上一节我们详细说明了如何为PNET生成用于训练的人脸图片，本节我们需要将上一节分割出的人脸图片存储成文件，相关代码如下：
第一题 我想在/data/da 目录下面创建 一个 da.txt 文件 [root@ll ~]# cd /data/oldboyedu -bash: cd: /data/oldboyedu: No such file or directory 1.为何出现这样的错误 因为没有这个目录 2.如何解决这个错误呢？ 创建这两个目录：mkdir -p /data/da 第二题 接上题,向 da.txt 加入内容 "I love studying Linux." (不少于 2 种方法) 方法一 命令格式：echo
本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。
1.num_features：一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width，即为其中特征的数量，即为输入BN层的通道数； 2.eps：分母中添加的一个值，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5,避免分母为0； 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数）； 4.affine：当设为true时，会给定可以学习的系数矩阵gamma和beta 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定当前模型model为训练状态,model.eval()指定当前模型为测试状态。 同时，BN的API中有几个参数需要比较关心的，一个是affine指定是否需要仿射，还有个是track_running_stats指定是否跟踪当前batch的统计特性。容易出现问题也正好是这三个参数：trainning，affine，track_running_stats。 其中的affine指定是否需要仿射，也就是是否需要上面算式的第四个，如果affine=False则γ=1,β=0，并且不能学习被更新。一般都会设置成affine=True。 trainning和track_running_stats，track_running_stats=True表示跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，得到方差和均值，而不只是仅仅依赖与当前输入的batch的统计特性。相反的，如果track_running_stats=False那么就只是计算当前输入的batch的统计特性中的均值和方差了。当在推理阶段的时候，如果track_running_stats=False，此时如果batch_size比较小，那么其统计特性就会和全局统计特性有着较大偏差，可能导致糟糕的效果。 如果BatchNorm2d的参数track_running_stats设置False,那么加载预训练后每次模型测试测试集的结果时都不一样；track_running_stats设置为True时，每次得到的结果都一样。 running_mean和running_var参数是根据输入的batch的统计特性计算的，严格来说不算是“学习”到的参数，不过对于整个计算是很重要的。BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward操作中进行的，而不是在optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练中泰，就算不进行手动step()，BN的统计特性也会变化。
tangram是一种映射单细胞表达量数据到空间转录组数据的方法，它可以将单细胞中的表达量数据映射到空间转录组的每一个cell中。这对于一些gene panel数量较少的空间转录组技术如Xenium、CosMx等可以起到扩充基因数量的作用，因为tangram基因映射后的客观结果是使得每一个Xenium/CosMx数据集的细胞中的基因panel数量将和使用的单细胞数据集的panel数量保持一致，而单细胞数据集panel数量是可以轻松到2万+的。
1.在搭建网络开始时，会调用到 keras.models的Sequential()方法，返回一个model参数表示模型
上一节，我们完成了网络训练代码的实现，还有一些问题需要做进一步的确认。网络的最终目标是，输入一张手写数字图片后，网络输出该图片对应的数字。由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个，于是我们的网络最
定义变量的时候，把echo -e定义到变量中，然后输出变量 可以让echo输出显示颜色的shell脚本
以神经网络为基础的深度学习，它最大的作用就是让计算机能求解那些没有明确规则或定义的问题，例如你根本无法制定出一系列明确的规则或步骤去让计算机识别一幅图像中的内容是什么，人工智能最大的强项就是让计算机能处理那些模糊不清，几乎无法用明确的规则或步骤来描述的问题。 一个受过大量数据训练的神经网络，给定领域内的图像表示什么内容，此时它就像一个黑盒子，把数据从一端输入，然后结果自动从另一端输出，你根本不知道他内部的运行机制。如果我们只在乎得到正确的结果，那么无论神经网络的内部机理如何复杂，我们都无需关心。如果我们想知
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不同的神经网络权重初始值会导致不同的神经网络训练结果，一个良好初始化权重可以对于神经网络的训练带来很大帮助，比如加速梯度下降(Gradient Descent)的收敛；增加梯度下降(Gradient Descent)收敛到低训练误差(Trainning Error)的概率；避免梯度消失或梯度爆炸等。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
前几年，腾讯新闻曾发出一片具有爆炸性的文章。并不是文章的内容有什么新奇之处，而是文章的作者与众不同，写文章的不是人，而是网络机器人，或者说是人工智能，是算法通过分析大量财经文章后，学会了人如何编写财经报道，然后根据相关模式，把各种财经数据组织起来，自动化的生成一篇文章，当人阅读时，根本无法意识到文章不是人写，而是电脑生成的。
训练集：D={(x1, y1), (x2, y2), ……, (xm, ym)}，x具有d个属性值，y具有k个可能取值
原因是因为label_file是Tensor，而不是string，但是np.load需要string类型的参数，如何解决呢？
在 Xavier Init 提出前，一般用 unsupervised pre-trainning 和 greedy layer-wise procedure 来训练神经网络。
在深度学习的项目实践中，往往会遇到两个非常难以克服的难题，一是算力，要得到精确的结果，你需要设计几千层，规模庞大的神经网络，然后使用几千个GPU,把神经网络布置到这些GPU上进行运算；第二个难以克服的困难就是数据量，要想得到足够精确的结果，必须依赖于足够量的数据来训练网络模型。本节我们先看看第二个问题如何解决。
上一篇训练神经网络是用的是批梯度下降，容易陷入鞍点中。Pytorch 提供了一个数据集加载工具，使得我们可以方便地用小批量随机梯度下降来训练网络。其包含两个部分：
安装环境：Anaconda(python3.6) 首先安装：tensorflow.（通过navigator,可参见直通车） 检验：import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包，只有使用pip安装方式,安装Keras，pip install Keras
trainning：用来训练的数据。 validtion：测量网络泛化的数据（泛化停止改善时停止训练） testing：用来测试神经网络的数据。
然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标，在神经网络中若为方括号，如[1]，说明这来自神经网络的第一层，或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。
本文示范如何使用OpenMLDB和 Byzer-lang 联合完成一个完整的机器学习应用。Byzer-lang 作为面向大数据和AI的一门语言，通过 Byzer-Notebook 和用户进行交互，用户可以轻松完成数据的抽取，ETL，特征/模型训练，保存，部署到最后预测等整个端到端的机器学习流程。OpenMLDB在本例中接收Byzer发送的指令和数据，完成数据的实时特征计算，并经特征工程处理后的数据集返回Byzer，供其进行后续的机器学习训练和预测。
对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。
采用Small Learning Rate（上）和Large Learning Rate(下)的梯度下降。来源：Coursera 上吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程
之前在colab上成功安装好了paddlepaddle，现在记录下手写数字识别，按照百度官网的代码，先记录下来以后再看。
在开展自动化测试工作时，经常会由于一些外在原因（如网络中断、返回超时）导致自动化测试用例运行失败，而这些失败并不是用例本身验证或被测程序存在Bug而引起的，更可气的是这些失败场景有可能还是偶发的，为了保证测试用例运行的稳定性和验证有效性，我们需要一种针对失败用例重试的运行机制。
模型定义（包括损失函数的选择） --->数据处理和加载 ---> 训练（可能包含训练过程可视化） ---> 测试
CV领域中，在完成数据准备工作和设计定义好模型之后，我们就可以去迭代训练模型了，通过设置调节不同的超参数（这需要理论知识和丰富的经验）来使得损失（loss）和准确率（accuracy）这两个常用的指标达到最优。一般在训练完成之后，都需要通过损失曲线图和准确率曲线图来衡量整个训练过程。
在2021年1月份，cppan的官方网站关闭了，因此现在通过cppan自动下载tesseract所需要的环境依赖从而编译tesseract动态库的方式不可行。tesseract官方文档提供了通过sw下载环境依赖的编译方式，有兴趣的博友可以试试官方文档的方式。在这篇博客中将采用另外一种方式编译tesseract。tesseract依赖于leptonica，而leptonica又依赖于zlib、libjpeg、libpng、libtiff这4个运行库。因此我们一步步进行编译。
在前面章节中，我们花费大量精力详细解析了神经网络的内在原理。神经网络由如下4个部分组成： 1，神经层，每层由多个神经元组合而成。 2，输入训练数据，已经数据对应的结果标签 3，设计损失函数，也就是用数
1.网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。
人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本的单元是神经元，有一个输入值，一个输出值，神经元本身根据激活函数来说决定输出值，最简单例子就是感知器
OpenCV中神经网络介绍与使用 一：神经网络介绍 人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本
此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等
这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方法，在实际的 kaggle 比赛中效果非常好？ 通常，解释一个机器学习模型的表现是一件很复杂事情，而这篇文章尽可能用最直观的方式来解释这一问题。 我主要从三个方面来回答这个问题。 1、理论模型 （站在 vc-dimension 的角度） 2、实际数据 3、系统的实现 （主要基于 xgboost） 通常决定一个机器学习模型能不能取得好的效果，以上三个方面的因素缺一不可。 站在理论模型的角度 统计机
前段时间研究了SDL项目，看到了Spark的宏大愿景，写了篇Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用。后面看了TFoS,感觉很是巧妙，写了一篇TensorFlowOnSpark 源码解析。这些项目都得益于Spark对python的支持，所以了解了下spark和python如何进行交互的，可参看此文PySpark如何设置worker的python命令。
最近几个星期，一股由 AI 引发的「动起来」趋势席卷全网，各种让照片变视频的动画不时出现在各大社交网络的时间线上，有的还配上了音乐。
其实，原先 Byzer 就已经可以通过几乎不需要编程就能完成整个机器学习的Pipeline,从数据加载，清洗，特征工程，模型训练对外提供端到端的 API 服务。具体的能力可以参考这篇文章： Byzer 机器学习最简教程（无需Python!） 当然这个系列还有特征工程，深度学习等等介绍，感兴趣看看。
CPU：Central Processing Unit中央处理器，是一台计算机的运算核心和控制核心，
直接上代码，kaiming初始化真的猛。与LeNet相比，这里的主要变化是使用更小的学习速率训练，这是因为网络更深更广、图像分辨率更高，训练卷积神经网络就更昂贵。
【Seven ways to improve example-based single image super resolution】-Radu Timofte, 2016, CVPR
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官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/bioinfo/ref/crossvalind.html
泛化理论的目的就是模型在未知的数据上能够表现的够好。它主要考虑的是模型在训练集样本的损失函数(ERM)达到的最小化的情况下，是否在更广阔的大众化的样本中是否能够达到损失函数最小化，通常是不一定的。
本人大二，因为Python结业考试项目，又想要学习机器学习方向，但是由于接触时间不长，选择了实验楼的Python破解验证码这个项目作为我的项目，
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetrics_g中，每迭代一个周期，就会输出一次结果方便我们查看。如果发现模型的结果很差，比如说出现了无法收敛的情况，我们就可以中止模型训练，不用再浪费更多时间，因为一个深度模型训练需要花费很长的时间。
GraphSAGE通过采样邻居的策略解决了GCN只能采用Full Patch训练的问题。在GAT中指出了GCN的另外两个缺点：
想必很多人都对自己的颜值到底怎样充满好奇，也有很多软件为大家提供了颜值打分的趣味功能。其实，颜值打分也可以视为一个图像分类问题，今天就向大家介绍如何利用飞桨搭建一个VGG网络，实现一个简单的颜值打分demo。
对于 Batch Normalization 的知识最原始的出处来源于《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Trainning by Reducing Internal Covariate Shift》这篇论文。
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