混合精度训练（mixed precision training）可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度，而且也可以降低显卡使用内存。目前主流的深度学习框架都开始支持混合精度训练。对于PyTorch，混合精度训练还主要是采用NVIDIA开源的apex库。但是，PyTorch将迎来重大更新，那就是提供内部支持的混合精度训练，而且是自动混合精度训练：
This tutorial showcases the features of TensorFlow Debugger (tfdbg) command-line interface. It contains an example of how to debug a frequently encountered problem in TensorFlow model development: bad numerical values (nans and infs) causing training to fail.
EXPERIMENTAL: APIs here are unstable and likely to change without notice.
numpy的allclose方法，比较两个array是不是每一元素都相等，默认在1e-05的误差范围内
numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[source]
这题是一个魔改的httpd，Content-Length小于0时存在格式化串漏洞，leak后写one_gadget即可
工作原因有时候会用python写写测试工具，感受到其快速实现应用的便利，但由于偏底层开发，主力语言依然是C。对于开发语言没有什么优劣概念，在特定的情景下哪种实现更佳就用哪种，工具合适才是最好的。
不知道大家参加了上周日的LeetCode周赛没有，发生了一件活久见的事，LeetCode官网居然挂了，不仅是中国区挂了，而是全站都挂了，国际服的竞赛也进不去了……过了好久才恢复。
本文译自：Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客，转载注明出处。 题目：调试神经
作者 | Russell Stewart 译者 | zhwhong（@zhwhong_shsf） 整理 | AI100（rgznai100） 以下建议主要针对神经网络的初学者。这些建议主要基于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。 神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时错误。它们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它会让人非常沮丧！但是一个有经验的神经网络训练者将能够系统地克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误消
本系列文章会展示一些系列源码到 LLVM IR 语言的转换。目标是让我们更好的理解编译器是怎么运作的。
本文对pytorch中的mixed precision进行测试。主要包括两部分，第一部分为mixed precision使用概述，第二部分为实际测试。参考torch官网 Automatic Mixed Precision
给定 标注文本corpus4pos_tagging.txt，训练一个模型，用模型预测给定文本的词性
最近开始研究网页参数的JS加密，但是大型网站的JS文件过于繁杂，不适合新手上路，于是乎找了几个简单的网页来学习学习。
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
Objective-C文件的编译过程主要包括clang前端的预处理、编译、后端优化中间表示、生成汇编指令、链接、生成机器码这几个步骤。我们可以借助clang -ccc-print-phases xxx.m命令查看某个OC源文件的编译的过程，如下： 输入命令
前言 上一篇详细介绍了HDFS集群，还有操作HDFS集群的一些命令，常用的命令： hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R 777 /xxx hdf
注意：这里要说明一下-cp，我们可以从本地文件拷贝到集群，集群拷贝到本地，集群拷贝到集群。
numpy.minimum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'minimum'>
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
参考链接： Python中的Inplace运算符| 2(ixor()，iand()，ipow()等)
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39496831
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析
选自Medium 作者：Slav Ivanov 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结，并穿插了不少出色的个人想法和思考，希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 神经网络已经持续训
和这篇文章的作者一样，有时想到一个很棒的点子，辛苦写好代码，终于运行正常了，但是效果就是不咋地，不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行？”的想法。真的是点子不行吗？未必，NN不work的原因有很多种，作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
函数描述用法abs fabs计算 整型/浮点/复数 的绝对值 对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs()sqrt计算元素的平方根。等价于array ** 0.5np.sqrt()square计算元素的平方。等价于 array **2np.squart()exp计算以自然常数e为底的幂次方np.exp()log log10 log2 log1p自然对数(e) 基于10的对数 基于2的对数 基于log(1+x)的对数np.log() np.log10() np.log2() np.log1p()sign计算元素的符号：1：正数 0：0 -1：负数np.sign()ceil计算大于或等于元素的最小整数np.ceil()floor计算小于或等于元素的最大整数np.floor()rint对浮点数取整到最近的整数，但不改变浮点数类型np.rint()modf分别返回浮点数的整数和小数部分的数组np.modf()isnan返回布尔数组标识哪些元素是 NaN （不是一个数）np.isnan()isfinite isinf返回布尔数组标识哪些元素是有限的（non-inf, non-NaN）或无限的np.isfiniter() np.isinf()cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数 logical_and/or/not/xor逻辑与/或/非/异或 等价于 ‘&’ ‘|’ ‘!’ ‘^’测试见下方
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。当样本数据变化归因于一个独立的变量时，就使用一维插值；反之样本数据归因于多个独立变量时，使用多维插值。
Asserts that two longs are equal. If they are not, an
显然，在 Python 中，列表 * N 中的 * 运算符为重复操作，将列表中的每个元素重复 N 次。
你是否曾在在搜索语法时，因为打断了数据分析流而感到沮丧？为什么你在屡次查找后仍然不记得它？这是因为你还没有足够的练习来为它建立“肌肉记忆”。
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。（文末更多往期译文推荐） 因为这里提到的所有的库都是开源的，所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数，可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy （资料数量：15980； 贡献者：522） 在最开始接触Python的时候，我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助，SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
ClickHouse中完整select的查询语法如下（除了SELECT关键字和expr_list以外，蓝色的字句都是可选的）：
给树染色.相邻结点的颜色不同.求最后的颜色.后面的颜色会覆盖前面的.没有染色成功的输出0
内置函数 max 返回固定数量的 [cmp.Ordered] 类型参数中的最大值。该接口要求至少提供有一个参数。如果 T 是浮点类型，或有任意一个参数是 NaN，那max 将返回 NaN。
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制. ascendin
红太阳幼儿园有 nnn 个小朋友，你是其中之一。保证 n≥2n \ge 2n≥2。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
Eigen是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中。 有份英文的Eigen使用手册，简要整理一下
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170010.html原文链接：https://javaforall.cn
python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。
最近看到一篇有意思的技术文章：《抖音研发实践：基于二进制文件重排的解决方案 APP启动速度提升超15%》。
Float.compare(float f1, float f2) 和 Float.compare(double d1, double d2) 的内部的逻辑处理基本一致。 具体步骤： 先比较他们的大小；如果，值不是简单的大于小于关系的话，需要转为类型在进行比较；一般情况是0.0、-0.0这种特殊的情况。最后运用两个三元表达式进行值的比较；
Float 依然提供了根据基本类型float以及float的String形式构造，String形式依然借助于parseXXX形式 parseFloat
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
