当然可以帮您理解输出的含义。请提供您的输出内容，以便我能够更好地帮助您分析和解释。
如今，我们已经拥有了许多高级的、专业的神经网络程序库和框架，例如：Keras、TensorFlow 或 Pytorch。我们不需要时刻担心权值矩阵的规模，也不需要记住我们决定使用的激活函数的导数公式。通常，我们所需要做的就是创建一个神经网络。即使是一个结构非常复杂的网络，也只需要导入少量程序包和几行代码就能实现。这节省了我们查找漏洞的时间，提高了工作效率。然而，关于神经网络内部工作原理的知识对架构选择、超参数调优以及优化等任务有很大帮助。
前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好！！！为了帮助大家理解，也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来，所以打算对原文写个翻译。首先声明，由于本人水平有限，如有翻译不好或理解有误的多多指出！此外，本译文也不是和原文一字一句对应的，为了方便理解可能会做一些调整和
转载自http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/58598296
无论是面试，还是晋升，或者日常工作中，经常听到“技术深度”这个词，那么对于算法工程师来说，技术深度到底是什么呢？本文转自知乎@九老师的分享，阅读后受益匪浅，以下为原文。
SimpleAI 【HelloNLP】系列笔记，主要参考各知名网课（Stanford CS224n、DeepLearning.ai、李宏毅机器学习等等），并配合NLP的经典论文和研究成果、我的个人项目实践经验总结而成。希望能和各位NLP爱好者一起探索这颗AI皇冠的明珠！
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】GPT-4等大模型组成的AI智能体，已经可以手把手教你做化学实验了，选啥试剂、剂量多少、推理反应会如何发生，它都一清二楚。颤抖吧，生化环材圈！ 不得了，GPT-4都学会自己做科研了？ 最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。 他们做出了一个会自己做实验、自己搞科研的AI。这个AI由几个大语言模型组成，可以看作一个GPT-4代理智能体，科研能力爆表。 因为它具有来自矢量数据库的长期记忆，可以阅读、理解复杂的科学文档
本文略难，系转载，原文出自，http://python.jobbole.com/83557/
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.” arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
测量电流的最简单方法是使用分流电阻器（最左侧），电阻器上产生的电压与流经它的电流成正例。为了使用完整的 ADC 测量范围，模拟前端 (AFE) 会放大分流电阻器两端的低电压。
的图片，如果以像素值作为特征，那么每张图片的特征维度是10000。当进行PCA降维时，难点在于我们构造协方差矩阵时，维度达到
这一节内容比较简单，就是电压采样，在传统设计中应用还是比较多的。首先看下支持ADC采样的管脚，找到你手里模块的原理图，我的如下所示：
那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？
随着数据变多了，量变导致质变，数据足够大后其内部的隐含的规律会越来越精确和完整。机器学习则是将数据内存存在的这种隐含关联给挖掘出来的一项技术。
2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话题Tag获得了330多万的浏览量，相关微信指数飙升到了1800万以上。
0.Roadmap 1. 模型 | 语言模型与词嵌入 2. 模型 | LSTM 3. 盘点 | 那些顶级会议 4. 模型 | Seq2Seq 和 Attention机制 看上去和CV存在不小的差别。以我粗浅地理解，主要原因有以下两点： 1）对输入的处理不同。 我们知道，计算机不认识一个单词，不懂得它的意思，也不知道它和哪些词意思相关联，和另外哪些词经常一起出现。 所以，对于自然语言的处理需要首先将词语表示为向量的形式(Word2Vec, GloVe等)，再把一个个词向量拼接为句子(Recursive & R
当我们碰到诸如需要求阶乘或斐波那契数列的问题时，使用普通的循环往往比较麻烦，但如果我们使用递归时，会简单许多，起到事半功倍的效果。这篇文章主要和大家分享一些和递归有关的经典案例，结合一些资料谈一下个人的理解，也借此加深自己对递归的理解和掌握一些递归基础的用法。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：吴攀 让机器学会自动编程一直以来都是人工智能研究界所追求的一个重要目标，甚至被一些人认为是实现真正通用的人工智能的关键。在这方面的研究也一直是层出不穷，比如《深度 | 机器的自我进化：走向自主编程的人工智能（附提交 ICLR 2017 的自动编程论文）》和《学界 | 剑桥与微软提交 ICLR 2017 论文提出 DeepCoder：组合其它程序代码生成新程序》。近日，麻省理工学院和微软研究院的研究者又发布了一篇相关论文，提出了一种可以学习使用 API 编程的方
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器学习
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器学习中
本来想坐下来写篇 2018 年的总结，仔细想想这一年发生的事情太多了，还是写篇技术文章吧。
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器
中长文预警！文末附赠大量资源！切勿错过！ 机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。
Micro/WIN SMART提供了PID Wizard（PID指令向导），可以帮助用户方便地生成一个闭环控制过程的PID算法。此向导可以完成绝大多数PID运算的自动编程，用户只需在主程序中调用PID向导生成的子程序，就可以完成PID控制任务。
今天我们要说的是面向对象的核心-----类，类能帮我们把复杂的事情变得有条理，有顺序，希望大家通过学习类能改善自己的编码风格，使代码变得更为好看，更加通俗易懂。
table 大家都知道，是 HashMap 的一个成员变量，往 map 里面放的数据就存储在这个 table 里面的：
---- 新智元编译 来源：arxiv.org 翻译：肖琴 【新智元导读】华盛顿大学计算机系博士生陈天奇、以及上海交通大学和复旦大学的研究团队提出一个基于学习的框架，以优化用于深度学习工作负载的张量程序。该研究使用基于机器学习的方法来自动优化张量运算核心并编译AI工作负载，从而可以将最优的性能部署到所有硬件。实验结果表明，该框架能够为低功耗CPU，移动GPU和服务器级GPU提供与最先进手工调优库相媲美的性能。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.08166.pdf 深度学
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
学单片机的，相信对中断的概念都已经了如指掌了，中断具体是什么我在这里也就不再详细说明，不懂的上网找找也一大堆。那么在介绍实验之前我先跟大家简单讲讲STM32当中的NVIC（嵌套向量中断控制器）
Logging（日志）是一种编写系统的方式，可以产生一系列信息记录，被称为 log。Printlining 只是输出简单的，通常是临时的日志。初学者一定要理解并且使用日志，因为他们对编程的理解是局限的。因为系统的复杂性,系统架构必须理解与使用日志。在理想的状态下，程序运行时产生的日志信息数量需要是可配置的。通常，日志提供了下面三个基本的优点：
在当前社会中，随着AIGC的盛行，使用好prompt可以让自己更上一层楼。今天，我将通过星火大模型重新认识prompt设计，并与大家分享一些使用技巧。
质量是物理学中的7个基本量纲之一。在工业生产和日常生活中，我们都需要获取一个物体的质量，比如购买某件商品时，需要确定其质量大小，或者以质量作为中间量以进一步获得物体的其他参数，如质心、偏心等。
在深度学习领域，针对GPU的高性能执行深度神经网络（DNNs）对于现代机器学习应用至关重要。当前的DNN框架通常使用张量程序来指定DNN计算，张量程序是由节点和边构成的有向无环图，其中节点和边分别代表张量代数操作符（如矩阵乘法）和操作符之间共享的张量（即n维数组）。为了优化输入的张量程序，现有的框架（如PyTorch和TensorFlow）使用手动设计的规则将张量程序映射到专家编写的GPU内核。然而，这些方法通常需要大量的工程努力来设计和实施优化规则，并可能错过一些优化机会。
NCSS成立于1981年，旨在为研究界提供统计软件。从那时起，成千上万的客户使用NCSS软件（NCSS和PASS）进行统计、图形和功率分析/样本大小的目的。
这篇文章介绍了Auto-Scheduler的一种方法Ansor，这种方法已经被继承到TVM中和AutoTVM一起来自动生成高性能的张量化程序。
最近在一些关于视频管理类的项目，也还有python好久没有更新，所以做一个简单的视频播放器。
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”，苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理，它们能帮助你获得出行路线，检查运动项目的得分，给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口，会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列，其中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。
delegate 是一种可用于封装命名或匿名方法的引用类型。（并不是所有的引用类型都是class）
常被朋友们问起 到底啥是陀螺仪模块，IMU模块，惯导模块。这里以我的理解给大家一个通俗的解释：
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 让神经网络理解每个词的意思很容易，但上下文、词语之间的关系，依然是自然语言处理(NLP)中的难题。 Salesforce的一群NLP研究者发现，搞图像识别的同行们有个不错的办法，值得一试。 在图像识别领域，把ImageNet上预训练的CNN拿来，用在其他图像识别模型中，已经成为一种惯例。这种把训练好的模型参数迁移到新模型的方法，也就是这两年大热的迁移学习。 理解上下文，就是一个非常适合迁移学习的问题。 Learned in Translation 我们
选自arXiv 作者：虞立成 等 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 北卡教堂山分校 (UNC) 虞立成等人近日发表的 CVPR 2018 论文提出了模块化注意力模型 MAttNet，将 Referring Expression（指示表达）分解为三个模块：主语、位置和关系，并基于句子和图片的联合注意力解析，解决基于指示表达的目标定位问题。实验表明 MAttNet 在基于自然语句的目标检测和分割两种任务上都大幅优于前文的方法。该论文已被 CVPR 2018 录取，并提供了代码以及 demo。 代码链接：http
上一篇在编程世界的容器中，我们讲述了程序中的数据都存储在变量中，而变量根据数据类型的不同所占用的内存大小也不一样。但是计算机的内存大小是有限的不可能无限的分配下去，所以为了充分利用内存资源，在所有的编
AI（人工智能）这个术语最早是在 1956 年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出的。当时，人们对 AI 的定义是：能够模拟人类思维过程的机器。
当今的电子元器件与过去相比，开关切换速度更快，斜率 (slew rate) 更大、每个封装包含的有源针脚数量更多，信号摆动更小。因此，设计者更加关注从手机到服务器等新数字设计中的电源噪声。通常我们使用示波器测量电源噪声。本应用指南举例说明了使用示波器分析电源噪声的各种技术， 并讨论了如何选择和评测电源噪声测量工具。
从2016年年初，开始用python写一个简单的爬虫，帮我收集一些数据。 6月份，开始学习Machine Learning的相关知识。 9月开始学习Spark和Scala。 现在想，整理一下思路。 先感谢下我的好友王峰给我的一些建议。他在Spark和Scala上有一些经验，让我前进的速度加快了一些。 学习算法 作为一个程序猿，以前多次尝试看过一些机器学习方面的书，其过程可以说是步履阑珊，碰到的阻力很大。 主要原因是，读这些机器学习的书，需要有一些数学方面的背景。 问题就在这些数学背景上，这些背景
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | Donna 为什么我们需要机器学习？ 机器学习可以解决人类不能直接用编程来应对的复杂难题，因此，我们喂给机器学习算法大量的数据，以期得到想要的答案。 我们来看看这两个例子： 编写解决问题的程序是非常困难的，比如在杂乱的场景中，在新的照明条件下从新的角度来识别三维物体。我们不知道要如何通过代码来解决这个问题，因为这个识别过程在大脑中完成情况对我们来说还是未解之谜。 即使我们知道该怎么做，要编写的程序可能会非常复杂。 再比如，编写一个程序来预测信用卡交易
科学家们进行试错程序，这些试验多次导致科学突破。同样基础研究提供了开发大规模人工智能系统的理论见解，从而减少了所需的试错量，并且非常具有成本效益。
选自Medium 作者：James Le 机器之心编译 参与：白悦、黄小天 本文简述了机器学习核心结构的历史发展，并总结了研究者需要熟知的 8 个神经网络架构。 我们为什么需要「机器学习」？ 机器学习对于那些我们直接编程太过复杂的任务来说是必需的。有些任务很复杂，以至于人类不可能解决任务中所有的细节并精确地编程。所以，我们向机器学习算法提供大量的数据，让算法通过探索数据并找到一个可以实现程序员目的的模型来解决这个问题。 我们来看两个例子： 写一个程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体是很困难的。我们
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址：https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
今年，我们见识了许多令人眼花缭乱的机器学习的应用成果。其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力，它能够撰写出连贯而富有激情的论文，比当下其他所有的语言模型写的都好。
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