前天我在微信群里看到一个新闻，说 Node.js 官网挂上了支持乌克兰的标语，然后有人在 Github 的 Node.js 社区中发帖，希望开源社区不要政治化，请求撤掉该标语。
欧洲当地时间11月8日，欧盟委员会（European Commission）宣布，其正在采纳有关开源软件的新规则，以使之能够在开源许可下发布软件。 该规则中指出，只要对民众、公司或其他社会公共服务有潜在益处，就可以公开访问其软件解决方案。据悉，根据新规则，委员会将通过开源其软件解决方案为公司、初创企业、创新者、公共行政部门等带来重大价值，这一决定也将刺激创新。 报告中还用两个例子列举了开源的好处：一个是电子签名——作为一套免费标准、工具和服务，它可加速在欧盟内部使用的合法有效电子签名的创建和验证。另一
微信小程序出新规啦！关于小程序新万小编了解到，微信小程序成为当下热门话题，下面从多个方面来谈谈2018年新规1 个公众号可以关联多少个小程序。
有bug了：收到模板消息的{{first.DATA}}和{{remark.DATA}}都消失了
导读：2019年3月6日，34岁的淘宝总裁蒋凡兼任天猫总裁，淘宝天猫生态互通；2019年6月25日，蒋凡宣布天猫旗舰店2.0升级计划，交易规模三年翻倍。
AI 科技评论按：谷歌大脑近期放出了一篇论文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」（强化学习的神经网络优化器搜索），用强化学习的方法
FRM学习笔记更新规则：由于在和同学讨论的过程中会对一些已经完成笔记进行修正，或者给出一个更好理解的解释，所以每次我都会更新了FRM系列图文以后重新群发给FRM的小伙伴们
1月18日消息，据美国联邦公报公布最新公布的信息显示，美国拜登政府于当地时间1月17日宣布对中国澳门特别行政区实施了全面的新出口管制，以进一步完善去年推出的针对中国大陆的半导体出口管制政策。
先介绍背景：我们维护了两个服务，一个对外服务，承接流量，称之为主服务，主服务会调用各种第三方 RPC 服务，获取各种字段，拼在一个大的 model 上。其中有一个 RPC 服务，称之为 E 服务，是我们自己维护的，它返回一部分字段。
二维码已被应用在了各式各样的场景中，譬如教育培训、会议签到、产品展示等等。其中有很多场景需要一次性运用到大量的二维码，如人员管理、工序流转、设备巡检等，可以使用批量添加记录功能使工作效率近一步提升。
受疫情影响，现在很多企业都选择让员工在家办公，而一些相关的服务也不得不从线下转到线上。对于ThoughtWorks这种专业服务公司，也开始为部分客户提供远程线上技术培训，在这里总结了一些相关的技巧与经验，与大家分享。
外卖佣金改革终于来了。最近美团被媒体爆出正在部分城市试点费率改革，一个是新规则比原有规则更加透明，一个是新规则下的费率得到显著优化。
然而事实并非如此，虽然「深蓝」是一段精心编制的程序，但这种方法过于劳动密集，过于依赖清晰的规则和有限的可能性，无法迁移到更复杂的游戏中，更不用说现实世界了。
大数据文摘作品 编译：杨小咩是小怪兽、晓莉 、小鱼 这期论文Express，让文摘菌带大家来看看谷歌大脑和伯克利关于无监督学习的联合研究。 大数据文摘后台对话框内回复“元学习”即可下载论文~ 无监督学习的一个主要目的是为了获得对后续任务有用的数据分布，从而避免在有监督训练过程中需要对数据进行标注的繁琐步骤。 通常，这个目标是通过定义一个代价函数（Cost Function）来最小化估计参数的方式实现的，例如negative log-likelihood（NLL）生成模型。 论文作者：Luke Metz、Ni
因为存在：Windows server 2003、2008、2012及Linux这几种主流服务器。
Transformer 在深度学习中占据主导地位，但二次存储和计算需求使得 Transformer 的训练成本很高，而且很难使用。许多研究都尝试线性化核心模块：以 Performer 为例，使用带核的注意力机制。然而，这种方法还存在很多缺点，例如它们依赖于随机特征。
深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习，我们需要探索基于能量的学习（energy-based learning）。这个方向在 AI 领域里已经存在几十年了，生物学家约翰 · 霍普菲尔德（John Hopfield）于 1982 年将之以 Hopfield Network 的形式进行了推广。这在当时机器学习领域中是一个突破，它推动了其他学习算法的发展，如 Hinton 的「玻尔兹曼机」。
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率，对低频出现的特征采用低的更新率，对高频出现的特征采用高的更新率，因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。
文 | 不会停的蜗牛 CSDN AI专栏作家 在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器 https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等： https://keras.io/optimizers/ 我们可以发现除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSPr
本文介绍了如何使用“iptables -A”命令添加 iptables 防火墙规则。
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guid
当会计师注意到云计算问题时，它仍未得到解决。美国“财务会计准则委员会”的紧急会计问题工作组计划就如何处理云计算服务成本问题提出新的规则。该新规则意味着，与云计算提供商签订合同的客户将考虑利用当前内部所
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器： 详情参见：https://www.tensorflow.org/api_
1、打开“控制面板”→打开“系统和安全”→打开“系统和安全”→打开“windows防火墙”
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？
服务器可以通过ping命令测试网速和稳定性，但是，在局域网环境下，一些恶意用户经常使用ping命令连续向服务器系统发送一些大容量的数据包，这可能导致服务器系统崩溃。此外，非法攻击者还可以通过ping命令的一些参数获取服务器系统的相关运行状态信息，并根据这些信息对服务器系统进行有针对性的攻击。
今天有大概 30 分钟，Cloudflare 网站的浏览者收到了 502 错误，起因是我们网络中的 CPU 使用率飙升。这个 CPU 的峰值是由一个错误的软件部署造成的，这一错误已经回滚，回滚后，服务恢复正常，Cloudflare 返回到了正常的通信水平。
本提案描述了改变比特币交易的验证规则，来修正与ECDSA签名编码有关的交易延展性。
2月2日消息，据路透社报道，面对美国联合日本、荷兰对中国进行半导体出口管制的举动，国际半导体产业协会警告说，如果美国盟友不对中国的半导体制造设备采取与美国控制措施相当的限制措施，它们将不会有效。
选自offconvex 作者：Nadav Cohen 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 深度学习的根本理论问题之一是「深度有何作用」？虽然增加神经网络的层数可以提高其性能，但是训练和优化的难度也随之增加。本文却给出了一个相反观点，有时增加深度反而可以加速网络优化；同时提出端到端更新规则，证明深度网络过度的参数化（overparameterization）也可能是件好事。 深度学习理论中有一个根本的问题：即「网络的深度有何作用？」传统观点（如：Eldan & Shamir 2016; Raghu et al
创建Flink任务，从socket中获取事件及规则，从localhost:8888中获取事件，从localhost:6666中获取规则
我们无法回避的事实是，当某一个领域得到关注的时候，最先有反应的一定是资本，所以不管是比特币还是众多的“数字货币”，无论持币者处于哪层心境，都无法改变当前以资本为主导的市场格局。
对每批新到的数据，我们首先将点分配给距离它们最近的簇，然后计算新的数据中心，最后更新每一个簇。使用的公式如下所示：
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？
本文概述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习中常用的优化器。此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。
前面我们介绍强化学习基本概念，马尔科夫决策过程，策略迭代和值迭代，这些组成强化学习的基础。
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下： https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 ---- 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结，如有错误
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在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
这几天，社群有位同学在基础机器学习算法岗工作了两年后，想要跳槽。最近面试了大概有20天左右时间了。
10月3日消息，据路透社报道，美国白宫官员9 月30 日表示，拜登政府对出口高性能AI芯片给中国，会尽快正式出台新规则，并公布详细细节。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 如今，深度学习模型已经部署在众多谷歌产品中，如搜索、翻译和照片等。而在训练深度学习模型时，优化方法的选择至关重要。例如，随机梯度下降在大多情况下都很有效，但更先进的优化器可能会更快，特别是在训练非常“深”的网络时。然而，由于优化问题的非凸性，为神经网络提供新的优化器十分具有挑战性。在Google Brain团队中，我们想看看是否可能用类似于AutoML如何用于发现新的有竞争力的神经网络架构的方法，自动化发现新的优化器的过程。 在论文“ Neural Optimi
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪 本论文通过强化学习的方式采样不同的更新规则而得出更加优秀的优化方法，这些不同的优化规则通过采样的概率和其在子网络的性能而得出该规则的重要性。本文提出的这种优化
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略， 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。
这篇文章主要介绍了Win2008 R2 WEB 服务器安全设置指南之禁用不必要的服务和关闭端口,需要的朋友可以参考下
安妮 编译自 The Verge 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AI会打游戏已经不是新鲜事了。微软AI打出吃豆人史上最高分，暴雪和DeepMind开发工具包教AI打星际2，用神经网络和遗传算
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