小编现在待的公司是一家提供云仿真软件的公司（远算科技），虽然这种形式的软件产品十分便利，价格还十分低廉，但是由于业内并不太了解，因此经常需要去接触制造类企业……因此我不得不经常乘坐高铁……
对于一个无约束优化问题，如果目标函数是一个凸函数(或凹函数)，那么我们只需要求得梯度为0的点即可，极大似然估计其实就是一个凸优化的问题。
以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响，得出结论:在重叠描述符块中，细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离，因此我们引入了一个更具挑战性的数据集，其中包含1800多张带注释的人类图像，具有大范围的姿态变化和背景。
经过几年的打磨和多次的重构，我的iOS开源界面布局库MyLayout的star数量终于在2018年8月6号破3000了！有图为证：
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.
对于机器学习给出了这样一个定义，机器学习是由三个部分组成，分别是表示、评价，还有优化。这样的三个步骤，实际上也就对应着在机器学习当中所需要的数学。
原文： http://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/ 作者：Ben Frederickson
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
梯度下降是数据科学的基础，无论是深度学习还是机器学习。对梯度下降原理的深入了解一定会对你今后的工作有所帮助。
上一篇《Android绘图Canvas十八般武器之Shader篇(上)》 我们知道了Bitmap的用法，及TileMode的详细情况。接下来，这一篇作为整个知识体系的下半部要讲的是Shader的其它几个子类。 首先声明，网上很多称之为渲染，如图形渲染，线性渲染等，而在这里我更喜欢称为渐变。
过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。
下面是马克斯·普朗克智能系统研究所研究人员的客座文章。在本文中，研究人员描述了一种从图像或稀疏点云进行密集4D重建的新方法。
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
Tom Mitchell将机器学习任务定义为任务Task、训练过程Training Experience和模型性能Performance三个部分。 以分单引擎为例，我们可以将提高分单效率这个机器学习任务抽象地描述为：
首先看一个二元函数（再复杂一点的函数就很难直观地呈现出来）的三维图像和对应的等高线，其中函数表达式为
程序小哥 Vijish Madhavan 刚刚开源了他搞的去纹身模型 SkinDeep，下面是这个 AI 应用到那个 AI 身上的效果，看起来效果杠杠的。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自北航人工智能研究院的韦星星副教授团队设计出一种隐蔽性更强、物理实施更简单、速度更快的 “对抗红外补丁”，可用于针对红外模态的物理鲁棒性评估研究。 在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。 已有不少研究者针对可见光模态提出了物理鲁棒性评估技术，它们被设计在常见的物品上，有着精
当无纸化的世界还没有出现的时候，越来越多的人通过扫描文件和照片来摆脱纸张。不过，光有扫描仪是不够的。你需要软件来驱动扫描仪。
激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。
我需要同时利用许多已知的 SSRF 技术来成功利用同一公司的许多端点。在发现之后，我将其应用于使用攻击者控制的 URL 的所有功能，并发现 2 个盲读和 1 个全读 SSRF。这是一个错误赏金计划，因此盲 SSRF 以 dups 的形式关闭，另一个被接受。
编译 / 刘小芹 弗格森 转自 / 新智元（微信号：AI_era） 原文网址 / simons.berkeley.edu 近年来，深度学习已经成为了大量应用转型的解决方案，经常有“超越最好水平”的性能出现，但是，对于理论研究者和实践者来说，获得对一般深度学习方法和算法的更深度的理解，是极其重要的。我们描述了四种简单的问题，每一种问题，深度学习中经常使用的基于梯度的算法通常都是失败的，至少也会面临显著的困难。通过具体的实验，我们勾勒出了这些失败，并提供了用于解释这些失败形成原因的理论分析，最后，给出可能
【新智元导读】深度学习力量强大，但无论是理论研究者还是实际从业者，了解深度学习的局限也是十分重要的。耶路撒冷希伯来大学的一组研究人员，其中有两位任职于 Mobileye，发表了论文及演讲，介绍了深度学习４个常见问题，这些都是基于梯度的算法可能失败或很难解决的，特别是因为几何原因。 近年来，深度学习已经成为了大量应用转型的解决方案，经常有“超越最好水平”的性能出现，但是，对于理论研究者和实践者来说，获得对一般深度学习方法和算法的更深度的理解，是极其重要的。我们描述了四种简单的问题，每一种问题，深度学习中经常使
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。
在将 线性回归 和 logistic回归 应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳。 正则化能够改善或者减少过度拟合问题。
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
您可能听说过所谓的内核技巧，这是一种支持向量机(SVMs)处理非线性数据的小技巧。这个想法是将数据映射到一个高维空间，在这个空间中数据变成线性，然后应用一个简单的线性支持向量机。听起来很复杂，但操作起来确实如此。尽管理解该算法的工作原理可能比较困难，但理解它们试图实现的目标却相当容易。往下读，自然就会明白了!
大数据文摘作品 编译：文明、Gao Ning 、Aileen 通过使用两个神经网络的相互对抗，Ian Goodfellow创造了一个强大的AI工具。而现在，他以及我们所有人都必须开始面对其所带来的后果了。 *本文系mit technology review的人物特写，希望阅读英文原文的读者请拉至文末查看原文链接。 2014年的一晚，Ian Goodfellow和一个刚刚毕业的博士生一起喝酒庆祝。在蒙特利尔一个酒吧，一些朋友希望他能帮忙看看手头上一个棘手的项目：计算机如何自己生成图片。 研究人员已经使用了神经
现如今，人们将深度学习运用到几乎所有领域，那些最“时髦的”领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音分析、推荐系统以及预测系统。但是，有一个领域被大家遗忘在机器学习的角落，那就是信号分析（或时间序列分析）。本文中，将首先向大家展示信号和时间序列的重要性，接下来简要地回顾一下经典的方法，然后分享一下在Mawi公司运用深度学习处理信号的经验以及在算法交易领域的经验。
王瀚宸 王小新 编译自 TheOrangeDuck 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不work！到底该怎么办！
在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。
每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不 work！到底该怎么办！ 机器学习博客 TheOrangeDuck 的作者，育碧蒙特利尔实验室的机器学习研究员 Da
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前，图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中，LeCun 表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」 而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文，Pinker 表示：「 通用近似定理很好地解释了为
1、android：layout_gravity是设置该控件相对于父容器对齐方式； 2、android：gravity是设置子元素在该容器内的对齐方式。 3、layout_gravity和gravity可以设置的值：top、bottom、left、right、center_vertical、fill_vertical、center_horizontal、fill_horizontal、center、fill、clip_vertical。（一个属性可以包含多个值，需用 “|” 分开），其具体作用如下：
通常，在编程中，当某物是公共的时，你可以访问它并使用它；当它是私有的时，你不能。这就像思考某事与说出某事：当你思考某事时，它是你自己的；但是，无论你大声说出什么，它都不再只属于你，而变得公开。
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：
上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。
Batch Normalization确实是深度学习领域的重大突破之一，也是近年来研究人员讨论的热点之一。Batch Normalization是一种被广泛采用的技术，使训练更加快速和稳定，已成为最有影响力的方法之一。然而，尽管它具有多种功能，但仍有一些地方阻碍了该方法的发展，正如我们将在本文中讨论的那样，这表明做归一化的方法仍有改进的余地。
端到端的深度神经网络是个黑盒子，虽然能够自动学习到一些可区分度好的特征，但是往往会拟合到一些非重要特征，导致模型会局部坍塌到一些不好的特征上面。常常一些人们想让模型去学习的特征模型反而没有学习到。
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
这一节，我们会开始关注拟牛顿法。拟牛顿法是另外一个系列的优化算法，也是无约束优化算法的最后一大块。从这一个部分开始，理论的证明会开始减少，而更多的开始注重于对优化思想的介绍与理解。这是因为一方面方法和问题变得更加的复杂，另一方面也是因为很多内容的理论部分都不完备。不过这样也不是坏事，毕竟优化本来就是一门应用性很强的学科。多花点时间关心下实际的效果也自然是有必要的233。
1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束条件的可行性，以及参数初始化和更好的激活函数等其他训练进步，它们再次开始在各种竞争中占据主导地位，并在各种人类辅助技术中找到了应用。
随着圣诞节的临近，街头巷尾都弥漫着浓浓的节日氛围。这不仅仅是一个普通的节日，更是一年中最适合表达爱意的时刻。今晚的平安夜，你是否想为你的女朋友准备一份特别的礼物？如果你是一位编程爱好者，那么我有一个非常独特且富有创意的想法——用CSS手绘一个可爱的圣诞老人！
现在是星期五下午三点。 为什么？ 因为总是在星期五下午三点出事。 您会收到一个通知，说客户发现了您的软件中的一个 bug。 克服最初的疑虑后，您可以联系DevOps来了解应用日志的状况，因为您记得收到了有关它们已被移动的通知。
卷积神经网络（二） ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要介绍几种卷积网络模型，学习它们的结构、组成、特点等。 二、Let
编者按：最近，国外一名小姐姐分享了自己的编程学习经验，引起了不少关注。她名为Keri Savoca，小时候就学了HTML并开发了网站。之后又学习了SQL语言以及JavaScript和Ruby等。在这个过程中，她也积累了不少感悟与经验，并分享了出来。有人阅读了之后称，文章里面的确有比较扎实的干货。希望能够给你带来启发。
神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片，而我之前并未对它做过任何标记。 当我搜索‘cathedral’，G
隐藏单元的设计是前馈神经网络一个独有的问题：该如何选择隐藏单元的类型，这些隐藏单元用在模型的隐藏层中。隐藏单元的设计是一个非常活跃的领域，并且还没有许多明确的指导性理论原则。
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