常说的P站有2个 一个是日本的二次元社区Pixiv 一个是加拿大的视频网站Pornhub（这个不会描述想了解的自行...） Pixiv 是一个日本的插画交流网站。上面聚集了很多的插画。
这个开源库和组织的作者到底是怎么想的呢？他想拥有一个以 32 长度命名的开源组织，他就尝试着用 e 来命名，最后发拥有这个无用名字命名的组织，然后他在里面创建了，以最大数量 e 命名的开源库。 这个开源库，还无法克隆 clone 。 ? 然后他在 fediverse 发布了，有些有兴趣的朋友开始玩它， PR 这个库。 不去关注本质，这个技术开源行业和 GitHub 让很多人变得无知，就知道傲慢的质疑。 作者从存储库中看到了两位数的拉取请求，翻了个白眼，就会考虑是否应该放弃并存档这个项目。 理由是这个开源库的名字长到影响用户的 UI 体验，太丑了。 总之，作者已经把这个开源项目归档了。 我感觉还是挺有意思的，这个作者很较真，很倔啊！ 哈哈……但是，我想说，大家还是应该好好利用 GitHub 这个开源的地方，尽量不要滥用。不要把一片干净的湖水弄得浑浊，否则大家找到好东西的成本就太高了。 你怎么看这个项目呢？
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人工神经网络可以被视为一个包含了许多参数的数学模型，而这个数学模型是由若干个函数相互嵌套代入而得到的。 图2 中的神经元可以表示为 ? 在TensorFlow中，这个神经元的运算就是以矩阵乘法实现的。 人工神经网络到底能干什么？到底在干什么 经典人工神经网络本质上是解决两大类问题：1）分类（Classification）；2）回归（Regression）。 分类是给不同的数据划定分界，如人脸识别，输入x 是人脸照片，输出y 是人的ID 号，这个值是一个整数。 回归问题要解决的是数据拟合，如人脸年龄预测，输入x 同样是人脸照片但输出y 是人的年龄，这个值是一个连续浮点数。
举个例子，产品想要把2个系统的账户体系打通。由于2个系统的主键不一样，如果想把2个用户体系统一起来，
image.png 疑问，生成有向无环图的这个东西叫什么名字？ 然后他把DAG传给了一个叫做DAGScheduler的一个东西 DAGScheduler是一个对象，他是任务调度的一个高层调度器 DAGScheduler这个对象他有什么作用？ 我们看下边 ? 然后TaskScheduler会遍历TaskSet这个集合 拿到每一个Task之后，他会把这些Task发送到每一个计算节点当中去。 计算节点我们叫什么？ 如果Task运行失败，TaskScheduler是负责失败重试,TaskScheduler会把失败的任务，重新发送给Executor默认重试发送3次， 如果3次依然失败，那么这个Task所在的Stage
这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大。 - ASC|DESC：从近到远返回位置对象元素 | 从远到近返回位置对象元素。- COUNT count：选取前N个匹配位置对象元素。 为解决这个问题，在 Redis 3.2.10 和 Redis 4.0.0 中，分别新增了 GEORADIUS_RO 和 GEORADIUSBYMEMBER_RO两个只读命令。 这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。 而向四周八个方向扩展一圈可有效避免这个问题。 如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。
这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大。 ASC|DESC：从近到远返回位置对象元素 | 从远到近返回位置对象元素。 COUNT count：选取前N个匹配位置对象元素。 为解决这个问题，在 Redis 3.2.10 和 Redis 4.0.0 中，分别新增了 GEORADIUS_RO 和 GEORADIUSBYMEMBER_RO两个只读命令。 这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。 而向四周八个方向扩展一圈可有效避免这个问题。 如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。
【新智元导读】 沈向洋在专访中表示，神经网络到底要多少层？这个问题一直没有得到回答。我觉得应该有人写这样一篇基础的论文（来回答这个问题），这肯定会是一篇获奖论文。 专访中，新智元问到沈向洋博士，深度神经网络往后发展，是不是越深越好？ 他的回答很有意思，他说：“ResNet他们做了152层，然后后面又做了一个1001层的，孙剑他们做的。 我一直对他们不太满意，所以他们做出了非常好的结果之后，我又问了他们一个非常基础的问题：你到底要多少层？这个问题一直没有得到回答。 所以我们今天做的这个效果是非常好的，语音识别误差率比专家的水平都要低。我们的研究方向一直都是152层残差神经网络，我们在训练神经网络的时候有很大的困难我们到底是要多少层才能做到最优的结果？ 比如我给大家看一个图片，上面有我们的结果，用户会说我们这个系统到底怎么样。 ? 所以就是在做大数据的时候，大家一定要明白，一定要去分析数据。
这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大。 ASC|DESC：从近到远返回位置对象元素 | 从远到近返回位置对象元素。- COUNT count：选取前N个匹配位置对象元素。 为解决这个问题，在 Redis 3.2.10 和 Redis 4.0.0 中，分别新增了 GEORADIUS_RO 和 GEORADIUSBYMEMBER_RO两个只读命令。 这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。 而向四周八个方向扩展一圈可有效避免这个问题。 如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。
画图神器 PlotNeuralNet 功能：神经网络结构模型绘图工具，上手略有难度但学会之后很好用 亮点： 脚本化，可以使用 LaTex 编写或者使用 Python 脚本编写 自由度高、清晰度高 net用的，首先我们看看效果： FCN-8 VGG-16 Holistically-Nested Edge Detection 「安装使用」 PlotNeuralNet的使用方法非常简单，首先将这个项目克隆下来
导读：现在这年头，做深度学习的，如果不在自己的文章里画一个神经网络结构图，都不好意思出门跟人说话。今天小编给大家介绍一个工具，让你简单又快速的搞定神经网络结构图：PlotNeuralNet。 ▲Holistically-Nested Edge Detection 02 安装使用 PlotNeuralNet的使用方法非常简单，首先将这个项目克隆下来： git clone https://github.com
通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输入（或特征）的神经网络，它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd，特征向量为z∈Rk，a∈[0,1]k为注意向量，fφ（x）为注意网络。 神经网络一般被应用在链矩阵乘法和对应元素的架构中，在这些地方输入或特征向量仅在加法时相互作用。 注意机制可以用来计算可被用于特征相乘的mask，这种操作让神经网络逼近的函数空间大大扩展，使全新的用例成为可能。 在像图像这种矩阵值输入的情况下，我们引入了视觉注意力这个概念。定义图像为I∈RH*W，g∈Rh*w为glimpse，也就是将注意机制应用于图像。 上面这个形式的唯一问题是它是不可微分的，如果想了解模型的参数，则必须使用score-function estimator之类的帮助。
责编 | Eli Web3.0时代到来之后，区块链到底能做什么？ 密切关注区块链动态的你，是否常常会因此感到困惑呢？ 然而，读完本文，这就不是一个问题啦！ 区块链到底能做什么？目前，大家可能对区块链有一些误解，或者对区块链有一些遐想。先举一个例子，安全需求在早期不是一个强需求。而区块链解决的是信任问题，信任需求能不能成为一个强需求？
比如你想的到的大公司的主干系统都是java开发，从业人数也是业内第一，并且每年都有大量的人才涌入这个领域。 2 C 唯一能对java发起挑战的语言。 他的特点就是 快 简单~ 8 javascript 这个语言就厉害了，开始的时候只是作为前端用，浏览器写写代码，突然有一天不开心了，杀入了服务器代码的领域，然后你发现他现在能做的事越来越多了。 所以一般只有资金充裕的大公司会选择 19 Swift 苹果的开发语言，用来取代OC，可是大量的从业人员还是习惯了OC，多用于混编开发 20 Scala 大数据语言，大数据平台使用，但是其实一般常用语言都是可以进行大数据开发的 看完了这个你还对编程语言迷茫吗
木马 这个名字来源于古希腊传说——特洛伊木马。这个故事大家一定非常熟悉： 希腊联军围困特洛伊久攻不下，于是假装撤退，留下一具巨大的中空木马，特洛伊守军不知是计，把木马运进城中作为战利品。
这个数据集包括了游戏第一代到第五代出现的精灵。后来发布的第六、七代游戏中有新的精灵，但这些精灵使用了三维动画模型，从游戏中提取精灵图像比较困难，机器学习的方法不支持对这种格式进行训练。 这个过程是基于Python的图像处理库skimage来进行实现的。 针对精灵的居中处理，这种方法是非常有效的。因为我们要处理图片很简单，由精灵形象和白色背景构成。 但是这些指标代表这个网络模型的预测性能吗？其实这些指标是在暗示我们，该模型已经完全拟合了训练集数据，但是不能很好地预测新数据。让我们来验证一下：下图展示了该模型对验证集的预测性能。 ? 为了解决这个问题，我们应用了图像增强技术。我们通过对训练集图像进行随机变换，来增强它们的变化。无论皮卡丘的方向是颠倒的或者是一定程度倾斜，人类都能够准确识别，我们希望训练出的模型也有这个功能。 即使在这个样本量较小的数据集中，我们可以看到，颜色在精灵分类中起着重要的作用。例如在容易被错误分类的精灵中，豪力很大可能被划分为毒型，可能是由主体色为紫色导致分类错误。
大家常用的神经网络通常配备 ReLU 激活函数，这使得神经网络不仅是非凸的，甚至非光滑。 这个结果本身就很特殊，因为大部分的非凸问题不满足这个性质，而过度参数化的神经网络，用 SGD 进行训练，却可以保证得到这个性质！ 有了定理 3，就可以证明 SGD 收敛了么？ 与传统光滑性不同的是，这里不等式的右边有一个关于‖ΔW‖的一阶项，文中说明，这个一阶项会随着神经元数量越来越多，变得越来越小。也就是网络参数越多，会越「光滑」，也就越容易做训练。 在两周前，本文的作者将这个问题单独成稿，发表在了 arXiv 上（链接：https://arxiv.org/abs/1810.12065）。 目前提到的多层网络收敛性都是针对训练数据找全局最优。 这个结果是对本文的一个很好的补充（链接：https://arxiv.org/abs/1811.04918）。 本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。
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