阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/combinations/
学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。
网格搜索(grid search)，作为调参很常用的方法，这边还是要简单介绍一下。
深度学习中，设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时，理论上模型不存在问题，实现效果也通过计算可以复现出来。一切准备就绪后，那么接下来需要操作的就是——调参了。
摘要：本文由DMLC的作者之一陈天奇所写，从语言选择，设计理念等开发者的角度来介绍DMLC，同时也是作者近期的分布式机器学习实践的一个总结。 最近对于DMLC的宣传比较多。大部分宣传基本上都是从用户角度出发来做。今天想写一些东西，以我个人的观点来解释一下DMLC对于机器学习系统研究开发者意味着什么。 DMLC的起因 某一天我在和李沐闲聊的时候感叹目前c++的hacker各做各的。当时我们都在做分布式机器学习项目，中间涉及到的分布式数据读入，进程管理等都问题，于是我们似乎在两份目的相同的代码。我提
算法岗的竞争，日益激烈。知乎盛行劝退，但如果真有兴趣，那么打好基础、练出较好的编程能力，相信就能较为从容地面对！今天分享一个朋友的面经！（下述的编程大多没给出具体题目，主要是leetcode、剑指offer和一些常见题型）
调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。常用的调参方法有：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
“管道工作流”这个概念可能有点陌生，其实可以理解为一个容器，然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作，比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等，下面还是以一个实例来讲解。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
C++使用new分配内存后，应该使用delete释放内存。在C中，使用malloc分配内存后，应该使用free释放内存。
回溯算法其实就是暴力搜索，既然是暴力搜索为什么要非要用回溯呢？因为一些问题能暴力搜索出就不错了，找不出更好的办法。
Exploder是一个Unity3D插件，可以爆炸任何有网格的游戏对象。在游戏对象上tag设置为“Exploder”，就可以看到爆炸了！
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
为啥选择C++部署AI算法? 因为很多算法都是模型比较大,属于计算密集型算法,对服务器或pc机的要求较高.落地使用Python来部署算法肯定没有优势性. 目前业界的常用做法也是采用Python来训练模
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
由于 AlphaZero 非常耗费资源，因此成功的开源实现（例如Leela Zero）是用低级语言（例如 C++）编写的，并针对高度分布式计算环境进行了优化。这使得学生、研究人员和黑客很难访问它们。
当一段代码需要执行多次时，您可能会遇到这种情况。通常，语句按顺序执行：首先执行函数中的第一个语句，然后执行第二个语句，依此类推。
应该是第一次跟周老师见面过后，周老师就建议我先开始学学Deep Learning相关的知识，为开学后进入正式的研究打个基础。回来之后自己信心满怀地买了李沐大神的《动手学深度学习（PyTorch版）》，然后便开始了自己的学习DL之路。
了解 java是面向对象编程 JDK :开发者工具 JRE: Java运行环境 JVM:Java虚拟机
很多时候在某一领域使用机器学习得到了效果很好的模型，但是若要在另一个领域使用该模型则不一定适用，而且通常需要大量的专业知识。正是由于受到这样的限制，所以才有了AutoML技术的发展。
本文旨在介绍当前被大家广为所知的超参自动优化方法，像网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband，并附有相关的样例代码供大家学习。
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与C语言一样，C++也是在贝尔实验室诞生的，Bjarne Stroustrup于1979年首次推出，C++是一种高级编程语言，它是在C语言的基础上发展而来，融合了面向对象的思想。它的特点是高效、低级和面向对象。 在C++的发展历程中,最为重要的里程碑是C++11标准的发布。C++11版本增加了许多现代化的特性,例如类型推断、lambdas表达式、移动语义、多线程支持等,大大提高了C++的编程效率和效果。
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
一份整洁的代码对于一个系统是多么重要。如果代码写的乱七八糟，最后的结果就是无法对这些代码进行有效的管控。很有可能会毁掉这个系统。
我知道很多人没学过 C++，但是面试官就是没事喜欢拿咱们 Java 和 C++ 比呀！没办法！！！就算没学过C++，也要记下来！
机器之心投稿 作者：猿辅导研究团队语音识别负责人夏龙、机器学习工程师吴凡 近期，猿辅导公司开源了两个机器学习项目—ytk-learn, ytk-mp4j，其中 ytk-mp4j 是一个高效的分布式通信库，基于该通信库我们实现了 ytk-learn 分布式机器学习库，该机器学习库目前在猿辅导很多应用场景中使用，比如，自适应学习、学生高考分预测、数据挖掘、课程推荐等。 ytk-learn 分布式机器学习库 项目背景 LR(Logistic Regression), GBDT(Gradient Boosting
最近参加面试时被问到了神经网络优化方面的问题，由于平时没有好好总结，导致直接拉胯。这篇文章对当前神经网络训练中的常见优化方法进行了比较全面的总结，文章的大部分内容均来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》[1] ，部分地方加入了自己的理解。整篇文章的思维导图如下：
超参数优化在大多数机器学习流水线中已成为必不可少的一步，而贝叶斯优化则是最为广为人知的一种超参数的优化方法。
i变量为ars数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减
循环的嵌套就是，一个循环体内又包含了另一个完整的循环结构；内嵌的循环中还可以嵌套循环，这就是多层循环。
笔者主力机是MBAM1芯片（8+256），某个下午巩固循环突然思考到个问题，小循环很快就能run出来，中循环还勉勉强强，稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%，8颗核心好像是偷着懒跑的，但是丢给我那台4核心8线程黑苹果，是跑满的，说明ARM在多线程的时候，有点东西
对于JDK的安装和环境配置，网上已经有很多资料，比如：这个是我随便搜的。 至于编辑器的话，我个人使用的是IDEA，因为刚好有教育邮箱，可以免费使用（这一点对于没有收入来源的学生来讲真的很赞） 另外，我是学习过C++的一名普通学生，所以之后的很多内容，我都会相较于C++来比较学习，这样也便于快速理解，或许对于没有C++或类似基础的同胞们不太友好，请谅解。 以下都只是精简地概述，若想更详细地了解，可以去各大网站搜索javaSE教程，会详细地多。
在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
强化学习 (RL) 与深度学习的结合带来了一系列令人印象深刻的成果，许多人认为（深度）强化学习提供了通向通用智能体的途径。然而，RL 智能体的成功通常对训练过程中的设计选择高度敏感，可能需要繁琐且容易出错的手动调整。这使得将 RL 用于新问题具有挑战性，同时也限制了 RL 的全部潜力。
PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
上一章我们学习了C++的一位数组，知道了数组是相同类型值的集合，这一节学习C++的二维数组。
要想遍历一串连续的数字，可以使用 for 变量 in range(): 的方式，在range()的括号中设置遍历的起始值和结束值。 【注意】 结束值是取不到的哦!
我最近的一个项目中需要大量查询一个词的相似词，而无论是英文的WordNet，还是中文的同义词词林，都覆盖面太窄，我决定借助训练好的Word2Vec模型，使用gensim库，调用它经典的.most_similar()函数来进行相似词查询。而由于程序中需要大量查询相似词，所以就需要大量调用.most_similar()函数，而这，就成为了整个程序的瓶颈，因为：
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