HTML5中为ol标签添加了reversed（布尔类型，表示列表是上升还是下降排序）和start（整数类型，设置有序列表的起点）属性。...3. dl标签 W3C草案： The dl element represents a description list.W3C specification 语义化dl>元素：表示包含一组定义列表项内容...示例： dl> 前端技术点 HTML CSS JavaScript Java开发 Java Web dl> 二、 浏览器差异 以下内容均来自张鑫旭的《HTML CSS列表元素ul,ol,dl的研究与应用》 1. li标签添加display...三、参考 http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2009/12/html-css%E5%88%97%E8%A1%
http://www.php.net/manual/en/function.dl.php// ExaPHP...http://www.php.net/manual/en/function.dl.php <?...extension_loaded('sqlite')) { if (strtoupper(substr(PHP_OS, 0, 3)) === 'WIN') { dl('php_sqlite.dll...'); } else { dl('sqlite.so'); } } // Or, the PHP_SHLIB_SUFFIX constant is available as of...'php_' : ''; dl($prefix . 'sqlite.' . PHP_SHLIB_SUFFIX); } ?
机器之心编译 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。...卷积层可以有效地捕捉图像中的局部特征，并以层级的方式将许多这样的模块嵌套在一起，这样 CNN 就可以试着提取更大的结构了。通过一系列卷积捕捉图像的复杂特征，CNN 可以将一张图的内容编码为紧凑表征。...我们需要确保目标占据图片中的连续区域，这样给定的像素和其周围像素的标签就是一样的。为了解决这个问题，有一些架构使用了条件随机场（CRF），使用原始图像中像素的相似性重新精炼 CNN 的标签。 ?...CRF 的输出是原始图像像素的最终的目标标签。 实际上，CRF 图是完全连接的，也就意味着即使是从物理角度上讲相距很远的像素节点也可以共享边。这样的图有数十亿的边，从计算上讲难以进行精确处理。...与之前讨论的 CRF 不同，端到端的技术不需要人们对单独的组件建模以完善原始预测值。由于这些方法的表现优于多级流程，未来研究可能会越来越重视端到端的算法。
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youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...]...yt-dl视频....youtube-dl需要永久保存一些下载的信息。默认为$XDG_CACHE_HOME/youtube-dl或/.cache/youtube-dl。...在 Linux 和 OS X 上，系统范围的配置文件位于 /etc/youtube-dl.conf，用户范围的配置文件位于 ~/.config/youtube-dl/config。...在Windows上，用户范围的配置文件位置是 %APPDATA%\youtube-dl\config.txt 或 C:\Users<user name>\youtube-dl.conf。
概述 youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...]...yt-dl视频....youtube-dl需要永久保存一些下载的信息。默认为$XDG_CACHE_HOME/youtube-dl或/.cache/youtube-dl。...在 Linux 和 OS X 上，系统范围的配置文件位于 /etc/youtube-dl.conf，用户范围的配置文件位于 ~/.config/youtube-dl/config。...在Windows上，用户范围的配置文件位置是 %APPDATA%\youtube-dl\config.txt 或 C:\Users<user name>\youtube-dl.conf。
改进模型的最佳方法之一是基于在你的领域进行过深入研究的专家的设计和体系结构，他们通常拥有强大的硬件可供使用。而且，他们经常慷慨地开源建模架构和原理。...使用更大的网络。在较大的网络上使用 dropout 可能会获得更好的性能，从而使模型有更多的机会学习独立的表征。...Helper functions for TF Graph visualization from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML... html...height:620px;border:0" srcdoc="{}"> """.format(code.replace('"', '"')) display(HTML
深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习，大红大紫的 AlphaGo 就使用到了深度学习。...本文将详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的几种算法。...假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。...这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。...这时，我们可以把调节好的所有阀门都“焊死”，静候新的水流到来。 ? 与训练时做的事情类似，未知的图片会被计算机转变成数据的水流，灌入训练好的水管网络。
1.2 什么是神经网络 这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。 ?...把一个个小的神经元堆叠起来就形成神经网络，中间的神经元称为隐藏神经元，当这个神经网络训练完成之后，就可以通过输入x特征就可以得到target了。 ? ?...error function指的是一个数据点的更新，cost function指的是所有数据的更新。这里对比了两个损失函数，最小二乘法和交叉熵。...最小二乘法是通过正态分布推导出来的，而正态分布符合现实生活中大多数的误差情况，所以直接取用了，但是logistic是二分类任务，非0即1，完全不符合正态分布，所以用最小二乘法是不行的，而logistic...另外AndrewNg的ppt解释也很通俗，当类别是1的时候函数可以看出尽量使得y hat趋向1，类别是0的时候也尽量趋向于0。 ? 这里加个负号是把他转换成求最小值。
DL framework的学习成本还是不小的，以后未来的发展来看，你建议选哪个？ 请主要对比分析下4个方面吧： 1....真正好的设计需要兼顾这两方面的需求，DMLC的同学因为同时有系统和机器学习的背景，才会做出结合两者优点的设计。这样的设计思路是深度学习框架的未来，也会影响包括TF和torch在内的框架的转变。...选择什么东西，总结一下 其实并不需要选择一个唯一的工具，很多工具之间的本质思想是相同的，武林高手也不会因为剑是什么而产生能力的差别。...所以从目前来看，投身TF不会是一个坏选择，找工作的时候你遇到用tf的公司的可能性也是非常非常高的。...现在流行的这几个框架都有一些算法改进层次的高手大牛支持着，他们很可能会继续使用正在用的框架。哪怕只有他们支持，也足够撑起一个框架的生命力了，更何况他们的号召力还颇为可观。
But this time, we will teach you how to use built-in DL framework called BigDL to accomplish image classification...`${testDataPath}`; Train the images with DL We create a new script file named classify_train.mlsql, and
dl列表是使用了HTML dl、dt、dd标签的数据列表。...首先我们使用dl(definition list-自定义列表)标签来容纳整个数据结构，然后我们使用dt(自定义标题)标签和dd(自定义描述)标签来容纳数据中的标题和内容。...总结：比较dl和table数据列表，dl列表更加简洁，但是table表格仍然被很多人用来作为网页中数据表现的必需品，比如个人信息数据列表等。...事实上，使用HTML的dl、dt、dd标签会让你节省更多的代码，更能让代码符合内容的语义化。...当然，table也有它的用武之地，那就是很大数据量的数据表，但是小型的数据列表和表单完全可以不使用table哦！
（2）对于编码器来说，先输入到网络的序列携带的信息可能会被后输入的序列覆盖掉，输入的序列越长，这种现象就越严重。 （3）对于解码器来说，在解码的时候，对于输入的每个单词的权重是不一致的。...聚焦的过程体现在权重系数的计算上，权重越大越聚焦于其对应的Value值上，即权重代表了信息的重要性，而Value是其对应的信息。...（3）接下来， 把点成的结果除以一个常数，这里我们除以8，这个值一般是采用上文提到的矩阵的第一个维度的开方即64的开方8，这会让梯度更稳定。当然也可以选择其他的值，8只是默认的值。...然后把得到的结果做一个softmax的计算。softmax的作用是使所有单词的分数归一化，得到的分数都是正值且和为1。得到的结果即是每个词对于当前位置的词的相关性大小。...，Lil'Log，地址：https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html#whats-wrong-with-seq2seq-model
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从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习...参数是我们训练神经网络 最终要学习的目标，最基本的就是神经网络的权重 W和bias b，我们训练的目的，就是要找到一套好的模型参数，用于预测未知的结果。...这些参数我们是不用调的，是模型来训练的过程中自动更新生成的。...这种方法有个很大的缺陷，主要是由 “不同的超参数的重要性/作用效果有区别”导致的。 比如，假设在某个问题中，上面的Hyper1的作用其实微乎其微，而Hyper2的改变对模型的效果很明显。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习...---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化，可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法，使得我们的学习更快，学习效果更佳。...mini-batch是上下起伏不定的箭头，但是把若干个的方向平均一下，就变得平缓多了，相当于抵消掉了很多的方向相反的误差。...对于Momentum的效果不那么明显的现在，吴恩达的解释是在learning-rate太小以及数据集比较简单的情况下，momentum发挥不了太大的作用，因此本实验中我们看不出惊人的效果。
://dl.acm.org/citation.cfm?...给定{用户，上下文，物品}的三元组，一个通用的方法首先是分别计算{用户，上下文} 和 {物品} 的向量表示，然后通过一定的方式如点积来计算二者的匹配得分。...这种基于表示学习的方法通常面临两个方面的挑战： 1）工业界中物品的数量十分巨大。 2）通过收集用户反馈得到的数据集十分稀疏，导致模型对于长尾物品的预测具有很大的方差，同时也面临着物品冷启动的问题。...因此基于如下的公式对于x和y的评分进行一定程度的修正： 上式中，pj代表第j条样本对应的物品yj被一个mini-batch采样到的概率，这在下一节会详细介绍。...1）对两侧输出的embedding进行L2标准化，如： 2）对于内积计算的结果，除以一个固定的超参： 除以超参的效果如下，可以看到softmax的效果更加明显（sharpen）： 超参的设定可以通过实验结果的召回率或者精确率进行微调
对外人提起人工智能感觉很牛逼很了不起、高大上或者一些其他的吹捧、羡慕的词都出来，那么今天就通过一篇文章带到dl的世界，如果你是小白这篇文章会感觉挺好玩，如果你是大牛，你会感觉这个玩意谁不会？！...不管怎么样请保持平常心，因为深度学习很普通，并且现在很多人感觉已经遇到了瓶颈，大牛都在寻找其他更好的方法，但不得不承认dl确实比传统机器学习的方法好，先看一下dl的局限性，给你挖一些坑自己去填可好？...实时确实是这样，大多数人也都这样做的，包括我。 说了这么多废话，该回到dl了。...简单说一下AI；AI=感知+理解+决策，目前的dl就是处理AI中的理解问题，无论是人脸检测、识别、行人检测、车辆检测、车道线、语音识别等等；感知就是获取图像、语音等的设备，决策像无人驾驶中来不及刹车时，...哲学问题，扯得远了，但是真要商用，确实要面临的问题很多。 那么我的问题是？ （1）你学dl的目的是什么？ （2）你喜欢你现在的工作吗？dl对你现在的工作有什么帮助？
：我们来用符号描述一下问题： x：训练数据中的 input y：训练数据中已经做好标记的 output w：逻辑回归的 weights b：逻辑回归的 bias 模型的输出： ：老朋友 wx + b ：...：没错~ 所以我们把结果的输出全部转换成或 0 或 1 的值。激活函数就是用来帮助我们实现这种转化的。 上面我们用到的激活函数叫做 Sigmoid 函数。...它帮我们做到了： 如果输入值 z 是一个大的正数，函数的输出值为 1； 如果输入值 z 是一个大的负数，函数的输出值为 0； 如果输入值 z = 0，那么输出值是 0.5 ：也就是说，不论我给什么样的整数...这样我们得到分类的结果，或 0 或 1。在深度学习中，这种把输出转化为我们想要的形式的函数，我们叫它「激活函数」： 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。...ReLU 计算量小（不涉及除法），一部分神经元的输出为 0 造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。
上回探讨了老李参加的一个HKD展览会，这个展览会淋漓尽致的体现了HKD营销活动的特点。这种营销体现了HKD本土生态伙伴不多和行业很集中的短板。...这回我们换一下视角，回头看看DL本土上的营销活动例子。...老李在H厂上升期加入了这家企业，他马上接手了一个国际展会的一个产品线筹办项目。关于展会的各种台前活动，在之前那些天都已翻来覆去，反复咀嚼。...这次探讨下老李背后策划的不为人知的一面，以此全面看下展会案例。 在展会前3个月，老李就开始组建自己的队伍，展会要做DEMO，因此要预留时间给研发和服务搭好演示平台。...企业品牌由众多产品品牌构成，就如父子，父亲的名气越大，下一辈就有更大的空间发挥，下一辈做得越出色，父亲越有面子，可以吹牛的本钱越多。
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