ORACLE向外导数据工具，需要放在ORACLE服务器机器上运行，效率特别高，谁用谁知道、、、、
Netfilter是Linux内核提供的一个框架，它允许以自定义处理程序的形式实现各种与网络相关的操作。Netfilter为数据包过滤、网络地址转换和端口转换提供了各种功能和操作，它们提供了通过网络引导数据包和禁止数据包到达网络中的敏感位置所需的功能。
Illumina刚开始的时候 很多东西是在windows下开发的，Linux下的软件一开始并不那么成熟（比如bcl2fastq早期是使用perl生成makefile，然后makefile调用核心程序make -j n来实现多进程并行任务）。
一直以来我们想要推进内部的自动化系统，但是总是会遇到各种各样具体的问题，有时候我们准备好了，但是总是会有一些因素的干扰，再加上工作时间的安排，有些事情就一拖再拖。《人民的名义》里说得好，打铁还需自身硬
阅读本文以了解更多关于TensorFlow的知识，并了解如何在项目中使用它。 TensorFlow教程 目的：在今天的TensorFlow教程中，我们将学习什么是TensorFlow，它在哪里使用，它
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。
导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。
最近被人问的最多的一个问题是“我想入门深度学习，我应该学些什么”。 老实说，这个问题不是那么好回答，毕竟每个人的知识背景和技能背景实在是太不一样了。如果要假设一个人基本具备大专以上的水平和比较好的学习能力的话，可以假设一条学习路径。 第一：学习Linux的基本应用 这主要指的是类似Ubuntu和CentOS这类主流Linux操作系统上的Shell操作，以及管道、端口、进程、内存等相关资源的概念。不推荐在Windows上去做深度学习的应用，因为几乎全行业的人都在Linux上做工程，如果只有你使用Window
本文档将详细介绍如何对 TiDB 进行全量备份与恢复。增量备份与恢复可使用 TiDB Binlog。
在机器学习中会经常用到求导数相关的许多求导公式，比如在梯度下降中就经常用到，其中最常用的就是一下几个：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍解决多元线性回归的另一种方法梯度下降算法，梯度下降算法也是求解机器学习算法比较通用的方法。
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 张静，大力 校对 | 元元 时间轴 | 弋心 后期 | 郭丽（终结者字幕） 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第二集，讲解优化问题和常用便捷优化方法。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！ 全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_of_Intell
1. 不同于传统的前馈神经网络（FNNs），RNNs引入了定向循环，能够处理输入之间前后关联问题。
导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f'（x0）或df（x0）/dx。
梯度下降（Gradient Descent GD）简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 本文将介绍它的原理和实现。
【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数的取值范围是【0，0.25】.
偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率，但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率，就需要用到方向导数。
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说，这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外，想要培养对复杂项目的直觉，理解基本的概念也是十分关键的。
深度学习基础入门篇四：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
3. “导数” 到是引导，导航到意思，它与函数上连续两个点之间的变化趋势，也就是变化的方向相关.
机器学习中大部分都是优化问题，大多数的优化问题都可以使用梯度下降/上升法处理，所以，搞清楚梯度算法就非常重要
如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。
数学基础知识对机器学习还有深度学习的知识点理解尤为重要，本节主要讲解极限等相关知识。
Rimmer 博士是一位退休的心脏病专家，自1988年以来一直使用Mathematica。他对数学统计，金融市场，全球定位系统，信息知识和医学感兴趣；他在 Mathematica Journal和Wolfram演示项目上发表了很多文章。
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题
敏捷（agile）是软件开发过程中的一个广为人知的术语。其背后的基本思想很简单：快速构建出来→发布它→获得反馈→基于反馈进行修改→重复这一过程。这种做法的目标是让产品亲近用户，并让用户通过反馈引导你，以实现错误最少的可能最优的产品。另外，改进的步骤也需要很小，并且也应该让用户能持续地参与进来。在某种程度上讲，敏捷软件开发过程涉及到快速迭代。而梯度下降的基本过程也差不多就是如此——尽快从一个解开始，尽可能频繁地测量和迭代。
在激活层中，对输入数据进行激活操作,是逐元素进行运算的,在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络的深度也依旧还是线性映射，难以有效建模实际环境中非线性分布的数据。加入（非线性）激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。因此，激活函数是深度神经网络中不可或缺的部分。
A. 神经网络是一种数学函数，它接收输入并产生输出。 B. 神经网络是一种计算图，多维数组流经其中。 C. 神经网络由层组成，每层都具有「神经元」。 D. 神经网络是一种通用函数逼近器。
这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
好久不见，我是Mars先生小量子！今天MINMIN有空手道训练，来不及写本周的推送了，只能由我救急了~正好最近处理了好几个客户报的bug，搞得我焦头烂额，乘此机会分享一下trouble shooting的经历。
此脚本在运行时会先把oracle数据按照指定的分隔符下载到磁盘的目录下,再用替换脚本替换需要的分隔符和ascii字符,具体的替换方法请查看fileAsciiReplaceScriptAll.sh脚本
本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础，逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
微分方程和差分方程的知识我们应该都知道，因为在数字信号处理中微分方程涉及了模拟滤波器，差分方程涉及了数字滤波器。但是有时会搞不清楚，或者说会在概念上混淆。虽然在做算法过程中可能不会受到太大影响，但是这种基础知识我们是有必要搞清楚的，这是算法人员的基本素养。下面就分别来讲讲微分方程、差分方程以及它们之间的区别和联系。
首先谈一下应用场景——在拟合的时候进行应用 什么是拟合？你有一堆数据点，我有一个函数，但是这个函数的很多参数是未知的，我只知道你的这些数据点都在我的函数上，因此我可以用你的数据点来求我的函数的未知参数。例如：matlab中的fit函数 最小二乘法天生就是用来求拟合的，看函数和数据点的逼近关系。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配进行求解。
毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。
作者：Zechun Liu，Baoyuan Wu，Wenhan Luo，Xin Yang，Wei Liu，Kwang-Ting Cheng
（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。
「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN 的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow 的老师）、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法，而且在技术的应用方面也有许多具体介绍。这本书面向的对象也不仅是学习相关专业的
【导读】本文是深度学习专家Thalles Silva分享的一篇技术博客，主要讲解机器学习算法中的梯度下降。首先从形象的角度介绍梯度下降：梯度、偏导数等。然后，根据一个具体的例子“根据历史数据来预测当前
AI科技评论按：本文作者夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士。现为谷歌软件工程师。本文首发于知乎，AI科技评论获授权转载。 TLDR (or the take-away) 优先使用
AI 科技评论按：「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow的老师）、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法，而且在技术的应用方面也有许多具体介绍。这本书面向的对象也不
这个过程实质上是将市场测试、 收集反馈和产品迭代反复进行，直到能以最小的误差实现最大的市场渗透率。此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。
1）市场调研后进行产品构建 2）产品商业化并进入市场 3）评估消费者满意度和市场渗透率 4）对反馈及时回应，并更新迭代产品 5）重复上述过程
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