来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。 尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。 在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。所以我们首先从
KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。但是，这里说他是距离有点不妥，因为距离需要满足4个条件：
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。
量子化学计算中除了有大量的线性代数矩阵运算，也有一些张量计算。这些常见的张量计算出现在Fock算符构建、DIIS以及能量对坐标的一、二阶导数上。除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定的量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备的知识。
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
关于SQLiDetector SQLiDetector是一款功能强大的SQL注入漏洞检测工具，该工具支持BurpBouty配置文件，可以帮助广大研究人员通过发送多个请求（包含14种Payload）并检查不同数据库的152个正则表达式模式来检测基于错误的SQL注入漏洞。 功能介绍 该工具的主要目标是帮助研究人员通过使用不同的Payload来扫描基于错误的SQL注入漏洞，例如： '123''123`123")123"))123`)123`))123'))123')123"123[]123""123
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常深入。故本篇文章将结合实际Python代码实现损失函数功能，以及对整个损失函数体系进行深入了解。
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku：Gomoku的AlphaZero算法的实现（也称为Gobang或Five in a Row）
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
来源：DeepHub IMBA本文约2800字，建议阅读5分钟本文为你整理10个常见的损失函数。 什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。 损失函数与度量指
损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。
传统的自动编码器是一种数据的压缩算法 其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。
方案：读取文件头，提取特定长度进行加密，加密后加这一部分写入源文件，解密可逆。 #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 #Edit：Sandy #时间:2019年1月27日13:57:04 #功能:文件的加密和解密 import os from LogUtility import Log,CreateLoggerFile def readheader(path): f = open(path,"rb") Log("读取源文件") for now
选自Medium 作者：Wuga 机器之心编译 参与：Geek Ai、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能
Bill Gates在Twitter中提到：“AI机器人在Dota 2中战胜人类，是AI发展的一个里程碑事件”。
Cursor 是集成了 GPT-4 的 IDE 工具，目前免费并且无需 API Key，支持 Win、Mac、Linux 平台，可以按要求生成代码，或者让 AI 帮助优化代码，分析代码。Cursor目前已经集成了openai的GPT-4，它或将彻底改变我们写代码的方式。
如何更换主题用pip进行装包设置主题jupyterthemes 的参数设置说明结果展示
之前在【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）一期中， 我们提到了用熵来度量信息的不确定性和信息增益。今天我们来详细解读一下什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。 信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克劳修斯提出，其定义为：在一个可逆性程序里，被用在恒温的热的总数。宏观上，热力学熵主要用于研究热机，微观上，玻尔兹曼将其赋以统计学意义用以描述系统的混乱程度。而信息熵也称为香农熵
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
一个模型中，很重要的技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设，但很多时候我们默认这个道理，却很难有方法来保证数据同分布。
BUSCO能利用单拷贝同源基因数据库对基因组序列的完整性进行分析。BUSCO的核心原理是调用hmmsearch将待分析的基因组（转录组序列或蛋白序列）和单拷贝同源基因数据库进行比较，最终得到全基因组（转录组或蛋白序列）对数据库中单拷贝同源基因覆盖的比率。不同物种分类具有不同的单拷贝同源基因数据库，本期以细菌的单拷贝同源基因数据库为例，评估三个株系的沃尔巴克氏菌(Wolbachia)的基因组完整性。
每天都被openai震撼到， 他们家被广为人知的产品是chatgpt，就是那个聊天工具。现在已经开始有越来越多的产品集成openai，比如微软的office，bing。
可使用 https://jwt.io/#debugger-io 生成可用的token
Bazel是一个类似于类似于 Make、Maven 和 Gradle的构建和测试工具。使用 Java、C++、Go、Android、iOS 以及许多其他语言和平台进行构建和测试。Bazel 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。
Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表，适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。 Python的redis模块实现了Redis哈希（Hash）命令行操作的几乎全部命令，包括HDEL、HEXISTS、HGET、HGETALL、HINCRBY、HKEYS、HLEN 、HMGET 、HMSET 、HSET 、HSETNX 、HVALS 。但是无法支持HINCRBYFLOAT 、HSCAN 等命令。
【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。
分布式系统中服务端会通过心跳机制确认客户端是否存活，在 k8s 中，kubelet 也会定时上报心跳到 apiserver，以此判断该 node 是否存活，若 node 超过一定时间没有上报心跳，其状态会被置为 NotReady，宿主上容器的状态也会被置为 Nodelost 或者 Unknown 状态。kubelet 自身会定期更新状态到 apiserver，通过参数 --node-status-update-frequency 指定上报频率，默认是 10s 上报一次，kubelet 不止上报心跳信息还会上报自身的一些数据信息。
允中 编译自 blog.openai.com 量子位 出品 | 公众号 QbitAI OpenAI今天发布一类新的强化学习算法：近端策略优化（Proximal Policy Optimization，
这次我们使用Python编写一个具有键盘记录、截屏以及通信功能的简易木马。依然选用Sublime text2 +JEDI（python自动补全插件）来撸代码。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？大体就是真实与预测之间的差异，这个交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p，q 的差异，其中 p 表示真实分布，q 表示预测分布，那么 H(p,q) 就称为交叉熵：
tenserflow建立网络由于先建立静态的graph，所以没有数据，用placeholder来占位好申请内存。
真是醉了，前两天在鼓捣其他事情需要图片外链，我就直接用了自己博客用了很久的“EM相册”插件。我顺势看了看代码，还真被我看出事了……
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
在kubernetes集群中，每个Node节点都会启动kubelet进程，用来处理Master节点下发到本节点的任务，管理Pod和其中的容器。
信息熵完美编码，交叉熵不完美编码，相对熵是两者的差值。即：相对熵 = 交叉熵 - 信息熵。
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。
来自于ICLR2020的一篇paper -- Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples
在数据挖掘比赛中，很重要的一个技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设。但很多时候我们知道这个道理，却很难有方法来保证数据同分布，这篇文章就分享一下我所了解的同分布检验方法。
熵这个概念在信息表示中就是“信息含量”，有时候我们常会说“这句话信息含量好多啊”，这也是一种熵的体现。对于一个事件来说，熵越大，也就是信息含量越大，其能实现的可能性越小，反之则亦然。
通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。
图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.
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