H5中新增的一个属性： 让标签可以编辑的属性 contenteditable="true" 即使是一个div也可以编辑文字； <
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。...---- 【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。...我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，我们就已经把参数更新了5000次了！...一开始我估计时间应该差不多，因为我们迭代的40000次相当于40000个epoch，我前面只是说一个epoch中mini-batch更新的次数更多，没想到居然也更快（因为我觉得一个epoch中的操作变多了...想了想，觉得应该是这样：因为mini-batch在一个epoch中走的步子多，因此可以迅速地找到“最佳下坡路”，找到了之后，就跟坐滑滑梯一样，越溜越快，因此比batch GD更快。
答案是，这是在Internet Explorer中触发标准模式的最少字符数目。我认为这也说明了HTML5规范的本质：它不追求理论上的完美。...因而在HTML5中，你可以随意使用下列任何语法。... 在HTML5中，我只要简单地把所有内容都包装在一个链接元素中就行了。...在HTML5中，这些元素都可以换掉。说起新增的语义元素，它们价值的一方面可以这样来体现：“嘿，看啊，这样多好，用HTML5新增的元素可以把这些div都替换掉。” ......不要紧，但我可以告诉你，我认为这才是HTML5中这些新语义标记的真正价值所在。换句话说，我们现在有了独立的元素了，这些元素中的标题级别可以重新定义。
但这种技术虽然可达到双向通信，但依然需要发出请求，而且在Comet中，普遍采用了长链接，这也会大量消耗服务器带宽和资源。...面对这种状况，HTML5定义了WebSocket协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。WebSocket 是HTML5一种新的协议。它是实现了浏览器与伺服器的双向通讯。...目前为止，Chrome和Safari的最新版本浏览器已经支持WebSockets了（win8测试版中的IE10也是支持的）。...客户端 在支持WebSocket的浏览器中，可以直接在Javascript中通过WebSocket对象来实现通信。...onkey(event)" /> 68 Send 69 70 服务器端 在.Net 4.5中，
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。...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。...具体怎么调节，在不同的场景中基本都不同，没有统一的标准说learning rate取多少比较好、epochs多少比较好，都是在在实际情况中反复试验的。...例如，learning rate 从0.001到0.1，扩大了100倍，实际梯度下降中每一步都比之前增大了100倍。...吴恩达很形象地用两种动物来形容在实践中我们训练一个模型的两种方法： 熊猫法（Panda） VS.
最近工作中接触比较多的是COEC（Click on Expected Click），本篇文章就来简单介绍一下其概念。 在《计算广告》一书中，已对其概念做出了介绍，感兴趣的同学也可以进行参考。...在推荐系统中，排在后面的广告本身的质量一般比前面的差，广告质量的差距会导致后面位置的期望点击率偏低。 2、第二种方法是搞一个小流量实验组，对广告进行随机排序，这样一段时间后，再统计每个位置的点击率。
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($prefix . 'sqlite.' . PHP_SHLIB_SUFFIX); } ?...> dl("memcache.so"); 这样只要php.ini中配置好就可以不要再引用so文件不然会说多处引用 extension_dir = "/usr/local/php/lib/php/extensions
机器之心编译 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。...例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。 ? 语义分割的演示视频 与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。...Yasrab 等人文章（2016）中 SCNet 的编码器-解码器架构。 在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。...为了解决这个问题，有一些架构使用了条件随机场（CRF），使用原始图像中像素的相似性重新精炼 CNN 的标签。 ?...他们发现，在时间较长时模型的表现不佳，但是在短期和中期时间范围中，模型性能都很好。
而HTML5的拖放API功能直接实现拖放操作，而且拖放的范围已经超出浏览器的边界，HTML5提供的文件api支持拖拽多个文件并上传。...要学会掌握html5中的拖放api和 文件api，光标拖放事件，从web网页上访问本地文件系统。...拖放api 在html5中的拖放api重点： 第一，为页面元素提供了拖放特性； 第二，为光标增加了拖放事件； 第三，提供了用于存储拖放数据的DataTransfer对象 draggable特性 draggable...-drop元素 第七，在拖放操作结束时触发，事件的作用对象是被拖拽的元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5中提供了DataTransfer对象，用来支持拖拽数据的存储。...如：FileList对象，File对象，Blob接口，FileReader接口 增加的标签特性 在html5中file类型的表单元素增加了multiple特性和accept特性 multiple特性
概述 youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...]..." 从youtube搜索并下载两个关于yt-dl视频....(默认为1) --playlist-end NUMBER 指定列表中结束的视频(默认为last) --playlist-items ITEM_SPEC 指定列表中要下载的视频项目编号...youtube-dl需要永久保存一些下载的信息。默认为$XDG_CACHE_HOME/youtube-dl或/.cache/youtube-dl。...%(ext)s带有标题youtube-dl test video和ID 的mp4视频BaW_jenozKcj，这将导致在youtube-dl test video-BaW_jenozKcj.mp4当前目录中创建一个文件
PaddlePaddle Mobile公开课视频↓ PaddlePaddle Mobile公开课课件↓ Visual DL公开课视频↓ Visual DL公开课课件↓
youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...]..." 从youtube搜索并下载两个关于yt-dl视频....(默认为1) --playlist-end NUMBER 指定列表中结束的视频(默认为last) --playlist-items ITEM_SPEC 指定列表中要下载的视频项目编号...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。...%(ext)s带有标题youtube-dl test video和ID 的mp4视频BaW_jenozKcj，这将导致在youtube-dl test video-BaW_jenozKcj.mp4当前目录中创建一个文件
因此从本文开始，我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。 本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章，来谈谈推荐系统中冷启动的解决吧。...1、冷启动问题的分类 咱都知道，冷启动问题是推荐系统中面临的难题之一。冷启动问题主要分为以下三类： 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。...比如两个用户都是通过微博登录的，而他们在微博中是互相关注的状态，那么我们就可以通过其好友的行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品中的行为进行推荐 与第三方登录不同。...这里说的是使用同平台其他产品中的行为进行推荐。最典型的例子就是腾讯。...分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐中的应用，感兴趣的同学可以看一下原书，这里就不再赘述。 在电商领域的推荐中，常见的召回策略是通过计算物品之间embedding的相似度。
这个例子中隐层的三个神经元在某刻进行 Normalization 计算的时候共用了同一个集合 S，在实际的计算中，隐层中的神经元可能共用同一个集合，也可能每个神经元采用不同的神经元集合 S，并非一成不变...3.2 CNN 网络中的 BN 了解了前向神经网络中的 BatchNorm，接下来介绍 CNN 中的 BatchNorm，读者可以先自行思考下如果由你来主导设计，在 CNN 中究竟应该如何确定神经元集合...CNN 中的 BatchNorm 过程 那么在卷积层中，如果要对通道激活二维平面中某个激活值进行 Normalization 操作，怎么确定集合 S 的范围呢？图 8 给出了示意图。...CNN 中 Batch Norm 的另外一种角度的理解 描述起来似乎有些复杂，但是从概念上，其实可以把 CNN 中的卷积层想象成前向神经网络中的一个隐层，然后把对应的某个卷积核想象成 MLP 隐层中的一个神经元节点...MLP 中的 LayerNorm ? 图 12. CNN 中的 LayerNorm ? 图 13.
Assimilation-Contrast Effects in Online Product Rating Systems: Debiasing and Recommendations》，主要是建模了评分预测中的...2、“同化-对比”效应 2.1 数据集介绍 我们通过两个数据集来描述评分系统中的“同化-对比”效应。...那么从上面的图来看，主要有两个发现： 1）产品的历史评分会影响用户的当次评分，二者呈现一个较为明显的正相关关系（PCC是皮尔逊相关系数的缩写） 2）以上面五组曲线中的任意一组为例，图中的黑线代表y=x，...先来回答第一个问题，一种可能的解释是用户在做出购买产品的决策时，会去参考其他用户的评分和评价，在这一过程中，就形成了他对产品的先验期望。而这个先验期望会和产品本身的质量一起影响用户的购买决策。...再来看f(|Hp,i|)，其计算公式如下： 上式中x代表的是历史评分的长度，而f(0)=0。
水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。 ? 那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？...比如：文章内容、语音音频、股票价格走势… 之所以他能处理序列数据，是因为在序列中前面的输入也会影响到后面的输出，相当于有了“记忆功能”。...在这些小偷中，有的可能是盗窃高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的「运动」，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。...这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。...深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
1、背景 在淘宝的推荐系统中，整个推荐流程可以分为下面的三个阶段： 首先是候选集生成阶段(candidate generation)，接下来是粗排阶段(coarse-grained ranking)，最后是精排阶段...因此实际应用中，融合Model Distillation和Privileged Features Distillation，便得到Unified Distillation。...但是，如果先训练Teacher网络，在阿里的实际场景中需要数天的时间。
---- theme: channing-cyan 这是我参与8月更文挑战的第23天，活动详情查看：8月更文挑战 往期回顾：HTML5中的DOM扩展（一） 今天我们说一下HTMLDocument扩展及自定义数据属性...HTMLDocument扩展 HTML5标准扩展了HTMLDocument类型，添加了一些功能，我们这里简单介绍一下三个常用的功能。...if(document.readyState == 'loading'){ console.log('hi Jackson') //hi jackson } 这个在实际开发中很有用...head属性 HTMl5增加了document.head属性，它指向了文档的head元素，可以直接取得head元素。...DOM规范之前没有涉及到的一个问题是如何滚动页面中的某一个区域，scrollIntoView就是干这个使的。
---- theme: channing-cyan 这是我参与8月更文挑战的第22天，活动详情查看：8月更文挑战 我们都知道HTML5与之前的html是截然不同的方向，html5规范新增了很多DOM节点操作...classList属性 classList更加方便了我们添加和删除class类，它也有length属性，还可以通过item()或者数组的中括号来获取其中的元素。它还有几个方法，我们写一下。...contains() 判断内容是否存在类中，返回的是布尔值 remove()顾名思义啦，删除 toggle() 如果存在指定内容的话就删除，如果不存在的话就添加。
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。
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