本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。
深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢?作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加.在工业场景下光训练数据就有几百T,训练就要多机多卡并行跑数天.到底如何把这些模型部署在小型嵌入式设备的呢?
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
有4个函数可以使用三方包的功能（函数、数据等），基于它们是否加载（Load）或绑定（attach），找不到包时的反馈而有所不同。
转眼开始投身Android开发已经一年多，一直在不停的写写写，查查查。但是慢慢发现有些基础的东西又开始慢慢忘记了。今天是国际儿童节，决心重新在把Android的官方文档翻出来，重新过一遍。同时把一些自己之前忽略或者遗忘的点整理记录一下。 关于SDK开发的总结还没有写完，剩下的东西都是比较难写，需要考虑更多的，时机合适的时候，编剧会一次搞定。 app/build.gradle build.gradle文件存放编译依赖设置，包括defaultConfig设置： compiledSdkVersion 是我们的应
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))：
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在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
近日，蒙特利尔大学的研究者们在WGAN的训练上又有了新的进展，他们将论文《Improved Training of Wasserstein GANs》发布在了arXiv上。研究者们发现失败的案例通常是由在WGAN中使用权重剪枝来对critic实施Lipschitz约束导致的。在本片论文中，研究者们提出了一种替代权重剪枝实施Lipschitz约束的方法：惩罚critic对输入的梯度。该方法收敛速度更快，并能够生成比权重剪枝的WGAN更高质量的样本。 生成对抗网络（GAN）将生成问题当作两个对抗网络的博弈：生成
我们知道，将具有不同配置的卷积神经网络模型组合可以减少过拟合，但代价是需要额外的训练和维护多个模型。
生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，但是自从2014年Ian Goodfellow提出以来，GAN就存在训练不稳定的问题。最近提出的 Wasserstein GAN（WGAN）在训练稳定性上有极大的进步，但是在某些设定下仍存在生成低质量的样本，或者不能收敛等问题。 近日，蒙特利尔大学的研究者们在WGAN的训练上又有了新的进展，他们将论文《Improved Training of Wasserstein GANs》发布在了arXiv上。研究者们发现失败的案例通常是由在WGAN中使用权重剪枝来对crit
尽管Excel在职场和学术界非常流行，但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务，可能需要更专业的软件或编程语言，如R、Python、SAS或Stata。此外，对于特定的行业或研究领域，可能会有其他更适合的工具和平台。
install.packages()/BiocManager::install()
下面是DRL@fireinice写的教程，大家可以参考一下。感谢这个为高人。 您从本文可以得到： 1.如何在linux/windows下安装3proxy代理软件，并使用其开设代理 2.调整3proxy代理链，使用多个父代理联合上网 3.使用3proxy开设多个代理 3proxy是一个由俄罗斯人开发的多平台代理软件，支持http/https/ftp/socks4/socks5/socks4a/socks5a等多种代理方式。 之前由dRag0nMa介绍到drl,并由ccpp0兄写过一个简单的教程原文地址： 我是因为要在linux下寻找一款同时支持http和socks的代理软件，由ccpp0兄介绍给我的，从那篇文章里获益良多。跟据自己的需要，阅读软件英文手册并在软件论坛上发帖询问后有了一些新的理解，特发此文 一、安装 在windows下安装： 在windows下安装其实十分简单： 可以下载已经编译好的二进制包，然后解压缩到一个文件中。bin文件夹下即是软件执行文件。 二、配置： 对于windows系统来说要在bin文件夹下新建一个名为3proxy.cfg的文件。所有的配置信息都写在这里。 若为linux系统，则可新建一个3proxy.sh的文件。 我先粗略说明一下我的网络环境及想用3proxy实现哪些功能 我手头上有一个socks代理,我希望大部分网络连接通过这个代理，同时不想进行代理所需的身份验证。同时，我是一个tor用户，但从来没有用过privoxy的其它功能，只用tor来浏览网页，所以希望将tor转换为普通的http代理。 同时，我还需要开设一个代理给寝室中的同学使用。 做下假设： 我的父代理 socks代理为:192.168.0.1:8080,代理类型是socks5,用户名、密码是：usr/pwd tor代理是：127.0.0.1:9050,代理类型是socks4a 我希望开设的代理： 用户有192.168.1.1和192.168.1.2以及我自己 共开设四个代理接口： 1234端口：这个端口进来的http请求全部转到192.168.0.1 1235端口：这个端口接受socks请求，并全部转到192.168.0.1 1236端口：这个端口希望能建起一个代理链，使用tor为一级代理，192.168.0.1做为二级代理 1237端口：这个端口没有父代理，提供给除我之外的用户使用。 好了，让我们看一下我的cfg文件是如何实现以上要求的(#后为注释)：
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
可以看到如往常一样，中文字符也是以方块的形式展示，但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了，如下图所示。
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。
由于使用权重矩阵的方式，会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此，对于称为长短期存储器网络（Long Short-Term Memory networks）的RNN的变型充满了兴趣。 正如我将在下面描述的，LSTMs比典型的RNN具有更多的控制，这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
今天这篇推文，小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法，主要内容如下：
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
ViewGroup相当于是一个放置View的容器，里面可以放置其他的View，如TextView，ImageView等等
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
元学习是当前人工智能领域最有前途和趋势的研究领域之一。 它被认为是获得广义人工智能（AGI）的垫脚石。 在本章中，我们将了解什么是元学习以及为什么元学习是当前人工智能中最令人振奋的研究。 我们将了解什么是少拍，单拍和零拍学习，以及如何在元学习中使用它。 我们还将学习不同类型的元学习技术。 然后，我们将探索学习通过梯度下降学习梯度下降的概念，其中我们了解如何使用元学习器来学习梯度下降优化。 继续进行，我们还将学习优化作为少样本学习的模型，我们将了解如何在少样本学习设置中将元学习器用作优化算法。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
我们前面的优化，对于大多数文档应该都是可以在有限的时间内跑完。但是对于一些比较特殊的文档，例如两份差距比较大文档，每一页都和周边几页产生比较大的关联，可能会造成这样我们前一篇文章所说的算法失效。
机器之心报道 编辑：蛋酱 对于机器学习领域的初学者来说，这会是很好的入门课程。目前，课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。 2020 年就这么悄无声息地走完了，想必大多数人，尤其是在校学生唯一的感觉就是：「又是毫无学术进展的一年。」 别慌，只要马上开始学习，什么时候都不算晚。 近日，威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《机器学习导论》2020 秋季课程的完结：「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验，对于那些感兴趣的人，我整理了一页记
培训时，同一段代码，大家都运行的好好的，而你却出现问题了，一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突，有没有更好的办法呢？
原标题：CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以，当遇到其它图像分类任务时，研究者可能不知道如何开始，或者不知道选取怎样的预训练网络模型、或者不知道对已有的成熟模型进行怎样的调整、模型的层数怎样设计、如何提升精度等，这些问题都是会在选择使用卷积神经模型完成图像分类任务时应该考虑的问题。 当选择使用CNN进行图像分类任务时，需要优化3个主要指标：精度、仿真速度以及内存消耗。这些性能指标与设计的模型息息相关。不同的网络会对这些性能指标进行权衡，比如VGG、Inception以及ResNets等。常见的做法是对这些成熟的模型框架进行微调、比如通过增删一些层、使用扩展的其它层以及一些不同的网络训练技巧等完成相应的图像分类任务。 本文是关于使用CNN进行图像分类任务的优化设计指南，方便读者快速掌握图像分类模型设计中所遇到的问题及经验。全文集中在精度、速度和内存消耗这三个性能指标进行扩展，介绍不同的CNN分类方法，并探讨这些方法在这三个性能指标上的表现。此外，还可以看到对这些成熟的CNN方法进行各种修改以及修改后的性能表现。最后，将学习如何针对特定的图像分类任务优化设计一个CNN网络模型。
部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时，还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中，节点的分布取决于
右删失数据：在随访中，观察起始时间已知，但终点事件的发生时间未知，无法获取具体的生存时间，这种类型的生存时间称为右删失。右删失是实际研究中最常见的数据删失类型。进行生存分析需要标准的分析方法，常见于临床肿瘤学的试验报告论文中。
神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。这种技术可以自动地为特定问题找到最优的神经网络架构。「最优」的定义可以看成是对多个特征之间的权衡过程进行建模，例如网络的大小和准确率 [1]。更令人印象深刻的是，现在 NAS 在单个 GPU 上仅需执行 4 个小时，过去在 800 个 GPU 上需要执行 28 天。而实现这一飞跃只花了两年时间，现在我们不需要成为 Google 员工就可以使用 NAS。
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