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今天是LeetCode第42篇文章，我们来看看LeetCode第73题矩阵置零，set matrix zeroes。
说明：本文中所有程序均在Windows 2000 Server中文版 + SP2上编译运行无误 开发环境：.Net 框架1.0 Version 1.0.3705
近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
本文讲述如何编写可维护性的代码，包括使用有意义的命名、控制代码的复杂度、使用函数和模块、避免使用魔法数字和字符串、保持代码的整洁和一致性、为代码添加注释和文档、使用版本控制、测试代码、编写简洁的代码、分离关注点、保持小规模代码库、以及进行自动化开发部署和测试。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
本文转载：http://www.cnblogs.com/fangpage/archive/2011/07/22/inputdirector.html
总第75篇 本篇为数学之美连载篇二，你还可以看：数学之美（一） 11|矩阵运算与文本处理： 无论是词汇的聚类还是文本的分类，都可以通过线性代数中的奇异值分解来进行，这样自然语言的处理问题就变成了数学问题。 我们在前面讲过利用余弦定理去对新闻进行分类，这种方法需要对所有新闻做两两的计算，而且要进行很多次迭代，耗时会特别长，尤其是当新闻的数量很大且词表也很大的时候，所以我们就在想，有没有一种办法可以一次性把所有的新闻相关性计算出来。这种方法就是奇异值分解，简称SVD。 奇异值分解是将一个大矩阵分解成三个
关于HOG特征（梯度统计直方图）简单介绍一下，首先是对原图进行灰度化（hog统计的是梯度信息，色彩几乎没有贡献），再进行gamma压缩和归一化（减轻光照影响）。然后进行统计，首先是统计每个cell（代码里用的是4_4）里的梯度（包括大小和方向，大小用来加权方向）统计直方图，再把几个cell合并成一个block，作为这个block的hog的特征，并对这个特征进行归一化处理，可以进一步减轻光照影响。 合并成block的时候有两种方式，一种overlap一种non-overlap的，就是分块之间是否有重叠，各有优缺点，没有重叠速度快，但是可能由于连续的图像没有分到一个block里降低特征的描述能力，有重叠的就可以很好的解决这个问题，但是会带来运算开支加大。 如图，是一个11_9的图像，我们把橙色的3_3当作一个cell，统计其中的梯度方向并用幅值加权，假设我们分为9个方向，这样的话每个cell中可以得到9个特征，蓝色（2_2个cell）作为一个block，则每个block就会得到4_9=36个特征，这些特征是按照顺序串联起来的（保证空间特征），如果是overlap的话（边界不够一个block的舍弃），那么行方向可以有2个block，列方向也是有2个block，这样就会得到2_2_36=144维的一个特征，可以发现特征的维度还是很大的。
Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。 但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。 同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slope one这些，可谓随意挑选，简繁由君。 我们知道得是，推荐系统这个应用本身并没有过时，那么Spark如此坚定地只维护一个算法，肯定是有他的理由的，让我们来捋一捋。
选自Google Research 作者：Maithra Raghu 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 SVCCA 是谷歌大脑提出的一个简单、可扩展的工具，可以帮助开发者获知各类深度神经网络在训练过程中模型内部的表征，为开发者们带来洞见。该工作的论文已经被 NIPS 2017 大会接收，在下周举行的大会上，谷歌还将更深入展示新工具的特点。 深度神经网络（DNN）促使计算机视觉、语言理解和语音识别领域出现了前所未有的进步。但是这些成功也伴随着新的挑战。尤其是，和之前很多机器学习方法不同，DNN 易受分类中的对
选自微软研究博客 作者：Weiyang Liu等 机器之心编译 参与：路、刘晓坤 程序分析通常有两种方法，分别基于数理逻辑和自然语言理解。通过将程序表示成图结构，来自微软研究院和西门菲莎大学的研究者展示了一种结合二者的新方法，可以直接从源代码中学习，且更准确地查找已发布软件中的 bug。 过去五年，基于深度学习的方法给大量应用带来了变革，如需要理解图像、话语和自然语言的应用。对于计算机科学家而言，一个自然出现的问题是：计算机是否能够学会理解源代码。乍一看这个问题似乎很简单，因为编程语言的设计初衷就是被计算机
如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能？举个简单的例子，假设经过跟踪发现，一个负责生成图表的函数存在性能问题，尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图，然后将绘出的图片保存在磁盘上，然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU，而算法上也没有太大的问题，那么这种情况下我们就需要考虑修改架构，不使用GDI+ 绘图的方式，或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源，那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口，不需要做绘图操作。
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
GitHub 地址：https://github.com/rasbt/cvpr2023
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题：
论文: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition
来看一个在开发中经常会遇到的情况：我正在解决某个特别棘手的 Bug，为了便于调试而在代码中添加了一些调试命令并向控制台打印了一些信息。
Apache作为一款开源软件，是广泛应用的web应用之一，Apache有两个主要版本1.X和2.X，一般我们使用2.X版本，比起1.X版本它支持很多新的功能，下载Apache源码包的地址为：https://httpd.apache.org ，下载到源码包后开始准备安装：
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
在计算机里面也有寄存器，计算机中的寄存器是看得见，摸得着的实体，寄存器中存储需要经常访问的一些数据。而vim中也有寄存器的概念，vim中的寄存器是一个虚拟的概念，更像是一块专门用来存储数据的内存缓冲区。在使用vim的过程中离不开寄存器，而且我们很早就用到了寄存器，只是没有发现罢了。这篇文章将深入介绍寄存器，这样我们对之前使用的命令将会有更深的认识。
原文链接：http://www.phpied.com/rendering-repaint-reflowrelayout-restyle/ 有没有被标题中的5个“R”吓到？今天，我们来讨论一下浏览器的渲染（Rendering）-一个产生于Page 2.0生命周期中，甚至有时候会在下载瀑布流中出现的过程。 我们来讨论浏览器在接收到HTML、CSS和JavasSript后，如何把你的页面呈现在屏幕上。 一、浏览器渲染过程 不同的浏览器的渲染过程存在些许不同，但大体的机制是一样的，下图展示的是浏览器自下载完全部的代
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】130亿参数模型权重公布不久，UC伯克利LMSys org再次发布了70亿参数「小羊驼」。同在今天，Hugging Face也发布了70亿参数模型StackLLaMA。 自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。 先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。
上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。
工厂使用j-flash工具进行烧录，发现烧录后的数据和发布的hex文件数据对应不上，经过深入对比和分析，初步确定在j-flash界面上编辑了烧录的数据造成的错误。
团队简介：东北大学自然语言处理实验室（小牛翻译团队）由姚天顺教授于1980年创立，长期从事机器翻译及语言分析方面的研究。小牛翻译团队所研发的NiuTrans系统开源版和小牛翻译企业版已经被来自 60 余个国家的2000多个机构使用，并支持44种语言的翻译。团队在CWMT、NTCIR等评测中取得多项第一、第二的成绩，发表AI、IJCAI、AAAI、ACL等期刊及会议论文40余篇，并于2016年获得中文信息处理领域最高奖钱伟长中文信息科学技术奖（一等奖）。 一、神经语言模型简介 语言作为人类之间进行沟通交
在上图中，发生箭头交叉就形成一个stage，其中与伴随这shuffle操作，并且这些算子（groupby,join）都是Action中的算子，map,union则属于Transformation中的算子。
对于类型系统，熟悉Java的同学应该比较清楚。例如我们给一个接收参数为int的函数传入了字符串类型的变量。这是由编译器帮我们处理的。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
在上周的文章当中我们介绍了matplot的基本用法，以及展示了一些简单的例子，让大家直观地了解这个工具包。我们可以简单地将它理解成专门用来作图的工具，但是它作图的功能又非常强大，以至于并不能当成一个简单的内容来对待。道理也很简单，老板让你去做一份数据出来，结果你画出来的图啥也没有，也不知道什么颜色代表什么内容，也没有标题，难以阅读，显然这是不行的。
程序员怎样才能达到编程的最高境界？最高境界绝对不是你去编两行代码，或者是几分钟能写几行代码，或者是用什么所谓的可视化工具产生最少的代码这些工作，这都不是真正的高手境界。即使是这样的高手，那也都是无知者的自封。 我认为，一个程序员的成长可分为如下六个阶段。 第一阶段 此阶段主要是能熟练地使用某种语言。这就相当于练武中的套路和架式这些表面的东西。 第二阶段 此阶段能精通基于某种平台的接口（例如我们现在常用的Win 32的API函数）以及所对应语言的自身的库函数。到达这个阶段后，也就相当于可以进行真实散打对练了，可以真正地在实践中做些应用。 第三阶段 此阶段能深入地了解某个平台系统的底层，已经具有了初级的内功的能力，也就是“手中有剑，心中无剑”。 第四阶级 此阶段能直接在平台上进行比较深层次的开发。基本上，能达到这个层次就可以说是进入了高层次。这时进入了高级内功的修炼。比如能进行VxD或操作系统的内核的修改。 这时已经不再有语言的束缚，语言只是一种工具，即使要用自己不会的语言进行开发，也只是简单地熟悉一下，就手到擒来，完全不像是第一阶段的时候学习语言的那种情况。一般来说，从第三阶段过渡到第四阶段是比较困难的。为什么会难呢？这就是因为很多人的思想转变不过来。 第五阶级 此阶段就已经不再局限于简单的技术上的问题了，而是能从全局上把握和设计一个比较大的系统体系结构，从内核到外层界面。可以说是“手中无剑，心中有剑”。 到了这个阶段以后，能对市面上的任何软件进行剖析，并能按自己的要求进行设计，就算是MS Word这样的大型软件，只要有充足的时间，也一定会设计出来。 第六阶级 此阶段也是最高的境界，达到“无招胜有招”。这时候，任何问题就纯粹变成了一个思路的问题，不是用什么代码就能表示的。也就是“手中无剑，心中也无剑”。 此时，对于练功的人来说，他已不用再去学什么少林拳，只是在旁看一下少林拳的对战，就能把此拳拿来就用。这就是真正的大师级的人物。这时，Win 32或Linux在你眼里是没有什么差别的。 每一个阶段再向上发展时都要按一定的方法。第一、第二个阶段通过自学就可以完成，只要多用心去研究，耐心地去学习。 要想从第二个阶段过渡到第三个阶段，就要有一个好的学习环境。例如有一个高手带领或公司里有一个好的练手环境。经过二、三年的积累就能达到第三个阶段。但 是，有些人到达第三个阶段后，常常就很难有境界上的突破了。他们这时会产生一种观念，认为软件无非如此，认为自己已无所不能。其实，这时如果遇到大的或难 些的软件，他们往往还是无从下手。 现在我们国家大部分程序员都是在第二、三级之间。他们大多都是通过自学成才的，不过这样的程序员一般在软件公司也能独当一面，完成一些软件的模块。 但是，也还有一大堆处在第一阶段的程序员，他们一般就能玩玩VB，做程序时，去找一堆控件集成一个软件。 现在一种流行的说法是，中国软件人才现在是一个橄榄型的人才结构，有大量的中等水平的程序员，而初级和高级程序员比较少。而我认为，现在中国绝大多数都是 初级的程序员，中级程序员很少，高级的就更少了。所以，现在的人才结构是“方塔”形，这是一种断层的不良结构。而真正成熟的软件人才结构应该是平滑的三角 形结构。这样，初级、中级、高级程序员才能充分地各施所长。 一般对于一个问题，初级程序员和高级程序员考虑这个问题的方法绝对是不同的。比如，在初级程序员阶段时，他会觉得VB也能做出应用来，且看起来也不错。 但到了中级程序员时，他可能就不会选择VB了，可能会用MFC，这时，也能做出效果不错的程序。 到高级程序员时，他绝对不是首先选择以上工具，VB也好，VC也好，这些都不是他考虑的问题。这时考虑的绝对是什么才是具有最快效率、最稳定性能的解决问题的方法。 软件和别的产品不同。比如，在软件中要达到某个目标，有n种方法，但是在n种方法中，只有一种方法或两种方法是最好的，其他的都很次。所以，要做一个好的 系统，是很需要耐心的。如果没有耐心，就不会有细活，有细活的东西才是好东西。我觉得做软件是这样，做任何事情也是这样的，一定要投入。 程序员到达最高境界的时候，想的就是“我就是程序，程序就是我”。这时候我要做一个软件，不会有自己主观的思路，而是以机器的思路来考虑问题，也就是说，就是以程序的思考方式来思考程序，而不是以我去设计程序的方式去思考程序。这一点如果不到比较高的层次是不能明白的。 你设计程序不就是你思考问题，然后按自己的思路去做程序吗？ 其实不是的。在我设计这个程序的时候，相当于我“钻”入这个程序里面去了。这时候没有我自己的任何思维，我的所有思维都是这个程序，它这步该怎么走，下步 该怎么走，它可能会出现什么情况。我动这个部分的时候，别的部分是否要干扰，也许会动一发而牵全身，它们之间是怎么相互影响的？ 也
R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues，然后进行SVM分类与bbox的回归
作者：吕东昊 审校：Sarah 本文长度为2343字，预估阅读时间7分钟。 导读：本文作者将向大家介绍A/B测试的方法。 只要数字营销的概念依然存在，那么就需要用到A/B测试。 这个原理很简单：就是
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者|张远园 审校|Aileen Selene对本文亦有贡献 在数据科学家炙手可今天，Python无疑是当今数据科学家最重要的工具之一。新年伊始，如果想进入数据科学家这个领域，那么开始学习Python应当成为你的新年计划之一。本文介绍3步零基础快速入门Python的途步骤，包裹常用的Python安装办法。 新春快乐！作为数据领域的小白，新的一年有什么计划？ 小白：新年新气象，我对数据行业一直很有兴趣，我很想今年里更好的准备自己进入这个行业，却不知如何下手。 小白你知道大数
关于64位程序.网上HOOK方法一大堆.这里也记录一下. 了解跨平台HOOK的真相与本质.
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
将问题转化为对一颗多叉树的遍历，而这里每个数字都有+与-的两种选择，因此这里是构造成二叉树。
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，
PS：Amusi前几天在忙其它事，论文速递耽搁了近一个星期，还请大家见谅。因为时间因素，和往常一样，每篇paper不附带相应的图示。如果本文中出现明显重大的翻译问题，还请大家指出，谢谢
Lombok 由于其使用的便利性, 目前流传非常广泛。甚至有呼声希望其能被Java官方引入，成为JDK的一部分。
由于Excel 2003在单元格和行数上有限制，在报表导出到Excel中，如遇单元格数据过多或行数过多会出现异常。对用户的使用造成很大的困挠。
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。
我们在上篇文章中提到了记录锁（行锁）、间隙锁和临键锁，后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了，趁周末，今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787
说起八皇后问题，它是一道回溯算法类的经典问题，也可能是我们大部分人在上数据结构或者算法课上遇到过的最难的一道题……
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