在《程序员的思维修炼：开发潜能认知的九堂课》这本书中，介绍了一种从“新手”到“专家”的成长模型，既“德雷福斯模型”。 简单点的接介绍，就是如何从一个新手成长为一个专家的修炼套路。 虽然这是一本关于“程序员”的书，但“德雷福斯模型”并不止止应用于软件领域，“德雷福斯模型”的发现也远远早于软件领域。据说20世纪80年代初就已经开始引入到与医疗、飞行等领域。 “德雷福斯模型”分为五个
作者：摄影师王同学一.整体架构在现代的推荐系统，由于数据的扩张远远超过算力的增长，外加经济型的考虑，所以架构呈现出分漏斗的多阶段处理，一般整体架构图如下：其中召回部分在整套系统起着承上启下的作用，下边会详细介绍二.召回系统作用：在海量（100M+)的内容中快速筛选得到目标内容(小于K级别)供上游系统（排序）使用，一般召回系统通常要从算法和工程上两方面配合去实现。算法：对内容进行潜在特征表示， 不同
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2024-05-22 16:08:43
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（一）CTR预估基本模式对于用于的一次访问请求，比如打开App Store，这即是一次请求，系统会通过召回和排序给你推荐一些可能感兴趣的App。召回和排序也称为粗排和精排。Retrieval召回部分主要是从App集合中粗粒度的选出一些可能会被下载的软件，应为App集合数量过于庞大，直接精排会差生效率上的问题。首先根据一些自定义的rule做预处筛选。Ranking排序即对于召回模块提供的App候选集
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2024-07-29 16:04:49
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目录一、问题背景二、解决方案2.1 C++调用python2.2 Python服务接口2.3 Python转c++（不推荐）2.4 深度学习部署框架（推荐）三、总结3.1 接口形式分类3.2 优缺点比较一、问题背景 现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容
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2024-01-17 09:46:51
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深度学习中的sparse和dense模型指的是什么
在当今的深度学习领域，模型的选择对于任务的性能至关重要。在这里，我想分享我的探索过程，特别关注“稀疏模型”（sparse models）和“密集模型”（dense models）的概念和区别。在深入具体参数和调试步骤之前，让我们先了解这个话题的背景和演进。
### 背景定位
深度学习的模型通常可以分为稀疏模型和密集模型，这两个模型在大规模数
深度学习前言：本小白从0开始，决心通过各种视频和资料的学习和实践，经过不断总结和反思，尽快入门，把自己的水平切实提高，同时给大家分享这一路的历程，共同收获！深度学习： 机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法深度学习和机器学习的区别：特征抽取： 机器学习是人工的特征抽取 深度学习是自动的进行特征抽取数据量 机器学习数据少，效果相对差，深度学习多，深度学习参数多，需要
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2024-02-28 14:25:36
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Pre：面试发现自己老讲不条理自己的研究工作，还是要先梳理下。鉴于motivation，本文是侧重结构化的15分钟talk draft，而非务求详尽。有兴趣的欢迎私下讨论。 Abstract：本文主要介绍稀疏模型相关，侧重于字典学习和具体应用。1.sparse background2.DL（DIctionary Learning）是什么，用途，为什么好3.我的DC（Custo
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2024-01-19 22:55:20
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# 深度学习中的void是什么
作为一位经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白理解深度学习中的void是什么。深度学习中的void通常指的是在神经网络中的某些层之间断开连接，即没有传递任何信息。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| ------------- |---------------|
原创
2023-07-25 14:57:16
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# 深度学习中的灰度：背景与应用
在深度学习的新时代，图像处理技術成为了众多应用中的关键部分。提到图像处理，很多人都知道图像是由多个像素构成的。而在这其中，灰度图像常常被用来简化处理过程。本文将深入探讨深度学习中灰度的概念及其在图像处理中的应用，并提供代码示例。
## 什么是灰度图像？
灰度图像是仅包含黑白及其各种灰色的图像，每个像素通过一个数值表示其亮度。与彩色图像不同，灰度图只需使用一个
# 深度学习中的scheduler是什么
## 介绍
在深度学习中，scheduler是一种用来调整学习率、动量等参数的工具，通过合理的scheduler可以提高模型的训练效率和性能。本文将介绍scheduler的概念和实现方法，帮助刚入行的小白快速掌握这一技术。
## 流程
下面是实现"深度学习中的scheduler"的流程：
```mermaid
gantt
title 实现"深
原创
2024-04-07 03:22:24
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Mybatis中的两种级联方式最近在做一个基于SpringBoot+MybatisPlus博客系统的项目，在管理后台需要列出所有文章，效果是这样的：注意红色部分，查出文章的信息时，还需要查文章的分类和文章的标签。这很容易想到需要使用Mybatis的级联查询，但是在写mapper文件代码的时候，想到级联其实有两种方式：基于分层次查询的基于SQL表连接的这样说，大家可能会觉得云里雾里的，啥叫分层次的，
# MLP在深度学习中的应用
## 引言
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，实现对数据的学习和预测。其中，多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是深度学习中最基本的模型之一，也是最早被提出和应用的模型之一。本文将介绍MLP在深度学习中的应用，以及如何使用代码来实现MLP模型。
## MLP的流程
MLP的流程可以分为以下几个步骤
原创
2023-09-01 04:59:13
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量化算法注意: 对于任何需要量化感知训练的以下方法，请参阅这里，了解如何使用Distiller的机制调用它。基于范围的线性量化（Range-Based Linear Quantization）让我们在此分解使用的术语：线性（Linear）: 表示通过乘以数字常数（比例因子）来量化浮点值。基于范围（Range-Based）: 意味着为了计算比例因子，我们查看张量值的实际范围。 在最原始的实现中，我们
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2024-07-25 16:50:42
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## 深度学习中的噪声是什么
在深度学习中，噪声是指数据中的随机性或不确定性，它可能来自数据采集过程中的错误、传感器的不准确性、环境的变化以及模型本身的不完善等因素。噪声对深度学习模型的性能和稳定性都会产生影响，因此处理噪声是深度学习中非常重要的问题。
### 噪声的影响
噪声会导致深度学习模型的过拟合，降低模型的泛化能力，影响模型的准确性。在训练阶段，噪声会干扰模型学习到正确的特征，使模型
原创
2024-05-09 04:33:10
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1、时间序列算法 1.1、差分自回归移动平均模型（Arima）1.1.1、概述 ARIMA是典型的时间序列模型，其由三部分组成：AR模型（自回归模型）和MA模型（滑动平均模型），以及差分的阶数I，因此ARIMA称为差分自回归滑动平均模型。参考文献：修改后代码如下：# -*— coding:utf
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2024-01-02 22:09:54
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本文是B站李宏毅老师机器学习学习笔记。本文主要解决模型在不同训练阶段出现问题的解决方法。我们说的Deep Learning的三个步骤如下，但是模型在训练集和测试集上得到的结果不一定太好，如果是在训练集上得到的结果不理想，那么就是最后一步选择模型的时候出现问题；如果在训练集上良好，在测试集上结果不好，那就属于过拟合。Recipe of Deep Learning针对不同时间段出现问题的解决方法。训练
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2024-05-09 09:29:19
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深度学习中CSP（Cross Stage Partial）是指在网络架构中，通过跨阶段的部分连接来提高模型的表现效率。CSP的设计理念基于信息的保留与有效传递，它在许多现代深度学习框架中被广泛应用。
深度学习中的很多模型都有显著的层数，这意味着特征提取的过程非常复杂。在这个过程中，CSP作为一种有效的结构设计，可以确保重要信息的保留与传递，同时减小网络的计算复杂度，从而加快训练速度和提升模型精度
# 深度学习中噪声是什么？
在深度学习中，噪声是一个重要的概念，涉及到数据的不可预测性和不确定性。理解噪声不仅可以帮助我们提高模型的泛化能力，还能增强我们对数据的敏感性。本文将逐步带你认识深度学习中的噪声，以及如何应对它。
## 1. 深度学习中噪声的流程
为帮助你理解深度学习中的噪声，我们可以将整个过程分为几个关键步骤。以下是我们将要涉及的各个环节：
| 步骤 | 描述
# 深度学习中的噪音是什么
在深度学习中，噪音是指对数据产生干扰或扰动的不确定因素。这些因素可能来自于数据采集的过程中的误差，也可能来自于模型训练过程中的随机性。噪音会对深度学习模型的性能和鲁棒性产生影响，正确地处理噪音是提高模型准确度和可靠性的关键一步。
## 噪音的种类
在深度学习中，噪音可以分为两种主要类型：随机噪音和结构噪音。
### 随机噪音
随机噪音是指在数据采集或处理过程中
原创
2023-09-04 20:36:54
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# 深度学习中ROC是什么
## 1. 流程概述
在深度学习中，ROC（Receiver Operating Characteristic）是一种常用的性能评估指标，用于评估分类器的准确性。ROC曲线是一种图形化的工具，用于显示模型在不同阈值下的真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）之间的关系。下面是实现ROC的步骤：
```merm
原创
2024-06-13 06:33:21
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