《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》
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16、Collection接口 Collection是最基本的集合接口，一个Collection代表一组Object，即Collection的元素（Elements）。一些Collecti
今年有个想法，重新设计 libatbus 然后用 Rust 实现出来，然后可以加入一些云原生的支持。这需要一个定时器模块，我看了下 Rust 现有的几种定时器的实现，大多是基于堆或树的结构的，没有找到jiffies定时器的实现，所以想自己实现一个算了。这个定时器的实现又需要类似 C++ 的 std::list::iterator 的 插入和删除某个迭代器对其他迭代器没有影响 的特性，但是 Rust 的数据结构都不是这种设计模型。所以就决定自己写一个吧。
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件。简单的，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。 点击这里了解更多关于加快机器学习与GPU的信息。 主要特点 -专为NVIDIA GPU特调的，用于卷积神经网络向前和向后的卷积程序。 -专为最新的NVIDIA GPU架构优化 -针对4纬张量的任意
在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理。本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。
本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码，详细注释了主要函数，并指出了代码与理论公式的对应关系。内容包括拟牛顿法的目标函数、梯度、L2正则化、L-BFGS优化、概率图构建、前向后向算法、维特比
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
方法：结合DCNNs和概率图模型，即DCNNs最后一层响应和条件随机场解决分割问题。
本文的12篇文章总结了当前主流的分割网络及其结构，涵盖从编解码结构到解码器设计；从感受野到多尺度融合；从CNN到RNN与CRF；从2D分割到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割网络，感兴趣的朋友可以仔细研读每一篇文章。
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中，我们从编解码结构入手，讲到解码器设计；从感受野，讲到多尺度融合；从CNN，讲到RNN与CRF；从2D分割，讲到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。
人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。
昨天的推文《DeepLab V2》组织方式很不清晰，没有将关键结论以及空洞卷积这种方法的优点讲出来，所以重新组织了一下这篇论文的解读，希望可以带来不一样的体验。
选自The Gradient 作者：Andy Chen、Chaitanya Asawa 机器之心编译 参与：李诗萌、思源 语义分割是计算机视觉中的基础任务，我们通常会使用基于 CNN 加 CRF 的方法或直接使用对抗性的训练实现端到端的分割。本文简要介绍了这两种方法及它们的特点。 人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。 当然，目标检测方法可以帮助我们绘制某些确定实体的边框，但人
这里写图片描述 (01) List 是一个接口，它继承于Collection的接口。它代表着有序的队列。 (02) AbstractList 是一个抽象类，它继承于AbstractCollection。AbstractList实现List接口中除size()、get(int location)之外的函数。 (03) AbstractSequentialList 是一个抽象类，它继承于AbstractList。AbstractSequentialList 实现了“链表中，根据index索引值操作链表的全部函数”。
Fully Convolutional Network（FCN）是神经网络用于图像分割任务的鼻祖，后续提出的大部分基于编解码结构的图像分割网络都是从FCN上发展、改进而来的。
但是这个HashMap不能随便地进行迭代，因为它只是简单包装了HashMap，而回看HashMap的实现，我们可以发现，对于冲突的key，形成一个链表，明显如果有一个线程在历遍HashMap，另一个线程在做删除操作，则很有可能出错。
本文源自于知乎的提问与回答，相信大家也有自己去思考或者实践“造”几个轮子。毕竟不管是学习人家造好的轮子还是自己造轮子，都是对自身开发设计能力的一种提升。本文的回答者从公司的实际项目出发，大致列举了我们可以研究的“轮子”，并给出设计建议。
序列标注是NLP中一项重要的任务，它主要包括分词，词性标注，命名实体识别等子任务。通过对预训练后的BERT模型进 行finetune，并与CRF进行结合，可以很好地解决序列标注问题。上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 如何通过BERT解决序列标注问题。同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。
决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。决策树回归方法，采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。如果目标变量是标称的，称为分类树;如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
1. List:列表,有序集合,可以包含重复元素。主要实现类有ArrayList和LinkedList。
在CRF系列的前两篇，我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法，本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解。第二个问题是模型参数学习的问题，第三个问题是维特比算法解码的问题。
决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合； 适用数据范围： 数值型和标称型 CART分类
之前写过CRF的详解，只是为了让大家详细了解下原理，但是那种是没有优化的，速度很慢。在实际应用中，还是需要用到batch，也就是需要用到GPU的，那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上，困住你的不是算法本身，而是时间。同一件事，当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一个 15 次投掷骰子的序列，你能预测出我每次投掷用的是哪一枚骰子吗？
作者：Freddy Boulton 机器之心编译 参与：Pedro、思源 条件随机场是一种无向图模型，且相对于深度网络有非常多的优势，因此现在很多研究者结合条件随机场（CRF）与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念，有助于读者进一步理解完整理论。 假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一
Dav1d 是一个 AV1 软件解码器，AV1 是开放媒体联盟在2018年发布的一个视频编码标准，用于互联网视频流，包括视频聊天、视频直播、视频点播等。
实际上HMM和CRF的学习没有先后顺序。但是两者很相似，在学习了HMM后更容易上手CRF，所以建议先学习HMM后学习CRF。
SimpleDateFormat(下面简称sdf)类内部有一个Calendar对象引用，它用来储存和这个sdf相关的日期信息，例如sdf.parse(dateStr), sdf.format(date) 诸如此类的方法参数传入的日期相关String、Date等等，都是交友Calendar引用来储存的，这样就会导致一个问题，如果你的sdf是个static的, 那么多个thread 之间就会共享这个sdf， 同时也是共享这个Calendar引用， 并且, 观察 sdf.parse() 方法，parse方法里没有保证原子性，所以存在线程安全问题：
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/T
运行可执行程序后，当输入 2号信号时，调用自定义方法将quit置为1，跳出while循环
DeepLab 后面接了一个全连接条件随机场 (Fully-Connected Conditional Random Fields) 对分割边界进行 refine label map。CRF 经常用于 pixel-wise 的 label 预测。把像素的 label 作为随机变量，像素与像素间的关系作为边，即构成了一个条件随机场且能够获得全局观测时，CRF 便可以对这些 label 进行建模。全局观测通常就是输入图像。
List：一个有序（元素存入集合的顺序和取出的顺序一致）容器，元素可以重复，可以插入多个null元素，元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间（空间的维度通常是词典的大小）
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提到自旋锁那就必须要说链表，在上一篇《驱动开发：内核中的链表与结构体》文章中简单实用链表结构来存储进程信息列表，相信读者应该已经理解了内核链表的基本使用，本篇文章将讲解自旋锁的简单应用，自旋锁是为了解决内核链表读写时存在线程同步问题，解决多线程同步问题必须要用锁，通常使用自旋锁，自旋锁是内核中提供的一种高IRQL锁，用同步以及独占的方式访问某个资源。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://c1n.cn/GM8hb 目录 场景说明 模拟数据 场景分析 读取数据 处理数据 遇到的问题 场景说明 现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。 23,31,42,19,60,30,36,
现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。
前情提要： 概率图模型笔记（PART I） & 概率图模型笔记（PART II）隐马尔科夫模型
直接键入tail 命令和ctrl+c功能类似 ctrl+d 键盘输入结束 或 退出终端 ctrl+s 暂停当前程序 暂停后按任意键恢复运行 ctrl+z 将当前程序放在后台运行，恢复到前台命令为fg ctrl+a 将光标移动至输入行头，相当于home键 ctrl+e 将光标移动至输入行尾，相当于end键 ctrl+k 删除光标所在位置到行尾 alt + backspace（退格键） 向前删除一个单词 shift + pgup 将终端显示向上滚动 shift + pgdn 将终端显示向下滚动
AbstractQueuedSynchronizer （抽象队列同步器，以下简称 AQS）出现在 JDK 1.5 中，由大师 Doug Lea 所创作。AQS 是很多同步器的基础框架，比如 ReentrantLock、CountDownLatch 和 Semaphore 等都是基于 AQS 实现的。除此之外，我们还可以基于 AQS，定制出我们所需要的同步器。
结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习 联合编译：陈圳、章敏、李尊 摘要 虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通过一系列设定好的步骤可以将任意时
本文介绍了条件随机场（CRF）在序列标注问题中的应用，主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时，文章还提供了一些示例代码和案例分析，以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
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