循环网络 循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。 目前如何高效地训练循环网络正在受到广泛关注。...它们可以长时间记住隐藏状态的信息，但很难训练其使用这个潜能。 3. 对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。...图像变形：物体可以以各种非仿射方式变形。例如，手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。 情景支持：物体所属类别通常由它们的使用方式来定义。...复制特征方法是目前神经网络解决目标检测问题的主要方法。在不同的位置使用相同的特征提取器。它也可以在尺寸和方向上复制，这很需技巧并且很贵。复制大大减少了要学习的自由参数的数量。...可以是像玻尔兹曼机这样的能量模型吗？还是由理想化的神经元组成的因果模型？或是两者的混合？ ? 信念网是由随机变量组成的有向无环图。使用信念网我们可以观察到一些变量。
1.1 配置敌人 有很多方法可以使敌人变得独特，但我们将使用非常简单的方法：将它们分为小，中或大。创建一个EnemyType枚举来表明这一点。 ?...我复制了原始敌人的预制件，并将其用于所有三种尺寸，只改变了它们的材质：黄色代表小，蓝色代表中，红色代表大。我没有更改立方体预制件的比例，而是使用工厂的比例配置来调整尺寸。...我们目前的工厂生产三种尺寸的立方体，但是没有什么可以阻止我们创建另一个生产其他尺寸的工厂，例如三种尺寸的球体。通过为游戏分配不同的工厂，从而切换到不同的主题，我们可以更改生成的敌人。 ?...由于它仅适用于序列，因此使其成为嵌套类。它仅在引用其序列时才有效，因此请为它提供一个带有sequence参数的构造方法。 ? （嵌套的状态，引用自己的序列） ?...它会一直进行到完成为止，然后什么也不做。 ? （两波，时间缩放为10） 3 开始和结束游戏 我们可以只玩一个场景，但是一旦完成，就不会再有敌人出现了。
以机器人或智能机器为主角的科幻电影让我们对人工智能的未来充满了幻想，但是把幻想变成现实不是一朝一夕能够完成的，而且我们必须控制人工智能系统使其完全符合我们的预期而不是成为一个烂摊子。...NO.3 优化 利用系统运行时收集的所有数据，内置的算法可以进行分析，以确定它们最佳的工作方式。就好像系统学会了更有效地工作。...它还可以将房间布局的细节存储在记忆中，以备下次使用，并自己返回充电站，在那里它会发出声音信号宣布自己安全抵达! 智能系统也可以相互连接，这样它们就可以一起执行操作，形成一个系统。...这个畅想并不代表我们在人工智能领域已经毫无阻碍，在机器人与人类的交流方面，仍然有许多挑战需要克服。例如，机器人有能力识别我们的意图吗?如果我们以一种恐惧或更自信的方式说话，机器人能察觉吗?...目前最理想化的状态是人工智能系统能够与人类协同工作，让机器来承担更复杂更繁重的任务，而人类的任务是对它们下达命令与监督它们会不会犯错，这样也许是最高效最安全的利用人工智能服务人类的方法。 End
当然，并非所有笑话都可以，但对于很多笑话，它都可以告诉你为什么它们好笑。 问：如果ChatGPT并不那么令人惊讶或令人印象深刻，那么您对公众对它的反应感到惊讶吗？因为反应很大。 ...我认为目前人工神经网络与大脑实际工作原理之间存在一定的分歧。我认为它们现在走的是不同的道路。 问：那么我们现在还没有采取正确的方法？ 答：这是我的个人观点。...如果预测出现错误，那么你就通过网络反向计算，并提出以下问题：我应该如何改变这个连接强度，使其更不容易说出错误答案，更容易说出正确答案？这称为误差或差异。...但是反向传播算法只是一种计算方法，用于确定如何改变每个连接强度，使其更容易说鸟，更不容易说猫。算法会不断尝试调整权重。...但这种方法只适用于数字计算机，因为它们必须能够模拟相同的事物。而不同的生物大脑无法相互模拟，因此它们无法共享连接。 问：为什么我们不坚持使用数字计算机呢？ 答：因为电力消耗。你需要很多电力。
Comparable接口时用来干什么的呢？ 我们应该如何对事物进行比较和排序？这问题听上去有点莫名其妙，但我希望你认真考虑一下。比方说，我们有一组苹果： ? 例1 我们要怎样对它们进行排序呢？...我们希望通过重量进行排序吗？如果是的话，排序是从最轻到最重还是从最重到最轻？当我们对它们进行排序的时候，我们需要反复比较两个苹果的重量，直到正确地排好所有的苹果。苹果1比苹果2重？那它比苹果3重吗？...compareTo(T)如何工作 让我们通过使用compareTo()方法来看看哪个苹果更重，开始吧。 ? 例2 compareTo()方法的工作原理是返回一个int值——或正，或负，或为零。...尽管此代码可以工作，但它不是最有效或干净的解决方案。在例3中，我们重构我们的代码，使其更简单。 ? 例7 正如你所看到的，这大大减少了代码，并且每一次比较只要一行代码。...使用TreeSet和Tree Map，就更简单了——想要它们会自动排序必须实现Comparable接口的元素。
这就是为什么当我开发VeriTensor时，我确保它是实用的。 有效调试的关键是通过断言告诉调试器代码应该做什么。 VeriTensor方法 VeriTensor包括3种技术。...在Python世界中，您可以使用循环，调用任意函数；它比Tensorflow世界中的方法容易得多。...我们可以清楚地看到VeriTensor在检测错误方面很有效。 为什么VeriTensor对检测错误有效？ 首先，它们要求您通过断言定义代码的正确性。...例如，损失函数应随时间减少。但是在任何时间点，包括调试时，这些数字都可以上升或下降。没有正确的值使您很难识别出是否有问题。将此与断言进行比较：您知道发生断言冲突时情况不对。...您只需要将主学习循环变成具有较小学习时间步长的单元测试，以使测试尽快终止。您可以使用真实输入，也可以使用随机输入。
有一些很好的并且实用的工具，用于分析代码的性能，使之比调试更好。 编码时不要试图实现性能改进，除非它们是显而易见的。我更喜欢使我的代码的初始版本保持极其简单和朴素，以便我可以确保它正常工作。...然后，一旦它运行良好，但也许很慢，我启动我的分析工具，并开始寻找方法使其更快，而不降低稳定性。最后一部分是关键，因为许多程序员觉得如果能使代码更快，那么可以降低代码的稳定性和安全性。...你可以尝试并得出结论，这只是一个需要更多 CPU 资源的难题。有了一个作为目标的指标，你会明白什么时候放弃，或已经做得足够了。...循环内有循环吗？调用函数太频繁吗？在调查诸如缓存之类的复杂技术之前，寻找可以改变的简单事物。 一旦你列出了所有最慢和最小的函数，以及简单的更改，使它们更快并寻找规律。...pyprof2calltree和KCacheGrind是更先进的工具，但老实说只能在 Linux 上工作。在视频中，我演示在 Linux 下使用它们。
我说我为什么抽不到SSR，原来是加权随机算法在作祟 ★阅读本文需要做好心理准备，建议带着深究到底的决心和毅力进行学习！ ” 灵魂拷问 为什么有 50% 的几率获得金币？...介绍 元素被选中的机会并不相等，而是由相对“权重”（或概率）被选中的，是偏心的，这就是加权随机。 举个栗子，假如现在有一个权重数组 w = {1, 2, 4, 8}，它们代表如下规则。...方案四、小小优化 对于方案三，怎么有效的减少遍历次数呢？ 当 r 小于等于 0 的速度越快，算法越高效。那我们就让 r 到达 0 更快。先排序这样就能先减去权重大的，减少遍历次数。...有人就不服了，排序不是更浪费时间？ 是的！虽然看起来减少遍历次数！但排序本身就要遍历就是更浪费时间。。。 但是一次排序，反复使用，还是能提高效率的！ 方案五、不可思议！...方案六、不死不休 到目前的位置，我们的解决方案已经足够好了，但是仍然有改进的余地。
Michael Poil：是的，我有几点想说。首先，目前仍然有很多优秀的研究试图从第一性原理出发解释 Transformer，为什么它能学习这些有趣的回路？...除了这种密集的注意力矩阵，我们还有什么其他的选择？ Tri Dao：循环神经网络可以追溯到80年代，也许其中一些更著名的是长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）。...它们处理文本，然后改变隐藏状态，隐藏状态是可以用来生成新token或对文档进行分类的表示。 大约在2016年左右，这些方法效果很好。...这也引出了我接下来想问的一些问题，包括Mamba和Striped Hyena。我们可以一个一个来聊。 3、Striped Hyena 是个什么模型？...因此，之前的模型（例如S4等）具有相当大的隐式状态大小，它们使用卷积试图来避免将状态具体化。 我们希望在循环中加入更多的输入依赖性，然而，这样做阻止了我们使用可以提高效率的卷积视图。
它必须独立地更新部件，计算它们的对象到世界的转换矩阵，然后剔除它们，最后使用GPU实例化或SRP批处理器对其进行渲染。我们确切地知道了分形的工作方式，因此我们可以使用比Unity通用方法更有效的策略。...这种分层依赖性使其不适合迁移到计算着色器。但是仍然可以通过单个过程命令绘制同一级别的所有部分，从而避免了成千上万个游戏对象的开销。 可以使用计算着色器更新分形吗？...为什么使用3作为边界大小？ ? ? （只有最深的一级） 我们的分形再次出现，但看起来只渲染了最深的层次。但帧调试器将显示确实渲染了所有级别，但它们均错误地使用了上一级的矩阵。...第二点则说明Burst找到了一种将多个独立操作向量化为单个SIMD指令的方法。例如，独立值的多个加法合并为单个向量加法。代价-3表示这有效地消除了三个指令。 SLP是什么意思？...就我而言，这将平均更新时间平均缩短为2ms。减少的数量取决于可用的CPU内核数，这受硬件限制以及有多少其他进程已声明线程。 批次计数控制如何将迭代分配给线程。
在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。 本教程使用Unity 2017.1.0f3制作。 ?...该效果可以提供不错的结果，但不能表示正确的透视投影。 物理上更准确地计算偏移量的方法是将高度场视为几何表面下方的体积，并通过它拍摄视线。...他们的名字并没有告诉你他们到底在做什么，但是告诉他们他们正在努力实现什么。 与使用单个纹理样本相比，它们在高度场上进行射线成像以创建更好的视差效果。除此之外，他们还可以应用其他阴影和技术来改进算法。...（Raymarching 分为10步，没有偏差 没有限制） GPU可以使用实际的循环吗？ 是的，但是我们必须丢掉渐变说明。这可以通过自己确定UV派生并手动控制mipmap级别来实现。...只要不依赖深度缓冲区，后处理抗锯齿技术仍然可以使用。 能把每个片段写入深度缓冲区吗？ 在足够先进的硬件上确实可以做到这一点，从而可以使其他几何图形与高度场正确相交并应用阴影。不过，它并不便宜。
这迫使我学习了很多技能，包括： 编写单元测试 遵循编码风格 编写接受更改参数的函数 彻底记录代码 让他人检查代码 重构代码，使其更简单、更易于阅读 对于还未工作的数据科学家，你也可以通过参与开源项目获得这些经验...总有需要改进的地方(在Sublime Text 3中使用pylint)。 我还想研究计算机科学的许多其他方面，例如编写有效的实现，而不是用蛮力方法（例如使用矢量化而不是循环）。...我目前采用的方法是将数据集分为多个子集，开发能够处理每个部分的管道，然后使用Dask或Spark，与PySpark并行地运行管道中的子集。...这种方法不需要用到超级计算机或集群，你可以在个人计算机上并行操作。 此外，由于像Kaggle等数据存储库，我能够找到一些大型的数据集，并查看其他数据科学家的处理它们的方法。...我已经学到了很多有用的技巧，例如通过更改数据框中的数据类型来减少内存消耗。这些方法有助于更有效地处理任何大小的数据集。 虽然我还没处理过TB级的数据集，但这些方法帮助我学习了处理大数据的基本方法。
但是它们对于创建工作良好、易于使用并且不会引起安全问题的PHP应用程序来说是绝对必要的。好消息呢？有一种方法可以使代码审查有效。让我们分解一下在审查PHP代码时要寻找的关键内容。 核心原则 1....交互状态：元素是否提供悬停、聚焦或活动状态的视觉反馈？ 3. 代码可读性：你能读懂它吗？ 可读的代码对于可维护性和协作是必不可少的。让我们把重点放在使您的代码易于人类和机器解析。...如果有注释，它们是否专注于解释逻辑或设计选择背后的“为什么”，而不是简单地重复代码的功能？ 如果代码感觉很复杂，建议作者重构。这可能涉及提取方法，使用更具描述性的变量名，或为清晰起见重新构造代码块。...分析您的核心算法，并寻找使用更有效数据结构的机会（例如，考虑哈希表而不是用于搜索的嵌套循环）。熟悉大O表示法有助于理解代码的效率如何随着较大的数据集而扩展。...这种方法可以在整个代码库中实现粒度错误处理。策略性地使用不同的日志级别（调试、信息、警告、错误）。 适当地配置日志记录工具，以根据严重性进行存储或发出警报。最后，仔细考虑显示给用户的错误消息。
想想如果你的团队编写更少的代码，你可以减少或避免哪些成本，更不用说你可以追求的新收入机会了。 Gartner 预测，到 2025 年，超过 50% 的企业将在生产中使用 GraphQL API。...这造成了一个永无止境的更新、补丁和版本控制循环，这会夺走推动创新的所需资源。 GraphQL 提供了一种摆脱这种 复杂性 陷阱的方法。...使用 GraphQL 的 3 个优势 GraphQL 提供了三重好处，可以增加收入：降低成本和复杂性、缩短上市时间以及更快地交付更好的产品。...使用 GraphQL，团队可以更有效地协作，这要归功于其模式驱动的方法，该方法促进了对数据模型的共同理解并减少了误解。...集成时间也大大减少，因为 GraphQL 的灵活性和适应性使其更容易与现有系统和服务集成。
id=SJAr0QFxe 说明：我很喜欢这篇论文，因为其给出了一些关于如何使用残差或 skip 连接的有见地的经验法则。2016 年最热门的创新，一些人尝试解构这项技术，然而他们的努力却遭受了打击。...有人说因为这项研究中使用了简化过的模型。但这个理由可以说是荒唐可笑，你难道不会选择使用简化模型来表征复杂的模型吗？这难道不是理所当然的事情吗？ 5....这是故意在向著名作者的脸上丢鸡蛋吗？我猜想是因为这篇研究的基础实验数据不够性感，不能打动评审。有评论写道：「有趣的实验数据，但并没有理论。」简直是完全不切实际的期望。 10....（2）观察对抗训练对单步 attack 方法的稳健性。（3）发现多步 attack 方法要比单步 attack 方法有较小的可迁移性，所以单步 attack 对进行黑箱 attack 更好。...为了有效的部署这些循环网络，我们提出了一种技术，在网络的初始训练过程中通过剪枝权重的方法减少网络的参数。在训练结束时，网络的参数会稀疏，但准确率依然接近原始的密集型神经网络的准确率。
小编一直非常好奇，为什么大家这么关注GPT-5呢？GPT-4的重大更新还不能满足吃瓜群众的需求吗？...微调涉及使用针对目标任务的小型数据集对预训练模型进行再训练，比如针对ChatGPT的对话数据。在微调期间，将调整模型的参数，以最大程度地减少特定任务的数据集上的误差。...GPT-3.5的关键特性提高语言理解能力：与前辈相比，GPT-3.5展现了对上下文、细微差别和语义的更深层次理解；模型规模增大：拥有1750亿个参数，GPT-3.5是目前最大的语言模型之一，能够捕获更复杂的模式并生成更连贯的文本...Q：ChatGPT-4使用的是什么模型？A：ChatGPT-4基于GPT-4语言模型，这是OpenAI开发的GPT系列中最先进的模型。...就目前而言，GPT-4提供了最先进的功能，而GPT-3.5则是通用及聊天应用场景下更经济实惠的选择。如有侵权，请联系删除。
Virtual DOM 有什么优势？”...也不知道是接纳了哪方的知识，让我一直有能轻松回答这个问题的错觉， 其实对于这个问题我是缺乏思考的。...DOM 对象快 使用 Virtual DOM 可以避免频繁操作 DOM ，能有效减少回流和重绘次数（如果有的话） 有 diff 算法，可以减少没必要的 DOM 操作 跨平台优势，只要有 JS 引擎就能运行在任何地方...（Weex/SSR） 它们的理解正确吗？...使用 Virtual DOM 可以避免频繁操作 DOM ，能有效减少回流和重绘次数 ❌ 无论你在一次事件循环中调用多少次的 DOM API ，浏览器也只会触发一次回流与重绘（如果需要），并且如果多次调用并没有修改
下面给出了一些你应该尽量避免使用的注释。他们不会提供太多的有效信息，可能会误导用户，并使代码变得混乱。 不增添有效信息的冗余注释： ? 误导性的注释： ? 搞笑或轻蔑的注释： ?...使用我们目前所学的知识进行重构的一个例子 让我们闭上眼睛，假设我们正在做一个计算器应用程序。该程序用到了一些可以分别让我们做加法、减法、乘法、除法的函数，将运行结果输出到控制台。...缩进是不一致的——使用什么样的缩进格式并不重要，只要格式保持一致 第二个函数有一些冗余的注释——我们可以通过阅读函数名和函数内的代码来判断发生了什么，所以我们真的需要这里的注释吗？...第三和第四个函数没有使用良好的命名——「doStuffWithNumbers（）」并不是用最恰当的函数名，因为它并没有说明函数做了什么。（x，y）不是描述性的的变量，x 和 y 有作用吗？它们是什么？...是数字吗？还是香蕉？ 这些方法做了不止一件事——它们要执行计算，但是也要显示输出。我们可以按照「DRY」原则将现实逻辑拆分为一个独立的方法。
使其相对于焦点形状从0.1到1。 ? ? （卫星配置，相对缩放比） 在这个范围内使用一个随机值，而不是我们目前使用的固定的0.5。 ?...我们可以通过do while循环来做到这一点。 ? do while循环是如何工作的？ 它是while循环的替代方法，用于当循环的代码块必须至少执行一次时。...我们可以对FloatRangeSliderDrawer做同样的事情吗？ 是的，但是这个折叠项的代码是专门处理浮点数的，所以需要对其进行调整，以适应浮点数或整数。...我在这里就不处理了，因为我心里没有卫星数量的限制。即使是负值也是有用的，因为它们可以用来降低卫星出现的可能性。...（每个形状随机0~3个卫星） 我们可以为卫星创建卫星吗？ 是的，除了它们的行为外，一颗卫星就像其他形状的卫星一样，可以作为另一颗卫星的焦点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
