝试寻找数据的不平衡和偏见。...验证损失函数 用正确的损失值来验证损失函数， 例如，如果要保证初始化最后一层的正确， 你需要在softmax初始化时测试log(1/n_classes), 相同的默认值可以是L2 回归、Huber losses...我喜欢为我现在正在做的事情编写一个非常具体的函数，让它运行，之后概括它得出的的结果。这非常适用于矢量化代码，我一般都是先写出一个完全循环的版本，然后一次一个循环地将它转换为矢量化代码。...创意性地造数据。如果半真半假的数据不起作用，那么可以尝试假数据。人们正在寻找扩展数据集的创造性方法；例如，域随机化、模拟、甚至是GAN。 预训练。...我在最后，并且是在“及时停止”之后提到这一点，是因为我在过去发现过几次，更大的模型最终会有更大程度的过拟合，但它们的“及时停止”性能往往比较小的模型好得多。
注释分类 我随机阅读Redis源代码时开始分类工作的，这样检查注释在不同的上下文中是否有用，以及为什么在这个上下文中有用。...通常，函数注释位于函数定义的顶部，但它们可能位于其他位置，记录类、宏或与其他函数隔离的代码块，这些代码块定义了某些接口。 rax.c： /* 在当前节点的子树中寻找最新的密钥。...*内存不足返回0，否则返回1.对于下面的迭代函数这是不同的helper函数 * / int raxSeekGreatest（raxIterator * it）{ ......对我来说答案很简单：我希望API文档与代码完全匹配。随着代码的更改，应该更改文档。 出于这个原因，在函数代码前加入使用这个函数的注释使API文档更接近代码，三个好处： 1....检查清单注释 这是一个非常常见和奇怪的问题：有时由于语言限制，设计问题，或者仅仅因为系统中出现的自然复杂性，不可能将所有包含的概念或界面集中在一个代码部分呈现，因此代码散落在各个地方，需要告诉读者记住在当前代码的其他地方也有相关代码
usp=sharing 1. 遍历150万条评论 ? ? 我们以前研究过音频目录中的分级分布，注意到顶部选择的少数节目的分级的极端集中（标题等级日志和评论数量日志之间的大致线性关系）。...‘Unk' ——即用‘unk’代替所有数据集存在但词汇表中缺失的词汇。 3. 填补或删减所有条目去统一长度、序列长度和假设函数中的参数。 4. Tokenize（也就是整合）数据集中所有的单词。...我们将构建一个字典用来统计数据集中每个单词出现的频率，然后我们将使用平率最高的10,000个单词来构建词汇表，并且用“unk”来编码我们的数据集——如用“unk”替换评论中我们词汇表中没有的单词。...在每种情况下，LSTM层都将输入一个具有relu激活函数的全连接层和输出一个具有sigmoid激活函数的输出层，后者将得到一个介于0和1之间的值，该值将被阈值化以进行类别预测。...你为什么不喜欢的的表现呢？ 因为她的音色，她读每一个角色感觉都是一样的。 你不喜欢这本书，但它有没有什么优点呢？
问题简述 给予一个多维数组和一个描述取值路径的一维数组, 通过调用函数f返回取值路径描述的值，如 f([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [0, 0]) -> 1 原问题传送门 之所以想记录一下是因为之前有在...，我就说嘛，这么简单的题目不一把过岂不是有点丢脸，然后就直接点了提交，然后就蹦了一大片的failed测试用例出来，仔细看了看失败的测试用例，并没有看懂，因为都是很多莫名奇妙的数据，并且每次返回的结果都不一致...之后一直以为是自己有一些边界情况没有考虑到，就前前后后又看了几次自己的答案，并没有发现什么大的问题，但是无论怎么提交都是失败。之后前前后后大概看了15分钟左右，突然就觉得是我自己把问题想简单了。...关于纯函数是函数式编程中最基本的概念之一，所谓纯既是要求函数没有副作用，我这里的getElement使用了Array.shift方法，会对原数组进行修改，从而产生副作用。...但是还没有结束，因为自己的代码在实现上还是挺啰嗦的，同时还使用了深拷贝大法，有没有更简单的方法呢？ 有的。
“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。 你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？ 由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。...1.检查你的输入数据 检查你向网络输入的数据是否有意义。例如，我不止一次搞混了图像的宽度和高度。有时候，我会错误地输入全0数据。或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。 15....该论文指出你正在使用的算法应该指定优化器。如果没有，我倾向于使用Adam或带动量的普通SGD。 查看这篇由Sebastian Ruder撰写的优秀文章，了解更多关于梯度下降优化器的知识。
对于这些描述，我将使用“数字列表”来表示随机的事物列表。这可能是一堆扑克牌，一张纸上的数字，名称列表或其他任何可以排序的东西。...你还应该看到，维基百科页面正在使用的数据结构，与DoubleLinkedList完全不同。维基百科的代码假设在数组或列表结构上实现函数。...，我正在使用random.randint函数生成随机数据进行测试。...我将这些实现为一个单独的模块，但是将它们作为函数，添加到DoubleLinkedList更简单吗？如果你这样做，那么你需要将该代码复制到可以处理的其他数据结构上吗？...我们没有这样的设计方案，如何使这些排序算法处理任何“类似链表的数据结构”。 再也不要使用气泡排序。我把它包含在这里，因为你经常遇到坏的代码，并且我们会在练习 19 中提高其性能。
一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。...2.数据集问题 1.检查你的输入数据 检查你向网络输入的数据是否有意义。例如，我不止一次搞混了图像的宽度和高度。有时候，我会错误地输入全0数据。或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。 15....该论文指出你正在使用的算法应该指定优化器。如果没有，我倾向于使用Adam或带动量的普通SGD。 查看这篇由Sebastian Ruder撰写的优秀文章，了解更多关于梯度下降优化器的知识。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...好吧,我正在构建一个花哨的裤子wordpress主题和部分主题有PHP获取图像宽度和使用这些数字来调整页面元素.它在我的本地机器上工作正常,但是当我使用cpanel将主题放在我的托管服务器上时,它不起作用...wordpress的根目录中创建了一个php.ini文件,其中包含： [PHP] allow_url_fopen = 1 那会有用,但它不会....反正有没有让这个工作？...解决方法: 尝试将此代码添加到.htaccess文件中： php_value allow_url_fopen On 如果它不起作用,您将需要向您的托管服务提供商询问您的php.ini文件位置(如果存在)
一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。...1.检查你的输入数据 检查你向网络输入的数据是否有意义。例如，我不止一次搞混了图像的宽度和高度。有时候，我会错误地输入全0数据。或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。 15....该论文指出你正在使用的算法应该指定优化器。如果没有，我倾向于使用Adam或带动量的普通SGD。 查看这篇由Sebastian Ruder撰写的优秀文章，了解更多关于梯度下降优化器的知识。
1.处理缺失值 我看到的最大错误之一是人们如何处理缺失的价值观，这不一定是他们的错。网络上有很多资料说，您通常通过均值插补来处理缺失值 ， 将空值替换为给定特征的均值，这通常不是最佳方法。...特征工程是将原始数据转换为更好地表示人们正在试图解决的潜在问题的特征的过程。没有具体的方法可以执行此步骤，这就是使数据科学与科学一样多的艺术。...3.特征选择 可以大大提高模型准确性的第三个领域是特征选择，即选择数据集中最相关/最有价值的特征。特征太多会导致算法过拟合，而特征太少会导致算法不足。...我喜欢使用两种主要方法来帮助您选择功能： 功能重要性：某些算法（例如随机森林或XGBoost）可让您确定哪些功能在预测目标变量的值时最“重要”。...为了解释为什么集成学习算法如此强大，我将以随机森林为例： 随机森林涉及使用原始数据的自举数据集创建多个决策树。然后，模型选择每个决策树的所有预测的模式（多数）。这有什么意义？
我曾经想象过，如果我把所有关于C ++的书籍都看一遍，并掌握了模板元编程之类的东西，我说不定会成为系统编程的全能之神，我写的代码会让人大吃一惊。...让我们面对现实吧：C可能很难用，但它确实足够“优雅”，而提到C++，你很难跟“优雅”搭上边。 很多前C ++程序员最终都用回了C。就我而言，我发现了D语言。...\n", 1 + 1); } 这个例子虽然浅显，但它体现出了C++和D之间背后理念的一些区别。 这篇关于C ++成员函数指针的文章也是对D的起源的一个很好的解释。...Walter曾经说过，他在部署C ++模板的痛苦经历，让他考虑过根本不把该功能纳入D，后来他意识到，这个过程本来不需要那么复杂。...\n", 1 + 1); return 0; } $ dmd -betterC example.d $ ./example 1 + 1 = 2! 生成的二进制文件看起来很像等效的C二进制文件。
之后我们便可以进行训练，可视化损失函数，评估指标（如准确性）等，在进行模型预测，并在过程中使用明确的假设进行消融实验。 这一步的核心技巧有： 固定随机种子。...验证是否减少了训练loss，在这个阶段，我们更加希望看到在数据集上欠拟合，因为你正在使用一个玩具模型。试着稍微增加它的容量。你的训练损失有没有像应该的那样减少？...这更像是一个通用的编码技巧，从头开始编写一个相对通用的功能。我喜欢为我现在正在做的事情编写一个非常具体的函数，让它工作起来。...与真实数据相比，下一个最好的方法是半假数据——尝试更激进的数据扩充。 创造性的数据增加。如果有一半的假数据不起作用，假数据也可能起到作用。...人们正在寻找扩展数据集的创造性方法；例如，域随机化、模拟的使用、巧妙的混合，例如将（可能模拟的）数据插入场景，甚至是GANs。
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