赵大寳

鶸鸡程序员,新世纪农民工

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C++ 提供了以下两种类型的字符串表示形式:

  • C 风格字符串
  • C++ 引入的 string 类类型
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现在运行深度学习的程序基本需要比较高配置的GPU服务器,所以一般会通过自己的电脑远程访问服务器。但是服务器上没有浏览器,我想在服务器上运行Jupyter Notebook该怎么访问呢?

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《An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling》[^1]论文阅读笔记。说来惭愧,这篇论文去年4月份就曾在技术圈里刷屏,号称横扫序列模型中如RNN、GRU、LSTM等基本模型,当时第一时间就听说了,但是一直没有弄懂技术原理,这一年来的面试中,有两次对方提到了CNN用来序列建模的优点,然而我却没有深入去理解它,今天就来攻克它。

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前言

AutoML是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,多臂老虎机(multi-armed bandit),进化算法,还有比较新的强化学习。

我将AutoML分为传统AutoML ,自动调节传统的机器学习算法的参数,比如随机森林,我们来调节它的max_depth, num_trees, criterion等参数。 还有一类AutoML,则专注深度学习。这类AutoML,不妨称之为深度AutoML ,与传统AutoML的差别是,现阶段深度AutoML,会将神经网络的超参数分为两类,一类是与训练有关的超参数,比如learning rate, regularization, momentum等;还有一类超参数,则可以总结为网络结构。对网络结构的超参数自动调节,也叫 Neural architecture search (nas) 。而针对训练的超参数,也是传统AutoML的自动调节,叫 **Hyperparameter optimization (ho)**。

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Linux是目前应用最广泛的服务器操作系统,基于Unix,开源免费,由于系统的稳定性和安全性,市场占有率很高,几乎成为程序代码运行的最佳系统环境。linux不仅可以长时间的运行我们编写的程序代码,还可以安装在各种计算机硬件设备中,如手机Android、路由器OpenWRT等,最底层就是运行在linux系统上的。
我安装的Linux发行版本是Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04
下面记录一些使用过程中遇到的Linux命令:

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2019 KDD China于2019年01月12日在深圳大学主办一场人工智能前沿技术峰会,我也报名参加啦~这是现场会议回忆笔记。

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Vim 是 Linux 系统上的最著名的文本/代码编辑器,也是早年的 Vi 编辑器的加强版。它的最大特色是完全使用键盘命令进行编辑,脱离了鼠标操作虽然使得入门变得困难,但上手之后键盘流的各种巧妙组合操作却能带来极为大幅的效率提升。另外,由于 Vim 的可配置性非常强,各种插件、语法高亮配色方案等多不胜数,无论作为代码编辑器或是文稿撰写工具都非常给力:black_nib:.

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