代碼看不見
Tensorflow-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-圖像識別案例-翻譯整理這個案例是針對CIFAR-10圖像集進行分類的練習(xí)臂外，將會使用6萬張圖像進行訓(xùn)練和測試共10個分類季惩。 準(zhǔn)備工作 下載CIFAR-10圖片素材文件 百度云下載鏈接(密碼:ar1q...
發(fā)簡信
IP屬地：陜西
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不要做落葉，做一棵樹
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Pytorch中DataLoader類的多線程實現(xiàn)方法分析
之前在改自定義的DataSet的時候，由于在getitem()里面寫了太多操作仇冯，導(dǎo)致訓(xùn)練過程賊慢，于是考慮用多線程優(yōu)化一下族操。查閱一些資料發(fā)現(xiàn)pytorch在DataLoade...
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已轉(zhuǎn)戰(zhàn)知乎(知乎號:鐵甲萬能狗)色难，此號已廢泼舱，垃圾簡書，曾早倒閉
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【paper reading】Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate PredictionDIEN 是阿里媽媽在9月份公開的一個點擊率預(yù)估模型冒掌。論文中提到的技術(shù)點十分值得去研究和嘗試一下。之前做了一個slides蹲盘，今天抽時間將它整理出來~ 主要從以下幾個角度介紹股毫。...
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<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fclhchtcjj" target="_blank">https://github.com/clhchtcjj</a><br>愛二珂～
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紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行
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模型壓縮--知識蒸餾Knowledge Distilling
前言 目前提高機器學(xué)習(xí)算法性能的方法幾乎都用多模型ensamble毫深，在計算上非常昂貴且難以部署吩坝，尤其是大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如bert哑蔫。知識蒸餾就是希望用小型模型得到跟大型復(fù)雜模型...
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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為嵌纲，以獲取新的知識或技能俘枫，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的逮走、新穎的鸠蚪、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程师溅。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)茅信，機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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歸一化 （Normalization）墓臭、標(biāo)準(zhǔn)化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）1 概念??歸一化：１）把數(shù)據(jù)變成(０蘸鲸，１)或者（1,1）之間的小數(shù)。主要是為了數(shù)據(jù)處理方便提出來的窿锉，把數(shù)據(jù)映射到0～1范圍之內(nèi)處理酌摇，更加便捷快速。２）把有量綱表達式變成無量...
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DSSM模型和tensorflow實現(xiàn)DSSM 的原理很簡單嗡载，通過搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的點擊曝光日志窑多，用 DNN 把 Query 和 Title 表達為低緯語義向量，并通過 cosine...
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搜索-意圖識別
outline 近段時間在研究搜索的相關(guān)技術(shù)洼滚，在工作中主要涉及到資訊搜索功能的實現(xiàn)埂息。我們采用了elasticsearch搜索引擎，之前整理了兩篇關(guān)于elasticsearch...
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Shell腳本并發(fā)及并發(fā)數(shù)的控制
正常情況下遥巴，Shell腳本是串行執(zhí)行的耿芹，一條命令執(zhí)行完才會執(zhí)行接下來的命令。如下代碼： 腳本執(zhí)行的結(jié)果如下： echo $1 命令串行執(zhí)行挪哄，如果命令耗時較長導(dǎo)致總時間較長。如...
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Tensorflow 數(shù)據(jù)讀取TF官網(wǎng)上給出了三種讀取數(shù)據(jù)的方式： Preloaded data: 預(yù)加載數(shù)據(jù) Feeding： Python 產(chǎn)生數(shù)據(jù)琉闪，再把數(shù)據(jù)喂給后端 Reading from fil...
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初學(xué)者颠毙，寫的不對的地方請多多指教斯入！??
