这些结论可以帮助你选择最合适的词表来训练语言模型。 不同词表对语言模型有哪些影响？如何权衡这些影响？ 在最近的一项实验中，研究者对 16 个语言模型使用不同的语料进行了预训练和微调。...根据实验结果，englishcode-32000-consistent 的结果是最好的。...研究者坚信，通过强制 80% 的 token 对应一个单词，20% 的 token 对应多个单词，可以最大限度地减少这种权衡，实现 “两全其美” 的词表。...再详细地解释一下 “分词器中的缺陷和复杂性对模型学习事实的能力的影响大于对其语言能力的影响” 这句话的含义： 这种现象是训练过程中发现的一个有趣的特征，从模型训练的工作方式去思考，也能说得通。...在中型模型中， p50k_base 的 MTLD 最高，为 43.85，但语法得分也最低。造成这种情况的原因尚不清楚，但研究者猜测可能是训练数据的选择有些奇特。
｜---------0....jpg ｜---------0n.jpg 下面放一个神经网络最基本的结构...val_loss,'b',label='val_loss acc') plt.title('train and validation loss') plt.legend() plt.show() 在设计神经网络层数的时候最好计算一下...()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...总结起来就是两个点： （1）图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练； （2）对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； 详细的这个类的内容可以查看这篇文章
另一方面，写微文因为短小，想到什么写什么，是在梳理自己的思路，是给自己写，写作目的更纯粹，而写长文则比较复杂，特别是在币乎写长文。 今天就把这周写的关于投资主题的4篇微文贴出来，有用最好。...有足够多的投资经历，吃了足够多的亏，有足够强的风险意识，能正确认识自己的投资水平，能正确对待赚钱这件事，能冷静分析投资项目，能真正读懂投资大师的建议。...被动是最好的主动，不选择是最好的选择。 苏格拉底说：我唯一知道的，就是我什么都不知道。 写作对投资的危害 ---- 当你的认知不及格的时候，你是赚不到钱的。...但很长一段时间，我都是盲目自信的，认为自己在投资上已经及格。 一个重要原因是写作导致的盲目自信。 长期写作，写文章的技能自然会迅速提高。...张三九的延迟满足三要素很有借鉴意义： 一、长线投资的代币不要超过自己的能力边界，全力呵护内心的平衡； 二、投资要得到家人的理解和支持； 三、提升场外赚钱能力，不放过任何一次机会，想尽一切办法赚钱。
而反过来，创业的环境也越来越复杂，做错一个选择，你就可能被时代无情抛弃。同样是一万块钱，在一年之前，买比特币，或乐视股票，结局是截然不同的。 ?...与之相对的，是创业的门槛越来越高，淘汰的速度越来越快，如果你不能迅速的把握住机会，你就只能看别人1年积累20年的财富！而对于创业者而言，未来5年最好的创业机会，就是小程序。...有一个小程序叫做“订蛋糕”，上线第一天，获取了10万的流量，500多个订单，现在这个小程序用户已经突破了1000万，B1轮融资1亿元。 更重要的是，这种机会，人人有份。...如果要开线上店，实体店有两个选择，一个是开在淘宝京东上，另外一个就是利用小程序开在微信上。...3、小程序分享，这个数据就更难统计了，因人而异，我们群里有一个50多岁的窗帘店主，做了一个拼团，20多分钟，来了300多个客户，吓坏他了，那天的订单他的店完全吃不消，最后他也做了小程序的代理。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...并行执行多个计算的要求非常适合于: 图形渲染——移动的图形对象需要不断地计算它们的轨迹，这需要大量不断重复的并行数学计算。 机器和深度学习——大量的矩阵/张量计算，GPU可以并行处理。...GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU，基本上归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构?...了解对于卡的计算能力，我们要了解2个方面： 显着的功能改进 这里一个重要的功能就是， 混合精度训练： 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。...首先它们需要更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次它们需要更少的内存带宽，从而加快数据传输操作。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...并行执行多个计算的要求非常适合于: 图形渲染——移动的图形对象需要不断地计算它们的轨迹，这需要大量不断重复的并行数学计算。 机器和深度学习——大量的矩阵/张量计算，GPU可以并行处理。...GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU，基本上归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构?...首先它们需要更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次它们需要更少的内存带宽，从而加快数据传输操作。...对于AMD的 7900XTX 应该也是一个很好的选择，但是兼容性是个大问题，如果有人测试的话可以留言。
为什么微软收购GitHub会引起这么大的反响呢？这主要是由于微软公司的黑历史。...就连微软旗下的最新文档系统也得到了GitHub的支持。与此同时，微软正在以开放的心态积极拥抱开源项目，原因其实很简单，微软看到了开源项目的盈利性所在。 2、GitHub存在的资金问题。...在进行B轮融资的时候，《纽约时报》援引消息人士的说法称，此轮融资对GitHub的估值约为20亿美元（收购值75亿美元）。...因此，如果资金问题确实存在，那么GitHub对于自己的下一步只有少数几个选择：进行又一轮风险融资、首次公开募股或者整体出售。...但是上市或者新一轮融资，根据GitHub目前的财务状况是很难吸引投资者的，公开募股时间跨度太长，不适合目前的GitHub，那么剩下的只有整体出售了。那么该选谁呢？这里有几个答案。
单细胞降维聚类分群大家都很熟悉了，通常是基于R语言的seurat操作和基于Python的Scanpy，但是我们也提到过一下小众产品，比如：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，如果是单个单细胞转录组样品...，那么选择哪一个流程其实大同小异，而且我们也强调大家需要熟练掌握5个R包，比如: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop，总之多多益善啦。...但是现在基本上大家的单细胞转录组项目不太可能是单个样品啦，所以一定会触及到多个样品整合的问题，整合是为了尽可能的去除批次等不需要的差异但是尽可能的保留生物学差异，是一个两难问题，所以关于它的算法基本上都是发表在...但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。...List，包含4个单细胞样本的表达量稀疏矩阵 # 而且都是3000个细胞，3万多个基因 lapply(panel, dim) ### 用 Seurat 对4个单细胞样品都进行预处理 library(Seurat
这些都是互联网原生货币的理想属性，但它们不太可能定义为获得成功的互联网货币，最终获得成功的互联网原生货币将是使用最多的货币。从这个最重要的指标来看，以太坊作为未来第一大和最持久的加密货币是最好的赌注。...最多人使用的加密货币将获得成功法定货币是加密货币试图颠覆的一种货币工具，特别是法定货币之王美元(USD)它是如何被采用的最好例子，而是不是其他可能的 “ 定义 ” 让加密货币获得成功的因素。...单从资产来看，美元是有严重缺陷的。美元的一个核心属性是它会永远贬值。在过去的一个世纪里，美元贬值了96%以上。经济学家阿穆斯估计，每年的货币贬值可能高达8%。...从一个周期到另一个周期，比特币网络产生的费用以比特币计算下降了60%以上：随着时间的推移，这个问题可能会变得更糟。...此外，以太坊的冒险和创新文化表明，以太坊在未来被替代技术超越的风险较低。因此，以太坊是最好的选择。本文观点仅供参考，不构成投资建议。币圈波动大，投资需理性。欢迎关注笔者，在留言区分享您的观点！
1 问题 对模型进行训练后，测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率，准确率往往是评估网络的一个重要指标。...而用同一数据集训练神经网络，每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低，最高仅67%，那如何才能提高训练后的准确率呢？ 2 方法 模型的参数是随机的，所以导致每次训练出的准确率不一样。...虽然每次训练得到的准确率不同，但是都在65%左右，准确率较低。参数优化、数据处理等方法可以提高其准确率，本文采用的方法是训练网络时训练多个epoch（周期）。...在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。如下图所示。因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。...3 结语 针对提高Minst数据集训练模型的准确率的问题，本文采用了训练多个epoch来提高其准确率，并通过实验验证该方法确能提高准确率，但运行时间会随epoch的数量而增长，且准确率只能达到91%左右
如果你曾经用神经网络来解决一个复杂的问题，你就会知道它们的尺寸可能非常巨大，包含数百万个参数。例如著名的BERT模型约有1亿1千万参数。 为了说明这一点，参见下图中的NLP中最常见架构的参数数量。...目前，有三种方法可以压缩神经网络，同时保持预测性能： 权值裁剪 量化 知识蒸馏 在这篇文章中，我的目标是向你介绍“知识蒸馏”的基本原理，这是一个令人难以置信的令人兴奋的想法，它的基础是训练一个较小的网络来逼近大的网络...(我知道，情况可能不是这样的，但我们现在就开始进行思维实验吧。) 如果我们使用来自大而笨重的模型的预测来训练一个更小的，所谓的“学生”模型来逼近大模型会怎么样？...为什么不重头训练一个小网络？...这是一个真正的突破，推动了几个领域的技术发展。 然而，有一个问题。BERT包含约1.1亿个参数，需要大量的时间来训练。作者报告说，训练需要4天，使用4个pods中的16个TPU芯片。
但是，我们只在第一步的质控中，删除了一小部分基因（少于20个细胞表达的基因）。但实际上，一个细胞表达的基因大约是3,000个左右。...在scanpy中，我们需要设定flavor="seurat_v3"以选择基于基因归一化方差的方法，并指定计数矩阵为未归一化的矩阵，即layer='counts'，同时我们选择标准化方差最高的 2,000...思考 为了加深你对本章的理解，我们提出了以下思考题，如有兴趣作答者，可将答案发送至邮箱starlitnightly@163.com，邮件标题为姓名/昵称-单细胞最好教程（三）思考题 我们为什么要选择高可变基因...不同的高可变基因/特征最后只获得了656个基因为交集，这是为什么？ 选择2000个高可变基因还是选择3000个高可变基因，你认为区别是什么？...往期回顾 单细胞最好的教程（二）：归一化 Python 单细胞分析教程（一）：质量控制 Seurat对象内部结构 胎儿视网膜和干细胞来源的视网膜类器官的scATAC-seq发现细胞命运改变过程中的染色质变化
然后，坐在你身边不动，好像距离很近，搞得你很紧张，心想：难道她发现我的程序出了bug？ 程序员，是现在需求比较大的一个职业，比较好找工作。他们在市场上很抢手、很受欢迎。关键是，他们的起薪都非常高。...程序员：我要加班呢，你自己重启试试，我不是修电脑的！！！ 女生说：你能让这个论坛的人都吵起来，我就跟你约会。程序员：PHP是最好的语言！论坛炸锅了,各种吵架...。女生说：服了你了，咱们走吧。...程序员：今天不行,我一定要说服他们，PHP必须是最好的语言！！！ ? 程序员是对着电脑工作，周围同事大部分是男生。他的生活中基本接触不到mm，所以不会有办公室恋情的发生，也就不会有外遇问题发生。...比如，他们常常都会给自己制定一个时间表，什么时间该干什么事，出行时会制定出行计划，落实完善细节，这些对于他们来说，都是信手拈来的事。...他们的数学很好，在做家庭预算上能发挥很大的作用，尽管如此，他们还是会乖乖地交出家里的财政大权。 ? 他们的动手能力都很强，无论是修电脑，还是修灯泡、修下水管道，对他们来说都是生存必备的小case。
Electron是可以开发跨平台桌面客户端的一套“集成框架”，所谓的“集成框架”也就是它将“Chromium”和“Node.js”很好的集成在了一起，并且很顺畅的一个负责界面，一个负责逻辑，大家井井有条...这是一个成本很低的解决方案，在快速交付上比之Native要快速了许多，大部分应用级别的应用，牺牲一部分性能而换取时间，这是有收益的。...使用Electron有哪些好处： 最典型的一个说法：“这又为前端开发者谋得了一份好的差事”。...用于渲染进程和主进程的通信 Tag 可以载入外部页面的组件 基本上，了解上述六个方面的使用，就能搭建起来一个应用。...突然的灵感Side Project 在写这篇文章时，突然想到了一个小点子，也许对于炒币的朋友有用，目前交易所非常多，使用网页也非常不方便，如果有这么一个桌面应用，将各家的数据都集合起来，这个时候就只需要安装一个桌面应用
就是，本系列教程是我带本科生所用到的，所以概念会尽可能地通俗，详细，但对于急于求成的人，可能不是一个很好的教程。 1....但是，我们只在第一步的质控中，删除了一小部分基因（少于20个细胞表达的基因）。但实际上，一个细胞表达的基因大约是3,000个左右。...在本章中，我们将介绍三种不同的特征基因选择：基于基因离散度，基于基因归一化方差以及基于基因的皮尔森残差。...在scanpy中，我们需要设定flavor="seurat_v3"以选择基于基因归一化方差的方法，并指定计数矩阵为未归一化的矩阵，即layer='counts'，同时我们选择标准化方差最高的 2,000...皮尔森近似残差的方差，除了一个常数外，等于皮尔森拟合优度统计量，用来量化每个基因与这个常量表达模型的偏差程度。
我很困惑这个版本难道比其它哪些老字号的 Linux 发行版更适合 Docker 的环境吗？至于我的 Python 应用，究竟选择哪一个 Docker 基础镜像更好呢？...在决定选择哪一个之前，我们需要回答的一个问题就是： 我们究竟对于这个 Docker 基础镜像有哪些要求？...需要注意的是，这个版本提供了多个不同的变体，如果搞不清楚这一点很容易在使用中遇到难以预料的问题。...从数字来看似乎 alpine 是最好的选择。且慢，我们再来进行下一项测试- 构建时间。...如果你希望得到一个稳定、安全以及高性能的 Python 基础镜像，那就不要忘记 Amazon Linux 2 这个选择。
训练神经网络是一个复杂的过程。有许多变量相互配合，通常不清楚什么是有效的。 以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单，但应该被视为一种参考。您了解手头的任务，因此可以从以下技术中进行最佳选择。...PYTHONHASHSEED'] = str(seed) random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) np.random.seed(seed) 重新平衡数据集 一个不平衡的数据集有一个或多个主要类别...相反，一个或多个小类仅贡献少量样本。如果您正在处理具有相似特征的数据，请考虑重新平衡您的数据集。...这种方法与上面提出的技术有关。对于文本数据，下载预训练的嵌入是很常见的。对于图像，您可以使用在 ImageNet 上训练的大型网络。选择一个足够的层，然后剪切所有内容，并将输出用作嵌入。...通过从头开始学习自定义顶部，您可以确保专注于您的数据集——同时保持大型基础模型的优势。 使用数据并行的多 GPU 训练 如果您可以使用多个加速器，则可以通过在多个 GPU 上运行算法来加快训练速度。
阅读建议：求职干货类文章，助你选择合适offer，越跳越值钱！ 00 序言 跳槽过程中，你是否遇到过手里拿到多个offer，却各有利弊，不知如何抉择的时候？如下方脉脉截图。...这里，小火龙分享一些选择offer的实用技巧，帮助你找到适合自己的机会，避免入职后后悔！ 01 评估方向 选择适合自己的机会，首先要将offer的各维度信息展开分析，再综合评估。...但如果是像字节这种给房补+三餐的企业，那一个月下来也能有个小几千，需要加到考量范围内。 2、工作强度 工作强度与薪资往往是呈正比的，因此要权衡来考虑，在身体能支持的范围内选择，不建议用健康换钱。...这里，主要要考虑两点，一个是横向工作的内容，另外一个是纵向负责的产品类型。 工作内容：主要指岗位的核心工作事情，建议在面试的时候，问一下工作内容的分布占比情况。...这方面信息在脉脉上就很多，需要的同学可以在上面进行了解。 02 你当前的阶段是什么？ 说了这么多选择offer需要考虑的因素，那是否它有一个标准答案呢？ 非也！
本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。 1....在训练期间，dropout能够被理解为在一个全连接的神经网络中的神经网络进行子采样，并且仅仅基于输入数据更新网络采样更新的参数。然而,该指数可能的取样数量,网络并不是独立的,因为他们共享参数。...图2中横坐标是epoch（网络在整个训练集上完整的跑一遍的时间，所以每个epoch中会有多个mini batches），纵坐标是每个训练batch的分类loss。...这里，我们介绍几个在深度学习场景中的集成技巧： 8.1 相同的模型，不同的初始化 使用交叉验证决定最优超参数，然后根据最好的超参数集训练多个方法，但是使用不同的随机初始化。...这种方法的危险是模型的多样性仅仅取决于初始化。 8.2 交叉验证阶段的最优模型的发现 使用交叉验证决定最优超参数，然后选择少量几个效果最好的模型进行集成。
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