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导语 作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。...在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。 高速增长的用户规模和订单量，对技术平台提出更高要求。...为了提升架构的稳定性，保障用户体验，如祺出行于2021年启动架构升级。其中，引入消息队列做异步化是整个分布式架构设计的核心手段之一。...消息队列选型 2019年以来，如祺出行主要采用 CMQ 作为订单主业务的消息队列，CMQ 是一种大规模分布式消息系统，它具有高可用性、高吞吐量、海量存储和高并发能力等特点，可以帮助用户在分布式系统中进行异步通信...如祺打车业务流程介绍 在整个下单流程中，从预估到下单，再从派单到开始服务，最后到费用结算，一共要经过 20+ 流程环节，其中计费订单系统是所有系统的核心，从用户输入上下车地点，背后的业务系统就开始工作
由于工作关系，常常遇到时间戳转化的问题。 转换方法用到python的datetime库里的fromtimestamp方法。 第一步：导入datetime库 im...
1、神经网络优化算法梯度下降算法主要用户优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。...反向传播算法是训练神经网络的核心算法，他可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络在训练数据集上的损失函数达到一个最小值。...神经网络模型中参数的优化过程直接决定了模型的质量，是使用神经网络时非常重要的一步。...因为没有一个通用方法可以对任意损失函数直接求解最佳的参数取值，所以在实践中，梯度下降算法是最常用的神经网络算法是最常用的神经网络优化方法。...以上代码给出的是一个只有5层的全连接网络，在更复杂的网络结构中，使用这样的方式来计算损失函数将大大增强代码的可读性。
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。...通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合，可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图?...然后，这个batch的样例通过前向传播算法得到神经网络模型的预测结果。因为训练数据都是有正确答案标注的，所以可以计算出当前神经网络模型的预测答案与真实答案之间的差距。...最后，基于预测值和真实值之间的差距，反向传播算法会相应更新神经网络参数的取值，使得在这个batch上的神经网络模型的预测结果和真实结果更加接近。...一般来说，一个神经网络的训练过程会需要几百万甚至几亿轮的迭代，这样计算图就会非常大，而且利用率很低。为了避免这个问题，tensorflow提供了placeholder机制用于提供输入数据。
这种技术叫作卷积神经网络，它是在图像处理方面表现出卓越的深度神经网络的一个分支。 ? 来自ImageNet 上图是几年前赢得比赛的软件所产生的错误率，人类的错误率是5%。...卷积神经网络架构 那么，这个技术的原理是什么呢？ ? 卷积神经网络表现好于其它深度神经网络架构，是得益于它独特的处理方式。...你可以复用一个ImageNet的卷积神经网络模型，也许是ResNet（2015年的获胜者），然后用你的火车车队的图片重新训练网络。这样就可以解决问题了。 用迁移学习，有两个主要的竞争优势。...要做到ImageNet的水平，你要花好多天来训练网络，这还不包括效果不好时修改网络所需的时间。使用迁移学习，对于某些任务来说，你只要花几个小时甚至几分钟就完成训练。大大节省了时间。...正如前面所说，我使用DenseNet作为预训练好的网络。你也可以使用TorchVision提供的其他网络 单循环技术 现在可以开始训练了。
本文介绍了用TensorFlow物体检测API训练神经网络、并用相应的Python脚本寻找威利的过程。...大致分为以下几步： 将图片打标签后创建数据集，其中标签注明了威利在图片中的位置，用x，y表示； 用TensorFlow物体检测API获取并配置神经网络模型； 在数据集上训练模型； 用导出的图像测试模型；...创建数据集 虽说深度学习中最重要的环节是处理神经网络，但不幸的是，数据科学家们总要花费大量时间准备训练数据。 最简单的机器学习问题最终得到的通常是一个标量（如数字检测器）或是一个分类字符串。...虽然模型可以从头开始训练，随机初始化网络权重，但这可能需要几周的时间。相反，这里作者采用了一种称为迁移学习（Transfer Learning）的方法。
，有点玄学的味道，又有点知识的味道，这也太难为神经网络了。 在做这个题目之前，先想一个问题，让神经网络判断阿猫阿狗难呢，还是判断奇偶数难呢？ 再回顾下非线性的概念。 开始吟唱。...办法也有，神经网络的普遍的方式行不通，我们看看能不能搞一个融入先验知识的模型结构，改造神经网络，无非是模型结构，激活，池化这些东西。...给模型引入非线性是有代价的，连LR这种最简单的神经网络形式都影响很大，一是共线性，二是噪声。...你围绕着神经网络设计了一系列模型结构，他们一部分可以提取知识，一部分又学到了边边角角，歪门邪道。 事情都有两面性，神经网络的演进就是这样的哲学，用人脑的方法论，抓住主要矛盾，螺旋前进。
Reduce，这个神经网络层能够组合词语对（用词嵌入（word embedding）表示，如 GloVe）、 和/或短语，然后递归地应用此层（函数），将最后一个 Reduce 产生的结果作为句子的编码...上述 SPINN 模型中的堆栈操作很大程度上依赖于控制流程（如 for 和 if 语句）来定义特定句子的计算图结构。在更复杂的情况下，你可能需要构建结构依赖于模型自身的子网络输出的模型。...该框架必须在其计算图中添加特殊的节点，这些节点代表如循环和条件的编程原语（programming primitive），而用户必须学习和使用这些节点，而不仅仅是编程代码语言中的 for 和 if 语句。...in it h = h0 for word in words: h = rnn_unit(word, h) PyTorch 是第一个 define-by-run 的深度学习框架，它与静态图框架（如...PyTorch 也是第一个以随机计算图（stochastic computation graph）形式建立强化学习（RL）库的框架，使得策略梯度（policy gradient）强化学习如反向传播一样易于使用
镁客网——我们关注智能硬件 网络绑架了我，可我是自愿的！现在大多数人都是离开网络会死星人，然而深山老林和偏远地区常常让我们濒临死亡！此处没有信号已经称得上是世界几大恐怖故事之一了！...一旦成功，这款无人机将能够在更高的高空提供宽带服务，这意味着网络信号的覆盖范围将更加广泛，极有可能触及世界的每一个偏远角落。 在2013年，Facebook就推出了Internet.org项目。...同时，Google X实验室推出了Project Loon项目，该项目是想以热气球的形式在更高的高空提供更快速和稳定的网络信号！...按原定计划，谷歌需在910MHz到927MHz频段、2.4GHz频段下进行网络测试，这就要求无人机必须在高空提供非常强的信号。悲剧的是，2015年5月该无人机坠毁。...其实除了Facebook和谷歌正在力图将网络扩展至世界更偏远的角落，Space X也在努力，计划推出集群廉价、低空飞行的卫星波束连接全世界。相信不久的将来真正可以做到连接世界的每一个角落！
你的好友可能（不止一次）给你演示如何用新买的iPhone X做面部识别解锁了吧？没有机器对图像的辨识，能做到吗？...医学领域里，计算机对于科学影像（如X光片）的分析能力，已经超过有多年从业经验的医生了。没有机器对图像的辨识，能做到吗？ 你可能一下子觉得有些迷茫了——这难道是奇迹？ 不是。 计算机所做的，是学习。...它就是传说中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。 它是深度机器学习模型的一种。最为简单的卷积神经网络大概长这个样子： 最左边的，是输入层。...它可以帮助你理解卷积神经网络的内涵。...如果只看最后两层，你会很容易把它跟之前学过的深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）联系起来。
本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。...因为我在布置作业的时候，很贴心地给了一个样例，是我之前写的一篇教程《如何用R和API免费获取Web数据？》。 于是，他们就都用 R 语言，来分析维基百科页面访问量了。 这些同学是不是太懒惰了？...（如果你对这个代码运行环境的构建过程感兴趣，欢迎阅读我的《如何用iPad运行Python代码？》一文。） 请点击这个链接（http://t.cn/R3us4Ao），直接进入咱们的实验环境。...回顾一下，《如何用R和API免费获取Web数据？》一文中，我们提到过： 以2开头的状态编码是最好的结果，意味着一切顺利；如果状态值的开头是数字4或者5，那就有问题了，你需要排查错误。...接口，获得结果数据； 如何使用 Python 3 和更人性化的 HTTP 工具包 requests 调用 API 获得数据； 如何用 JSON 工具包解析处理获得的字符串数据； 如何用 Pandas
这时，我们就可以考虑用Go构建经典的Reactor网络模型，来应对这种场景。 一、常见的服务端网络编程模型 在具体讲Reactor网络库的实现前，我们先快速回顾下常见的服务端网络编程模型。...二、Go原生网络模型简介 关于Go原生网络模型的实现，网上已经有很多文章，这里就不过多展开，读者可以结合下图追踪整个代码流程： 总结来说，Go所有的网络操作围绕网络描述符netFD展开，netFD与底层...那本节就到了我们的重点，怎么去实现一个异步网络库（因为Reactor模型的实现，一般是主线程accept一个连接后，分给其他的线/进程异步处理后续的业务逻辑和数据读写，所以一般Reactor模型的网络库被称为异步网络库...Netpoll的场景说明： 另一方面，开源社区目前缺少专注于RPC方案的Go网络库。类似的项目如：evio，gnet等，均面向Redis，HAProxy这样的场景。...相比Reactor网络库而言，Go原生网络库可以看作是以空间（内存、runtime）来换取时间（高吞吐量和低延时）。
AI科技评论按，本文来源于王天祺在知乎问题【如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)？】下的回答，AI科技评论获其授权转发。
来自于CVPR2021的一篇文章"Adversarial Laser Beam: Effective Physical-World Attack to DNNs...
你的好友可能（不止一次）给你演示如何用新买的iPhone X做面部识别解锁了吧？没有机器对图像的辨识，能做到吗？ 医学领域里，计算机对于科学影像（如X光片）的分析能力，已经超过有多年从业经验的医生了。...它就是传说中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。 它是深度机器学习模型的一种。最为简单的卷积神经网络大概长这个样子： 最左边的，是输入层。...如果只看最后两层，你会很容易把它跟之前学过的深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）联系起来。...既然我们已经有了深度神经网络，为什么还要如此费力去使用卷积层和采样层，导致模型如此复杂呢？ 这里出于两个考虑： 首先是计算量。...如何在TuriCreate中训练深度神经网络，以分辨图片。 如何利用测试数据集，检验图片分类的效果。并且找出分类错误的图片。
由于业务请求的涌入，终端设备——5G手机应该会阻塞网络，但目前的CDN不足以满足5G时代的应用需求。如何将 5G 网络添加到 CDN 网络？ 2019年加快网站CDN发展非常重要！...如何解决5G速度网络瘫痪众所周知，5G网络的特点是高带宽、低时延。此外，5G在连接数上也是4G的一百倍。 5G的普及，将很多体验从实验室带入了现实生活。...CDN技术的主要作用是缓解网络拥塞问题。...随着 5G 的到来，CDN 可以很好地在网络上构建内容分发网络，依托边缘服务器通过“网络服务器负载均衡”中心平台，进行内容分发、调度等模块，使用户能够就近获取想要的内容，提高整体分发效率，减少网络延迟，...与4G网络不同，5G网络是扁平的，每个基站只有一个盒子那么大，20KG，不管放在哪里都可以。未来，周围会有很多基站。 CDN节点的发展在4G已经饱和。
在一个数据集上正向传递（有时是反向传递）裁剪（pruning），然后根据网络中激活的一些标准对神经元进行排序。...完全不同的是，张量分解的办法只用到层的权重，假设网络层是参数化的，它的权重能够用一个矩阵或者是一个低秩的张量来表示。这意味这个它们在参数化的网络下效果最佳。像 VGG 神经网络设计为完全参数化的。...他们使用它来加速网络的速度，而不会明显降低精度。在我自己的实验中，我可以使用这个在基于 VGG16 的网络上获得 x2 加速，而不会降低准确度。...CP 分解将卷积层分解成类似移动网络的东西，尽管它更具侵略性，因为它在空间维度上也是可分的。...我觉得有趣的是网络设计中的常见模式，逐点和深度卷积，自然而然出现在这些分解中！
之前用过机器学习算法跑过一遍，最好的效果是SVM，96.8%（默认参数，未调优），所以这次准备用神经网络做。BaseLine版本用的是MultiLayer Percepton（多层感知机）。...这个网络结构比较简单，输入--->隐含--->输出。隐含层采用的rectifier linear unit，输出直接选取的softmax进行多分类。 ...网络结构： image.png 代码： 1 # coding:utf-8 2 # Baseline MLP for MNIST dataset 3 import numpy 4 from...2.简单的CNN网络 keras的CNN模块还是很全的，由于这里着重讲CNN的结果，对于CNN的基本知识就不展开讲了。 ...这里的CNN的网络结构还是比较简单的，如果把CNN的结果再加几层，边复杂一代，结果是否还能提升？
这可以使得神经网络来思考input的组合情况。 ? 蓝色线是神经元之间的链接。...给神经网络增加更多层，它就会做更复杂的思考。...总和解释参见文章《Python代码搭建简单的神经网络》。 ? 不同之处是现在有多层。当神经网络计算Layer2的error时，它会反向把它传播回Layer1， 然后调整Layer1到权重。...self.layer2 = layer2 这是神经网络class。...因为这个神经网络有两层，所以有2个参数layer1,layer2。它们是NeuronLayer类型。当然，这种写法扩展性并不好，如果需要三层网络，还需要修改代码。
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