作为一个例子，金融系列被选择为完全随机的，一般来说，如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为，那就很有趣了。 本文中描述的管道可以轻松应用于任何其他数据和其他分类算法。...金融时间序列预测的数据准备 例如，以像苹果这样的普通公司2005年至今的股价为例。...让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中， 这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。
Pete Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。...她可能从一个跑出来的程序里拿出部分训练到的权重，然后在这个新的起点上，运行不同的代码。 她会记录所有运行过程得到的权重和对应的评分，然后当她没有时间做更多实验的时候就从里面挑出一组作为最终的模型。...也不全是沮丧和厄运的消息，这个圈子里也有一些关于复现的值得注意的努力。其中一个我最喜欢的是 Toby Boyd 团队领导 the TensorFlow Benchmarks 的项目。...这也是一个没有止境的工作，因为来自 TensorFlow 的，GPU 驱动的，甚至数据集上的变化，都能对准确性产生微妙的影响。...将来我们的训练的一致性和教育这个圈子的后辈的效果一定会和我们想出来的工具一样繁荣，我都等不及看到这些了。
Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。...她可能从一个跑出来的程序里拿出部分训练到的权重，然后在这个新的起点上，运行不同的代码。 她会记录所有运行过程得到的权重和对应的评分，然后当她没有时间做更多实验的时候就从里面挑出一组作为最终的模型。...也不全是沮丧和厄运的消息，这个圈子里也有一些关于复现的值得注意的努力。其中一个我最喜欢的是 Toby Boyd 团队领导 the TensorFlow Benchmarks 的项目。...这也是一个没有止境的工作，因为来自 TensorFlow 的，GPU 驱动的，甚至数据集上的变化，都能对准确性产生微妙的影响。...将来我们的训练的一致性和教育这个圈子的后辈的效果一定会和我们想出来的工具一样繁荣，我都等不及看到这些了。
本文回顾了再现性中的挑战、解决方案和新兴实践，并特别强调了神经成像研究，区分了3种主要的再现性类型，分别是分析再现、可重复性、分析变异性。...分析再现性是指使用相同的数据和方法重现研究结果的能力；可重复性是能够使用相同或相似的方法在新的数据集中找到效果；分析变异性的稳健性，即变异中识别一致性。...结合这些方法和工具将有助于更多的可重复、可复制和可靠的心理和大脑研究，以及跨领域的更强大的科学基础研究。过去十年标志着许多领域对可重复性的显著转变。...来自多次探索和大规模合作的聚合证据表明，许多已发表的研究结果可能是假阳性。尽管用于提高研究可重复性的新兴的工具越来越多，但为了追求高效率，这些工具和实践方法也需要进一步比较。...代码和数据集通常没有足够清晰和充分的文档以实现可重复性，即使结果是可重复的，代码错误也可能使原始结果不正确。所以研究者必须学习软件编码之外的许多东西，对于学员来说熟练掌握技术是必须的。
复制测试的一个转折点发生在2011年，当时一项关于“时间保留的因果关系”的研究引发了一项罕见的复制研究。首次复制失败导致更多的复制，并发现复制失败不仅仅是偶然事件。...该方法的高精度使预测市场成为估计论文可复制性的有效解决方案，预测市场的规模优于人工直接复制，但它们仍然需要多年来构建。机器学习模型可以从研究的叙述文本或从数字特征,如P值或研究的样本量来预测可重复性。...此外，文本量化可以实现自动化，比手工从手稿中提取数字特征更具可伸缩性和可重复性。...我们强调，预测模型不包含关于样本大小和P值的信息，因为训练样本中的论文被剥夺了所有的数字或统计数据。...图2.比较六个心理学子领域以及实验研究和非实验研究之间的可重复性图2A显示了按心理学的六个主要子领域分组的复制分数的分布。
Francois Chollet目前是Google AI的研究员，也是Keras开发的核心人物。...这是人们现在已经忽略的东西，但是用反向传播训练的端到端可微模型只是学习感知的模块化层次表示问题的一种解决方案，还有其他途径尚未得到探索。这个问题本身只是AI领域的众多问题之一。...LSTM算法在当时基本上还不为人所知，但随着神经网络在机器学习领域日益突出，一些人开始研究LSTM在自然语言处理中的应用。据我所知，当时LSTM还没有可重用的开源实现，所以我用Theano做了一个。...问：除了TF和Keras之外，你认为还有哪些框架看起来很有前景？ Francois Chollet：我认为MXNet和它的高级API Gluon很有前景，它们都受到Keras和Chainer的启发。...与TensorFlow一样，它是为数不多的具有实际生产级和可扩展性的框架。MXNet背后有很多工程力量——亚马逊有一个庞大的团队在做这件事。这是一个严肃的项目，有一些非常好的想法和可靠的执行力。
本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员Francois Chollet的专访，内容包括François从何开始对深度学习感兴趣、Keras的创建背后的动机，François对TensorFlow等其他框架的看法...这是人们现在已经忽略的东西，但是用反向传播训练的端到端可微模型只是学习感知的模块化层次表示问题的一种解决方案，还有其他途径尚未得到探索。这个问题本身只是AI领域的众多问题之一。...LSTM算法在当时基本上还不为人所知，但随着神经网络在机器学习领域日益突出，一些人开始研究LSTM在自然语言处理中的应用。据我所知，当时LSTM还没有可重用的开源实现，所以我用Theano做了一个。...与TensorFlow一样，它是为数不多的具有实际生产级和可扩展性的框架。MXNet背后有很多工程力量——亚马逊有一个庞大的团队在做这件事。这是一个严肃的项目，有一些非常好的想法和可靠的执行力。...推荐阅读 一个关于AI编程的游戏 机器学习、深度学习思维导图 谁才是中国人工智能“最强高校”？
「@Author：Runsen」 分类任务的MLP 当目标（「y」）是离散的（分类的） 对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy 数据集描述 CIFAR-10数据集包含10个类中的...60000个图像—50000个用于培训，10000个用于测试 有关更多信息，请参阅官方文档 from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.utils...import to_categorical # load data and flatten X data to fit into MLP (x_train, y_train), (x_test, y_test...层可以「添加」到模型中 添加层就像一个接一个地堆叠乐高积木 应注意的是，由于这是一个分类问题，应添加sigmoid层（针对多类问题的softmax） 文档：https://keras.io/layers...模型应在培训前“编译” 应指定损失类型（函数）和优化器 文档（优化器）：https://keras.io/optimizers/ 文档（损失）：https://keras.io/losses/ from
今天在某个群里讨论为什么亲戚得知我是学计算机的之后就会来找我修电脑、装软件，但是他们从来不会问我CPU是如何工作的。 ? 然后群里就有小伙伴似乎是感受到了我强烈的恳求，就问我CPU是怎么工作的。...那我一定是不会放过这个复（炫）习（技）的机会的。 ? CPU的三个逻辑模块 CPU的根本任务就是执行指令，对计算机来说最终都是一串由“0”和“1”组成的序列。...存储单元 包括CPU片内缓存和寄存器组，是CPU中暂时存放数据的地方，里面保存着那些等待处理的数据，或已经处理过的数据，CPU访问寄存器所用的时间要比访问内存的时间短。...采用寄存器，可以减少CPU访问内存的次数，从而提高了CPU的工作速度。但因为受到芯片面积和集成度所限，寄存器组的容量不可能很大。 寄存器组可分为专用寄存器和通用寄存器。...原因早期Intel的微处理器，诸如8085、8086/8088CPU，普遍采用了地址总线和数据总线复用技术，即将部分(或全部)地址总线与数据总线共用CPU的一些引脚。
「@Author：Runsen」 多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法 MLP基础知识 目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器...）和Keras MLP结构 每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成 每层神经元的数目不受限制 具有一个隐藏层的MLP- 输入神经元数：3 - 隐藏神经元数：4 - 输出神经元数：2 回归任务的...MLP 当目标（「y」）连续时 对于损失函数和评估指标，通常使用均方误差（MSE） from tensorflow.keras.datasets import boston_housing (X_train...” 文件编号：https://keras.io/datasets/ 1.创建模型 Keras模型对象可以用Sequential类创建 一开始，模型本身是空的。...它是通过「添加」附加层和编译来完成的 文档：https://keras.io/models/sequential/ from tensorflow.keras.models import Sequential
无障碍设施很困难 无障碍设施费用昂贵 可访问的网站是丑陋的 无障碍功能适合盲人/屏幕阅读器 无障碍设施适合残疾人 自动测试足以访问 辅助功能覆盖足以确保 Web 辅助功能 默认情况下，HTML 是可访问的...可访问的网站是丑陋的 没有什么比真相更离不远的了。辅助功能不能确定网站是否丑陋。有美丽，可访问的网站和真正丑陋的不可访问的网站。可访问的网站将像设计的那样丑陋（或美丽）。像任何其他网站一样！...需要 Web 可访问性的人不是同质群体。因此，我们不能应用一刀切的解决方案，并推进它。 以不久前发生的网上争议为例：一个盲人组织了一次关于网络无障碍的会所会议。...覆盖物是一种自动化技术，旨在提高网站的可访问性。它可能有很多口味： 插件， 附加库， 工具栏， 小部件...但它们的功能相似：在飞行中修改页面的源代码并修复不可访问的代码，代之以可访问的版本。...默认情况下，HTML 是可访问的 我们听过很多次开发人员说，"HTML 是开箱即用的"，就好像字典中 HTML 的定义是： HTML 可访问. 但情况并非总是如此。
一些研究强调了FS方法的稳定性对于特定的FS方法结果可重复性的重要性。一种可以更好地识别特征可重复性的方法是进一步利用稳定性评分，该评分能够建模FS方法所选择的特征的鲁棒性。...然而，目前在生物医学数据分析领域，对于如何评估基于机器学习的特征的可重复性还没有达成共识。作为一个潜在的评估标准，研究者利用不同的交叉验证策略来证明特征的可重复性，以应对训练集的不同扰动。...与尾前扣带皮层相对应的皮质区域2被发现是一个重要的中枢（hub）区域，这个发现与之前关于AD的研究是一致的。...这些形态学连接涉及到之前关于自闭症谱系障碍的研究中所提到的皮层区域。 这些区域可能是重要的生物标记，可能有助于诊断和治疗这两种神经系统疾病。 表2....尽管证明关于简单程序行为的数学命题似乎非常困难，但是提供FS-select这个方法正确性的证明将为选择甚至设计更严格且可重复的FS方法打下基础，也可以进一步研究替代的FS方法。
kubernetes在容器编排大战中由于应用的可移植性以及支持混合云/多云部署方式上的灵活性。加上开放可扩展的理念，使得周边社区非常活跃。...为了更达到在多个集群时能和一个集群一样统一管理，业界又出来了一个集群联邦的概念。就是让底层的多个集群对外像一个集群一样工作。目前这个技术还不是很成熟，在这方面是大有可为的。...2.scheduler kubernetes的scheduler模块做的并不是很好，所以有意愿给kubernetes提patch的同学从这部分入手，提的patch很容易被采纳，成为贡献者之一。...所以对go语言的学习、算法的学习是作为kubernetes相关的开发人员的必需技能。 ...相关阅读 《两地书》--K8s基础知识 Kubernetes的污点和容忍（上篇） Kubernetes的污点和容忍（下篇） Kubernetes的DaemonSet（上篇） Kubernetes的DaemonSet
已经超出了数组array1的大小，只是CPU缓存区在计算读取的数据放到了CPU的缓存中，因为异常所以并没有真正的执行写入到内存中。...5个7CPU的分支预测功能，让cpu分支预测以为x比array1_size的值小，再第六个突然放入了一个比array1_size大的值也就是malicious_x...Cpu访问array2时候会先访问cpu缓存中是否有，缓存没有数据再去读内存中数据，这是cpu缓存存在的意义，因为传统的内存访问速度慢，用这种缓存机制可以提升cpu的运算速度。...，就可以认为这个时候的array2的的访问时间比没在cpu缓存中的访问时间快，因为1~15在cpu缓存中被清空了，只剩下了留在cpu缓存中的malicous_X,如果他的访问时间快，那么这个时候的array2...放到rdi寄存器中 五 总结： Spectria攻击利用了cpu的预测执行导致了提前把私有数据放到了cpu缓存中，但是因为保护机制并没有写入数据的能力，同时我们并没有直接读取cpu缓存中数据的权限，不过可以通过计算访问数组的时间上做判断获取到下标中的之前放入的私有数据
1 背景 McKinney等人的工作证明了AI在医学成像中的潜力，同时指出了使此类工作具有可重复性所面临的挑战。...因此，用于训练模型并得出其最终参数集的实际计算机代码的透明度对于研究可重复性至关重要。 McKinney等人表明，用于训练模型的代码“大量依赖于内部工具，基础架构和硬件”，并声称因此不可能发布代码。...计算重现性对于高质量AI的应用是必不可少的，更复杂的方法要求更透明。在没有代码的情况下，可重现性依赖于从文本描述中复制方法。...除了纯文本描述方法固有的可重复性挑战外，McKinney等人的关于模型开发以及数据处理和训练策略中缺少关键的细节，缺少模型架构的几个超参数的定义，没有透露训练策略和增强策略的细节，所使用的转换是随机的，...除了改善可访问性和透明度之外，此类资源还可以大大加速模型开发，验证以及向生产和临床实施的过渡。 ? 3 数据障碍 作者认为确保可重复性的另一个关键方面在于模型所使用的数据。
写在前面 下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。...制定交易策略来识别和利用无效市场是具有挑战性的。即使一个策略现在是有利可图的，它在未来也不一定是有利可图的，而且市场的波动性使得我们无法确定地预测任何特定交易的盈利能力。...Jane Street已经花了几十年时间来开发他们自己的交易模型和机器学习解决方案，以识别有利可图的机会，并迅速决定是否执行交易。...除了匿名的特征值之外，在features.csv中还为你提供了关于特征的元数据。 测试数据：在比赛的模型训练阶段，这个看不见的测试集由大约100万行历史数据组成。...MLP部分的输入包括两个部分，即原始数据输入与Encoder的编码结果，多层MLP得到的结果用于最终交易动作的分类。
这篇论文提出了一种新的关于特征隐私保护方法，称为 MLP-hash，它通过将提取的特征传递给特定的随机加权多层感知器 (MLP) 并对 MLP 输出进行二值化来生成受保护的结果。...该算法的研究将 FDO 与 MLP（代号 FDO-MLP）相结合，通过优化权重和偏差预测学生的成绩。该项研究不仅可以提高学生的学习成绩，还可以从学生的教育背景方面改善学习系统。...尽管表达能力很高，但它们通常需要在多个训练时期执行非常费时的递归邻域扩展，并且需要处理可扩展性问题。因为它们仅限于固定跳数邻域并且对不同节点的实际感受野需求不敏感，所以并不灵活。...论文通过引入可扩展且灵活的图注意多层感知器 (GAAMLP) 来规避这些限制。GAMLP 将非线性变换和特征传播分离，通过预计算的方式执行传播过程，显着提高了可扩展性和效率。...在对三个大型开放图基准（例如，ogbn-papers100M、ogbn-products 和 ogbn-mag）进行了广泛的评估，证明 GAMLP 不仅实现了最先进的性能，而且还提供了高可扩展性和效率
但是，随着Keras库在R后端的发布，并且在后台还可以使用张力流（TensorFlow）（CPU和GPU兼容性），所以在深度学习领域，R将再次与Python打成平手。...2.使用Keras可以在R中构建不同类型的模型。 3.在R中使用MLP对MNIST手写数字进行分类。 4.将MNIST结果与Python中的等效代码进行比较。 5.结束笔记。...现在是将keras加载到R并安装TensorFlow的时候了。 library(keras) 默认情况下，RStudio加载TensorFlow的CPU版本。...3.使用R中的MLP对MNIST手写数字进行分类 #loading keras library library(keras) #loading the keras inbuilt mnist dataset...4.MLP使用keras–R VS Python 为了比较起见，我也在Python中实现了上述的MNIST问题。
Keras正是在这种背景下应运而生的，它是一个对开发者很友好的框架，底层可以基于TensorFlow和Theano，使用起来仿佛是在搭积木。...参考文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/ 基础概念 在使用Keras前，首先要了解Keras里面关于模型如何创建.../xinghalo/keras-examples/blob/master/keras-cn/mnist/mnist_mlp.py 很多人hello world跑不通是因为网络问题，不能下载到对应的数据集...:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2...：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py 神经网络(一):概念：https://blog.csdn.net
目录 1.什么是CPU上下文切换 2.CPU上下文切换的类型 3.如何查看系统中的上下文切换 4.案例 5.总结 ---- 读过倪朋飞的《Linux性能优化实战》经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?...寄存器是CPU内部的一小部分非常快的内存(相对于CPU外部较慢的RAM主存)，通常，在计算过程中它通过提供对常用值的快速访问来加快计算机程序的执行速度。...存储单元包括CPU内部的缓存和寄存器组，是CPU中暂时存放数据的地方，用以保存待处理或者处理完成的数据。...这是由于CPU访问寄存器的时间要大大短于访问内存的时间，采用寄存器，可以大大减少CPU访问内存的次数，从而提高CPU的效率。 CPU的工作原理图： ?...尤其在多CPU的系统中，缓存被多个CPU共享，刷新虚拟缓存不仅影响当前处理器的进程，还可能会影响缓存的其他的处理器进程。
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