OS X EI Capitan安装mcrypt 12月 01, 2015 发布在 php扩展
mac操作系统升级到10.11.2(OS X EI Capitan)后，系统自带的php也被修改覆盖了；之前安装的php扩展全无法继续使用了；而mcrypt扩展急需使用，可是怎么安装都无法安装成功；困扰了好久。编译后执行安装时总是提示[cp: /usr/lib/php/extensions/n
1. 推荐系统与推荐模型排名预测TopN推荐分类模型 推荐系统的两个阶段：召回（挑选候选集），排序（对候选集排序）2.基于表示学习的深度学习推荐模型DL 在召回阶段的关键：学习User 和 Item的Embedding表达。具体的方法有：无监督模式：Auto-encoder半监督模式：Auto-encoder + 矩阵分解监督方式:无监督方法:Auto-Encoder(1) AutoRec直接对用
我来给大家分享下面这篇不太火爆的论文：Zhu G, Porikli F, Li H. Beyond local search: Tracking objects everywhere with instance-specific proposals [C]// CVPR, 2016.直说吧，这是一篇没有源码的论文！我也一样失望，exe配置比较麻烦也没有跑过，原则上，没有源码的论文我内心是拒绝的，除
1 背景当前，大部分中文预训练模型都是以字为基本单位的，也就是说中文语句会被拆分为一个个字。中文也有一些多粒度的语言模型，比如创新工场的ZEN和字节跳动的AMBERT，但这类模型的基本单位还是字，只不过想办法融合了词信息。目前以词为单位的中文预训练模型很少，据笔者所了解到就只有腾讯UER开源了一个以词为颗粒度的BERT模型，但实测效果并不好。那么，纯粹以词为单位的中文预训练模型效果究竟如何呢？有没
简介eBPF全称为extended Berkeley Packet Filter，由BPF演化而来，目前已经完全取代BPFeBPF功能主要分为追踪以及网络两大类 跟踪类 eBPF 程序主要用于从系统中提取跟踪信息，进而为监控、排错、性能优化等提供数据支撑。 网络类 eBPF 程序主要用于对网络数据包进行过滤和处理，进而实现网络的观测、过滤、流量控制以及性能优化等各种丰富的功能。具有强安全、高性能、
图解BERTBERT的预训练+微调（finetune）：先在大规模无监督语料上进行预训练；然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层；并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。现已成为NLP主流解决方案。1 BERT句子分类步骤：下载无监督预料上的BERT模型，包含：BERT模型配置文件（用来确定Transformer的层数，隐藏层大小），BERT模型参数，BERT词表（BE
1 前言1.1 NLP在大量没有标号的数据集上训练模型比有标号的好。1.2 两种任务句子层面的任务，建模句子之间的关系或句子情绪的识别 词元层面，识别实体名词或答案1.3 预训练语言特征模型有两种（预训练时都是单向的）基于特征：ELMo，双向RNN 对每一个下游任务构造相关的神经网络，将预训练好的特征和输入一起放入模型。即原模型不能直接用于下游任务。基于微调：GPT 直接将预训练好的模型对下游任务
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2024-07-11 07:33:00
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1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
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2024-03-02 11:35:56
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Pytorch中的交叉熵Pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax操作的，因此只需要喂入原始的数据结果即可，不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙。Pytorch中的MSELoss和KLDivLoss在深度学习中，M
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2024-09-27 01:21:15
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# PyTorch 中的二元交叉熵（BCE）损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的重要组成部分。二元交叉熵（Binary Cross-Entropy，BCE）损失广泛应用于二分类问题，比如判断一封邮件是否是垃圾邮件。本文将通过一个简单的例子向大家讲解如何利用 PyTorch 实现 BCE 损失，并附上相关代码和示意图。
## 什么是 BCE 损失？
二元交叉熵损失是衡量两个概率分布之间差异
原创
2024-10-11 10:37:53
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# 如何实现Java BCE
## 一、流程图示意
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建Java BCE对象)
B --> C(设置参数)
C --> D(生成结果)
D --> E(结束)
```
## 二、整体步骤
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Java BCE对象 |
|
原创
2024-06-12 05:19:13
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# 如何实现BCE 架构
## BCE 架构简介
BCE 架构是一种软件架构设计模式，将系统分为三个不同的层级：业务逻辑层（Business）、控制层（Control）和展示层（Entity）。这种设计模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。
### BCE 架构流程
下面是实现BCE 架构的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 设计业务逻辑层（Business
原创
2024-03-21 06:29:22
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摘要：NPU（神经网络处理器）是专为AI任务设计的加速芯片，如华为Ascend系列，相比GPU具有更低功耗。部署流程包括：1）安
企业架构是一门完整的科学和专业。 尽管如此，企业架构领域还很年轻，所以对于我们大多数人来说，它都是全新的。 在下面您将找到一个“如何”分步教程列表，以创建有效的，可视化和交互式的架构产品。当你忙的时候企业架构在工作中，您很好奇如何创建某些企业架构产品或如何执行某些架构流程？ 本网站上的资源是您的指南，它将引导您完成符合Dragon1开放EA方法的Visual Enterprise Architec
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2023-08-07 23:33:28
289阅读
Docker是世界领先的软件集装化平台，针对不同的渗透测试类型，我们完全可以使用Docker创建相应的环境。有了Docker容器，你可以把测试环境放到U盘或者云端。Docker是什么Docker是一个开源的技术，在软件容器中，你可以创建、运行、测试和部署应用程序。Dcoker可以让你在任何环境中快速、可靠、稳定地部署应用程序。容器具有可移植、方便、快速的优点。使用Docker，我们可以创建一个映像
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2024-10-24 10:42:36
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BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标
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2024-04-05 10:31:57
68阅读
# 在RK Docker中使用NPU的指南
在当今的人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，使用专门的硬件加速是提高模型推理性能的一种高效方式。RK（Rockchip） 设备支持CUDA计算的NPU（神经网络处理单元）可被很好地集成到Docker中，为开发者提供了一个便捷的开发、测试和部署环境。本文将带你一步步实现“在RK Docker中使用NPU”。
## 操作流程
以下是整个操作的概览，
BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
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自从物联网(IoT)出现以来，边缘智能颇具颠覆性的创新，以及边缘计算应用都逐渐变得非常普遍，例如人脸识别，语音识别，物体识别，或者汽车上用的车辆识别系统都有它的身影。当然，这对算力的要求逐渐提高，NPU的性能也更受到注重，也作为了CPU与GPU外的下一个性能指标。 本文介绍的是米尔于2021年底发布的新品——MYC-JX8MPQ核心板，作为AI领域的里程碑CPU模组，它基于N
NPU（神经处理器单元）是一种专门用于加速深度学习应用的硬件。它可以在训练和推理过程中提供高效的计算能力，从而大大提高深度学习应用的性能。本文将介绍如何使用NPU编程。了解NPU架构NPU是什么NPU是神经网络处理器Neural Processing Unit的缩写，是一种专门用于加速人工智能应用的芯片。它可以在较短的时间内完成大量的计算任务，从而提高了人工智能应用的效率和速度NPU有什么用NPU
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2023-10-10 21:51:50
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