第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类，而后者又高估了它的能力，因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。 最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。...此外，需要重视的一点是，深度学习系统与传统的符号计算平台非常不同，正如人类与计算机的计算方式不同一样，深度学习也是如此。 使用深度学习构建应用甚至可以如我们畅想的科幻小说一般。...实时语音翻译 微软的Skype能够将语音实时翻译成不同的语言。 自动回复电子邮件 Google的Mail可以代替您自动回复电子邮件。...自动驾驶 自动驾驶技术应该是深度学习领域最为大家所知的应用了。 音乐作曲 可以基于不同的作曲家风格进行音乐组成。 绘画 可以基于著名的艺术家绘画风格创建。 新材料 利用深度学习发现新材料。...文本图像实时翻译 Google的一个移动应用，可将照片中的文字翻译成您可以理解的文字。 键盘 Swiftkey正在构建一种移动键盘，让输入更加简单方便。 预测未来 看看MIT这些伙计是怎么说的。
FCN的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读...深度特征层次结构对非线性中的位置和语义进行编码....相关工作 我们的方法利用了深度网络在图像分类[22,34,35]和转移学习方面取得的最新成果[5,41]。...Hariharan等人 [17] 和Gupta等人 [15] 也改编深度分类网到语义分割，但是也在混合proposal-classifier模型中这么做了。...全卷积网络 ps:睡觉,明天再更新,一天翻译一段,英语阅读不用愁^_^
作者 | 小宋是呢 来源 | CSDN博客 0.前言 深度学习用的有一年多了，最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。...本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署，将包括以下内容：（更新ing） NLP 机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念） NLP 机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base）...NLP 机器翻译深度学习实战课程·贰（RNN+Attention base） NLP 机器翻译深度学习实战课程·叁（CNN base） NLP 机器翻译深度学习实战课程·肆（Self-Attention...base） NLP 机器翻译深度学习实战课程·伍（应用部署） 本系列教程参考博客：https://me.csdn.net/chinatelecom08 1.NLP机器翻译发展现状 1.1 机器翻译现状...当然机器翻译这个领域也因为有了深度学习这个超级肥料而开始枝繁叶茂。 Yoshua Bengio 在 2014 年的论文中，首次奠定了深度学习技术用于机器翻译的基本架构。
为了添加深度信息，我们训练模型升级到能采用4通道RGB-Ds的输入（早期融合）。这提供了一点便利，也许是由于模型一直要传播有意义的梯度的困难。...紧随Gupta等人[15]的成功，我们尝试3维的HHA编码深度，只在这个信息上（即深度）训练网络，和RGB与HHA的“后期融合”一样来自这两个网络中的预测将在最后一层进行总结，结果的双流网络将进行端到端的学习
当卷积核尺寸和步长遵从转换规则，这个函数形式被表述为如下形式： 虽然一般深网络计算一般非线性函数，但只有这种形式的层的网络计算非线性滤波器，我们称之为深度滤波器或全卷积网络。...通过我们试图通过随机镜像和“抖动”图像，通过将图像翻译为每个方向上的32像素（最粗糙的预测尺度）来增强训练数据。 这没有得到明显的改善。
经常在Linux下开发会遇到一些单词需要不切换桌面就想知道解释，于是看了下往上几乎没有好用的命令行下的翻译工具。于是自己就用花了几十分钟使用有道翻译的API写的一个小工具！...dict test 来实现不退出vim、man即可翻译
项目背景 在上个文章中，我们已经简单介绍了NLP机器翻译，这次我们将用实战的方式讲解基于RNN的翻译模型。...0.1 基于RNN的seq2seq架构翻译模型介绍 seq2seq结构 基于RNN的seq2seq架构包含encoder和decoder，decoder部分又分train和inference两个过程，...数据准备 1.1 下载数据 此网站http://www.manythings.org/anki/上有许多翻译数据，包含多种语言，这里此教程选择的是中文到英语的数据集。...可以发现，每对翻译数据在同一行，左边是英文，右边是中文使用 \t 作为英语与中文的分界。 1.2 数据预处理 使用网络训练，需要我们把数据处理成网络可以接收的格式。...句子数字化 可以参考我的这博客：『深度应用』NLP命名实体识别(NER)开源实战教程，数据预处理的实现。 分别对英语与汉字做处理。
机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 专业研究人工智能的同学推荐的这本《深度学习》。...感谢这些开源翻译者无私的奉献。 该书籍的Github地址：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.1节的翻译 原文地址：http://www.redbooks.ibm.com/redpapers...Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中，我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。...它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。 1.1.1 什么是进程？ 一个进程是一个运行在处理器的程序的一个实例。该进程使用Linux内核能够处理的任何资源来完成它的任务。...图1-4 进程和线程 在现在的Linux实现中，线程支持UNIX的可移植操作系统接口（POSIX）标准库。在Linux操作系统中有几种可用的线程实现。...图1-8说明了Linux CPU如何调度工作。 ?
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.2节的翻译 原文地址：http://www.redbooks.ibm.com/redpapers...因此，Linux内核必须有效地处理内存。在本节，我们将会讲述Linux的内存结构、地址分布和Linux如何有效地管理内存空间。...如果我们想要理解在Linux操作系统中的调优的可能性，我们必须理解Linux如何处理虚拟内存。...图1-12 Linux虚拟内存管理 Linux内核处理物理磁盘的写操作与Linux管理磁盘缓存紧密相连。其他的操作系统只分配部分内存作为磁盘缓存，而Linux处理内存资源则更加有效。...因此在拥有大量内存的Linux系统中，经常看到只有20MB的空闲内存。 在相同的情况下，Linux管理swap空间也非常有效率。
简单描述下 Linux 系统的目录结构 基本的 Linux 问题 ? 超级管理员的用户的 UID 和名称是什么 ? 在一个目录中怎么查看所有文件，包括隐藏文件 ?...什么是 Linux 的内核模块 ? 如何进入 "single user mode" 模式去排查问题 ? 你如何去排查一个普通的 404 问题 中级的 Linux 问题 ?...你都知道哪些 linux 文件类型，如何查看？ ? linux 进程和线程有什么区别？ ? exec 和 fork 命令有什么区别？ ? nohup 是什么命令？ ?...高级 linux 问题 ? tunnel 是什么？怎么设置一个带密码的 http 代理 ? IDS 和 IPS 有什么区别？ ? Linux 标准是什么？ ? 什么是原子操作？ ?...怎么在 SHELL 脚本里捕捉 Linux 信号? ? 你能捕捉 SIGKILL 信号么？ ? 当 Linux 启动 OOM killer 以后，它会选择哪个进程去杀死？ ?
中文翻译版下载地址： https://github.com/OpenCyberTranslationProject/TP1 19 年初由于想要准备给技术工程师培训基础安全知识和 Linux 简单操作，恰巧看到由小石...前期翻看印象是这本书比较实用，同时具有教程风格，使用 Kali Linux 发行版来讲解 Linux 基础知识，重点关注黑客如何使用，特别适合作为安全工作者入门信息安全的基础 Linux 学习和使用。...这本书的内容特别基础，过程还算顺利，但由于语言的欠缺，只能使用谷歌翻译/有道翻译/百度翻译，仔细进行（同学不要嘲笑我英语废，其实我还会一点点日语），经过前几个章节的翻译，至于我而言也相当于回炉重造了一次...--@nJcx 翻译这本《Linux Basics for Hackers》只是当初的一个小想法，通过各位小伙伴的努力，也总算是达成了一个小成就。...通过翻译这本书，可以进一步了解 Linux 系统中以往没注意到的细节，同时，输出的译本也可以让不善英语的同学了解国外大牛的独到的见解，总之一举多得。
前言 原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 翻译：林不清（https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92
深度学习的出现极大地变革了机器翻译：2013年以来基于神经网络的机器翻译在速度和准确度将翻译水平提升到了新的台阶。...近年来，深度学习对翻译的最大影响，来自基于神经系统的机器翻译（NMT），这一技术将机器翻译的准确率大大提升。...基于词组的机器翻译（PBMT）是将句子拆分成字词后单独翻译，而神经网络机器翻译（NMT）则将输入视为一个整体进行翻译。这样做的好处是翻译时需要进行的调整少了很多。...谷歌大脑团队表示，GNMT 的上线得益于 TensorFlow和深度学习专用加速器张量处理单元（TPU），尤其是后者，提供了足够的计算能力来部署这些功能强大的 GNMT 系统，同时满足谷歌产品严格的延迟要求...（《使用线性关联单位的深度神经机器翻译》（Deep Neural Machine Translation with Linear Associative Unit）），这是和苏州大学、中国科学院及都柏林大学的联合研究
机器学习工程师Bargava的文章《How to learn Deep Learning in 6 months》介绍了6个月内学习并掌握深度学习的实现步骤，每个步骤列出了相应的学习材料和学习目标。...本周公众号内容为原文的部分内容翻译。 准备 6个月内，每周将花费10-20小时。 需要一些编程基础。这样便于在学习过程中学习使用Python和云。 一定的数学基础。...学习深度学习时，在起始阶段，我们将遵循同样的自上而下的方法。用4-6周的时间学习fast.ai课程 (http://course.fast.ai/)。...考虑之前已经进行过的学习，理想情况下，应该能够每周完成一门课程 第四步 前三个步骤是了解如何和在何处使用深度学习，并获得坚实的基础。...这个阶段需要自己完成一个项目，从而更加深入的了解深度学习相关的库，如：Tensorflow, PyTorch, MXNet 等。
因此，即使单个系统准确率可以高达 95%，但是整个翻译流程走下来，最终累积的错误可能就不可接受了。 深度学习这几年火了之后，机器翻译一直是深度学习在 NLP 领域里成果最为卓越的方向之一。...深度神经网络提倡的是 end-to-end learning，即跳过中间各种子 NLP 步骤，用深层的网络结构去直接学习拟合源语言到目标语言的概率。...熟悉深度学习的朋友可能会意识到，这样的方法一个极大的优势就是省去了很多人工特征选择和调参的步骤。...过去的研究证明[5]，Residual Connection 的方式，直接去学习残差可能会带来更好的效果，避免了深度网络中反向传播中出现的梯度反向传播可能会发生的问题。...Google NMT 采用了自家的 Tensorflow 深度学习框架，并运行在 Google 专门为深度学习打造的 TPU（Tensor Processing Unit）上，当年的 AlphaGo 也是由
Fleck is a WebSocket server implementation in C#. Branched from the Nugget proje...
这里记录一些我平时用到的Linux命令 man man command可以查看某个命令的帮助文档，摁q退出帮助文档 cd cd -可以在最近两次目录之间来回切换 touch touch file_name...Linux 允许将命令执行结果 重定向到一个 文件 将本应显示在终端上的内容 输出／追加 到指定文件中 其中 >表示输出，会覆盖原有文件 >>表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾 为什么说非常重要呢，...同时打开两个终端，在一个终端中跑深度学习任务，另一个终端是看不到输出的，即看不到loss、accuracy等信息。
Linux利用动态链接共享对象库提权 RPATH和弱文件权限会导致系统的损害。...Linux应用程序可以利用动态链接的共享对象库（我们从现在开始称它们为共享库）来提供应用程序功能，而不必重复编写相同的代码-有点像Windows应用程序中的DLL文件。...就像在Windows上的DLL植入攻击一样，Linux共享库与弱文件权限相结合，可以用来执行任意代码并危害Linux系统。 操作系统如何查找共享库？...运行使用共享库的应用程序时，操作系统按以下顺序搜索库（来自https://linux.die.net/man/1/ld）： 任何由rpath-link选项指定的目录（由rpath-link选项指定的目录仅在链接时有效
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
