其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
ABI,是 Application Binary Interface 的缩写,应用程序二进制接口。
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字符串是字符的有限序列。当然,真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A,B,C等,用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化,并映射到0到127之间的整数值。当然,还有许多其他非英语语言使用的字符,包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体,相关的脚本(例如西里尔字母和希腊语)以及与ASCII和英语完全无关的脚本,包括阿拉伯语,中文,希伯来语,北印度语,日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性,通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要,您可以完全忽略这些复杂性,而假装仅存在ASCII字符,或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效,而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是,您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串,并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本,它将以明确的错误消息正常地失败,而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时,
传统上,类型系统分为两个截然不同的阵营:静态类型系统和动态类型系统,在静态类型系统中,每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型;在动态类型系统中,直到运行时对类型的任何了解,直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型,从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的:只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时,才可以限制任何值的类型。
GPU是一个大规模并行处理器,具有几千个并行处理单元。 例如,本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率,延迟和硬件功能方面与CPU完全不同,但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU!
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。这个概念很直观:两个函数都可以具有被调用x的参数,而两个函数都没有x引用相同的东西。同样,在许多其他情况下,不同的代码块可以使用相同的名称而无需引用相同的内容。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1908.07195v1.pdf
https://github.com/SciML/DifferentialEquations.jl
在传统软件工程中,程序问题(即Bugs)会导致程序崩溃,但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
在Julia中,函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲,Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为:
在刚刚过去的 2021 年,Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计,目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万,有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外,一些世界名校,如北京大学,MIT、Stanford 和 Berkeley 等,已经在教学中使用 Julia 语言。
加壳工具是指注入一段功能代码到 APP 中,并可以将原始的二进制指令经过混淆、虚拟化等手段进行等价变换,实现满足 APP 多种安全需求。根据功能的不同可以分为:压缩壳、加密壳、虚拟机壳。
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 近日,剑桥学者在《美国科学院院报》(PNAS)上发表了一篇名为“The Difficulty of Computing Stable and Accurate Neural Networks: On the Barriers of Deep Learning and Smale's 18th Problem”的文章,提出了一个有趣的发现: 研究者可以证明存在具有良好近似质量的神经网络,但不一定存在能够训练(或计算)这类神经网络的算法。 论文地址:http://
选自Jack Terwilliger's Blog 作者:Jack Terwilliger 机器之心编译 参与:Panda 人工神经网络在很多领域都取得了突破性进展,这项技术的最初灵感源自生物神经网络。作为我们人类智能的来源,生物神经系统或许还能给我们的人工智能创造之路带来新的启迪。MIT 自动驾驶汽车和人工智能方向的副研究员 Jack Terwilliger 近日在自己的博客上发布了其系列文章《生物神经网络》的第一篇,对生物神经元的基本信息以及常见的模型进行了介绍。机器之心对本文进行了编译。原文中还包含一
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习(ML)生态系统”以来,该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
在向 ICLR 2019 提交的论文中,有一篇 GAN 生成图像的论文引起了所有人的注意,很多学者惊呼:不敢相信这样高质量的图像竟是 AI 生成出来的。其中生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然,并且图像插值每一帧都相当真实,简直能称得上「创造物种的 GAN」。该论文还引起了 Oriol Vinyals、Ian Goodfellow 的关注。
在用户定义的比较函数中,复杂的通用实现与追求性能的组合,使得通用高性能排序实现在避免每种使用场景下的未定义行为(UB)方面特别困难。即使只使用内存安全的抽象来实现排序,也不能保证相邻逻辑是无未定义行为的。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3):
Focal Loss(焦点损失)是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,特别适用于目标检测和图像分割任务。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现Focal Loss。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
机器之心专栏 机器之心编辑部 测试时自适应(Test-Time Adaptation, TTA)方法在测试阶段指导模型进行快速无监督 / 自监督学习,是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。然而在动态开放场景中,稳定性不足仍是现有 TTA 方法的一大短板,严重阻碍了其实际部署。为此,来自华南理工大学、腾讯 AI Lab 及新加坡国立大学的研究团队,从统一的角度对现有 TTA 方法在动态场景下不稳定原因进行分析,指出依赖于 Batch 的归一化层是导致不稳定的关键原因之一,另外测试数据流中某些
Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalization
监督学习需要有明确的目标,很清楚自己想要什么结果。比如:按照“既定规则”来分类、预测某个具体的值…
所谓ARTS:每周至少做一个LeetCode的算法题;阅读并点评至少一篇英文技术文章;学习至少一个技术技巧;分享一篇有观点和思考的技术文章。(也就是Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS)这是第十五期打卡。
衡量一个 Web 页面的体验和质量一直有非常多的工具和指标 ... 每次我们去关注这些指标的时候都会非常痛苦,因为这些指标真的是又多又难理解,测量这些指标的工具也非常多。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/xor-operation-in-an-array/
归一化指的是深度学习的白化(whitening),这种操作可以让神经网络舒服地训练。本文讨论了 state action 这些输入值 以及 Q 值(reward)这些输出值 的归一化问题。见下方目录。
今天不知在哪儿、看到了说这篇MSG-GAN已被CVPR2020接收,其实去年2019年5月还是6月我就看到它了,当时试跑了一下开源的代码,印象中效果不错。今天就极简分享一下。
文章地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41802723
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTM准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTM LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07:Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法,它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中,我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法,并使用Python来实现这些方法,并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
非标准参数表示不保证所有JVM实现都支持这些参数,在将来的JVM版本中可能会发生改变。非标准参数统一以 -X 开头,如 -Xmx20M 设置最大java堆大小,示例:
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
近日,MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0,不少人称,该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性,被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言。
神经网络模型使用随机梯度下降进行训练,模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性,尽管这些算法在实践中表现出色,但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
导读:本文内容节选自《深入浅出神经网络与深度学习》一书,由Michael Nielsen所著,他是实验媒体研究工作室的联合创始人,曾是 YC Research 的 Research Fellow。。
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一:选择排序算法二:二元选择排序法(选择排序改进)
备受期待的Julia语言的1.0版本积累了富有野心的程序员们的十年心血。 在 JuliaCon2018 发布会上,Julia 社区正式将该版本设置为1.0.0。
传统的性能指标如 load time[1] 或 DOMContentLoaded[2] 专注于容易衡量的技术细节,但是它们很难反应出用户所真正关心的是什么。如果你仅仅是把加载速度优化的更快,你很快就会发现网站的用户体验依然很差。一个站点的总加载时间可以很快,但如果它直到所有内容都准备好了才渲染的话,用户只能盯着空白的屏幕一段时间。如果点击了按钮但没有反应,是因为主线程被 JavaScript 任务占满而阻塞了,此时虽然页面已经“加载”,但用户依然会感到沮丧。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积,导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定,无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中,我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
在过去一年中,研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像,速度提升了 1000 倍,在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看,这种语言还会长期发展下去。然而,现在是一个里程碑的时刻:在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上,Julia 1.0 正式发布!一起发布的还有 JuliaCon。
梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:
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