NVidia 的新 H100 GPU已经发布了，我们也很久没有发论文推荐了，这是4月份的论文推荐：Google 的 5400 亿参数 PaLM、Pathways、Kubric、Tensor Programs、Bootstrapping Reasoning With Reasoning、Sparse all-MLP 架构、使用深度学习制作人脸动画等等。1、Tensor Programs V: Tun
Motivation2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。论文作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发
摘要：近年来，对抗性攻击的研究成为一个热点。虽然目前的基于转移的对抗性攻击研究在提高对不可见黑箱模型的transferability取得了很好的成果，但仍有很长的路要走。受元学习思想的启发，本文提出了一种新的体系结构——元梯度对抗性攻击(Meta Gradient Adversarial Attack, MGAA)，该体系结构是一种可插即用的攻击方法，可以与任何现有的基于梯度的攻击方法集成，以提高
Jensen 不等式f 是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么 f 是凸函数。 显然我们的样本x,是有很多属性的，也就是说函数f的输入是一个向量。这时f是凸函数就等价为为f的 hessian 矩阵 H 是半正定的（ H ≥ 0）。begin-补充-hessian矩阵f(x1,x2,...,xn) ，如果函数f 
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2024-07-30 12:58:44
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最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module(BAM)的模块，这个模块可以直接插入到神经网络中。主要还是通道注意力与空间注意力结合的方法，当然它并没有ADCM中
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2024-07-04 11:19:34
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在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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导读：随着科技的发展，其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。什么是PytorchPytorch是基于python的科学计算包，为两类受众提供服务作为Numpy的替换，让你可以使用GPU的算力作为一个深度学习计算平台提供最大的计算灵活性与速度PyTorch 是最受欢迎的深度学习库之一，与 Keras 和 Tens
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2023-08-21 21:09:51
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# 如何撰写关于Kubernetes的论文
作为一名刚入行的小白，写一篇关于Kubernetes的论文可能会让你感到困惑。本文将为你详细列出撰写这篇论文的步骤，并为你提供相关代码示例及注释，帮助你清晰地了解每一步的意义。
## 整体流程
在开始之前，首先让我们了解撰写论文的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 确定主题 | 确定你想要研究和探讨的Ku
什么是Hive:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL类查询功能。Hive的认识：* Hive基于：
1）：处理的数据储存在HDFS
2）：分析数据底层的实现MapReduce
3）：执行程序运行的YARN
* 构建在Hadoop之上的数据仓库：
1）：使用HQL作为查
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2024-07-19 21:27:24
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1、enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法：enumerate(sequence, [start=0])参数：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值：返回 enumerate(枚举) 对象。>
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2023-11-19 14:51:12
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摘要：MR是啥：编程模型，用户只需编写Map，Reduce两个函数，系统完成分布式计算MR系统是啥：在大量普通计算机上实现并行化计算，系统只关心如何分割数据、大规模集群的调度、集群容错、集群通信MR在Google的并行处理能力：上千台机器上，处理TB级数据介绍：问题：海量数据、数据分发、并行计算、容错，开发、维护复杂，且不可复用核心：技术问题---》制约业务开发解决：封装分布式处理的所有细节，提供
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2023-12-04 14:34:26
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# 深度学习中的EMA滑动平均指数
在深度学习中，模型的训练过程通常涉及调参、优化和收敛等复杂的步骤。EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）是一种常用的技巧，用于提升模型的性能和稳定性。本文将介绍EMA的概念、原理、实现方式，并结合代码示例进行说明。
## 什么是EMA？
EMA是一种统计方法，用于计算时间序列数据的加权平均。与简单平均不同，EMA对最近
原创
2024-10-22 03:21:17
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传统的DEA模型可以反应静态的投入产出效率情况，但如果是面板数据，则需要使用malmquist指数进行研究。malmquist指数可以分析从t期到t+1期的效率变化情况。Malmquist指数可分解为技术效率（EC）和技术进步（TC），技术效率（EC）可进一步分解为纯技术效率（PEC）和规模效率（SEC）；全要素生产率（TFP）=技术效率（EC）* 技术进步（TC）；技术效率（EC）=纯技术效率（
算法概述EM算法，即期望极大算法(expectation maximization algorithm)是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。数学表示我们用Y表示观测随机变量(不完全随机变量)的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z一起称为完全数据。假设给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ
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2024-04-17 11:45:11
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概念介绍移动平均值（EMA）EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13+今日收盘价×2/13
EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27+今日收盘价×2/27计算移动均值是一个不断累加并调整系数的过程。与传统均值的区别在于：移动均值参考到该股票自上市以来每一天的收盘价，并在每次累计上新的收盘价时，弱化之前收盘价的比重，以实现动态累计的效果。离差值（DIF）DIF=今日EMA（12）－
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2024-04-03 07:15:50
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1）EDMA概要EDMA数据传输有两种发起方式：ü CPU发起的EMDA数据传输（非同步方式）：需要传输时，CPU设置ESR寄存器的相应位为1，从而触发一个EDMA事件的产生，事件对应的通道参数被送往地址硬件并且完成相应的处理，这种非同步方式的实时数据传输无需设定EER寄存器；ü &
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2024-04-11 15:21:35
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课程概况Python [paɪθən] 语言，由Guido van Rossum大牛在1990年发明，它是当今世界最受欢迎的计算机编程语言，也是一门对大多数人“学了能用、学了有用、学会能久用”的计算生态语言。本课程是一门体现大学水平的Python 语言入门课程，采用“理解和运用计算生态”为教学理念，面向Python零基础学习者，不要求学习者有任何编程基础。本课程将帮助大家快速、轻松且系统的学习Py
1. Sliced Recurrent Neural Networks@Ttssxuan 推荐#Recurrent Neural Networks本文是上海交大发表于 COLING 2018 的工作，论文提出了一种对 RNN 进行加速的方法，相对标准 RNN 其可以加速达到 136 倍，如果针对长序列，可以得到更大的加速比，此外从数学上证明了，RNN 是 SRNN 的一个特例。 SRNN
文章目录Python爬虫实战前言一、目标分析二、内容的爬取三、内容的处理总结 前言前面已经完成了几个爬虫的小目标. 但实际上我们爬取小说网站,一般都是为了小说内容. 之前爬取的可以认为是细节信息.但也很重要比如说具体页面的url. 有了它才能重定位到具体的每一章节的具体网页.一、目标分析我们已经从目录页完成了每个章节的url的提取. 我们先看看章节网页的具体结构.F12,选中文字部分,观察一下内容
2018/7/211. net start mysql 启动数据库服务
2. net stop mysql 关闭数据库服务
3. mysql -u root -p 登陆数据库
4. quit 退出登录
5. exit 退出登录
6. \q 退出登录
7. mysql -V 查看mysql版本信息
8. pro
