- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- DQN原理和代码实现
KPer_Yang
机器学习机器学习人工智能
参考:王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报:Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数:Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer(src/x_r1)
仙人掌_lz
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这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1),是一个基于强化学习的训练框架,旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架,以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释:项目结构项目的主要目录结构如下:X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
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计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 先进制造aps专题二十九 基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计
lijianhua_9712
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上文中,我们说,通常的做法是,可以先通过排产仿真引擎产生生产计划,再在工厂仿真引擎里仿真执行,这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划,仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做,从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架,在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划,并导入到工厂仿真引擎里执行
- DeepSeek R1:引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用学习人工智能机器学习算法python深度学习
自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求,动态调整学习内容和顺序,以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域,这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步,特别是深度学习和强化学习的应用,我们能够更加精准地识别学习者的需求,并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度,根据其表现调
- Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现
大F的智能小课
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强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下,你有一只小狗,你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励(比如小零食),当它做出正确的动作(比如向家的方向走)时,就给它奖励;当它走错方向时,就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励,从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗,环境就是小狗所处的世界,奖励就是你给它的零食。在强化学习中,智
- DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道!
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- 【AI论文】使用大型推理模型进行竞技编程
东临碣石82
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摘要:我们的研究表明,将强化学习应用于大型语言模型(LLMs)能显著提升复杂编码和推理任务的性能。此外,我们将两个通用推理模型——OpenAI的o1模型和o3模型的一个早期检查点——与一个特定领域的系统o1-ioi进行了比较。o1-ioi采用了为参加2024年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)而手工设计的推理策略。我们使用o1-ioi实时参加了2024年IOI竞赛,并凭借手工制定的测试时策略取得了第
- 【必看】凭啥?DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能
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一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调(SFT)步骤,仅依赖强化学习(RL)技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT,仅通过RL进行训练。尽管初期计算开销较大,但添加少量冷启动数据后,训练稳定性和模型推理能力大幅提升。此外,DeepSeek还采用了组相对策略优化(GRPO)算法替代
- 书籍-《强化学习数学基础》
强化学习数学人工智能
书籍:MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者:赵世钰出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础,提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计,以
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务
操作系统人工智能开源
背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。DeepSeek-R1-Distill-Qwen则是通过DeepSeek-R1的输出,基于Qwen大语言模型,经过模型蒸馏的小模型,其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAIo
- 手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解
AI生成曾小健
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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解原创极客见识GeekSavvy2025年02月09日09:02广东DeepSeek通过发布其开源推理模型DeepSeek-R1颠覆了AI格局,该模型使用创新的强化学习技术,以极低的成本提供与OpenAI的o1相当的性能。更令人印象深刻的是,DeepSeek已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章,我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成DeepSee
- 对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析
一只贴代码君
语言模型人工智能自然语言处理学习AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念:强化学习是一种机器学习方法,智能体(模型)通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素:包括环境(模型所处的推理任务场景)、状态(模型在推理过程中的当前情况,如已有的推理步骤、已知信息等)、动作(模型在当前状态下做出的推理决策,如选择何种推理方法、如何组织语言等)、奖励(根据模型的动作和结果给予的反馈,如推理正确给予正奖励,错误给予负奖励或无奖
- 【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界,算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察(附原数据表)
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:https://tecdat.cn/?p=39811在如今科技飞速发展的时代,人工智能对全球产业格局的重塑起着关键作用。DeepSeek-R1的出现是个大事件,它在技术创新方面,通过独特的强化学习与蒸馏技术,在性能上逼近国际领先模型。文末682份DeepSeek、大模型、AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。同时,它的训练和使用成本大幅降低
- DeepSeek R1 简易指南:架构、本地部署和硬件要求
deepseek
从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1,代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的,而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合,从而创建出能力更强、更实用的模型。DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(Reinfo
- 『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普!
AI大模型前沿研究
大模型笔记笔记DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
国外大神对DeepSeekR1的科普!文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量(新的规模定律?)强化学习(新的规模定律?)模型蒸馏(新的规模定律?)2025年的预测地缘政治:Distealing结论讨论二
- 从零开始:用Python手写神经网络
WHCIS
python神经网络开发语言人工智能深度学习算法
在当今的人工智能领域,神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理,再到强化学习,神经网络的身影无处不在。然而,对于许多初学者来说,神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络,揭开它的神秘面纱,让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前,我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
- AI分支知识之机器学习,深度学习,强化学习的关系
王钧石的技术博客
大模型人工智能机器学习深度学习
机器学习,深度学习,强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习(ML)、深度学习(DL)和强化学习(RL)的关系。一、机器学习(ML):从数据中找到模式核心思想:给定大量数据,计算机从数据中总结规律,形成一个数学模型,然后用这个模型去处理新的数据。例子:判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件传统编程方式:人类自己写规则,比如:如果邮件标题包含“中奖”、“免费”、“转账”→这是垃圾邮件否则这
- 强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
进一步有进一步的欢喜
强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析(一)机器人路径规划(二)游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
- DeepSeek R1为什么能
森焱森
人工智能算法
#*********************************************#DeepSeekR1的创新点在于它通过自我探索和试错来学习,而不是依赖别人给的标准答案,这不仅节省了成本,还让模型变得更聪明、更灵活。DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式,这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同,Dee
- 大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
LLM.
人工智能语言模型机器学习自然语言处理LLM大模型RLHF
一、RLHF微调三阶段参考:https://huggingface.co/blog/rlhf1)使用监督数据微调语言模型,和fine-tuning一致。2)训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类偏好的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型,也可以尝试用ch
- 汽车自动驾驶AI
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人工智能汽车自动驾驶
汽车自动驾驶AI是当前汽车技术领域的前沿方向,以下是关于汽车自动驾驶AI的详细介绍:技术原理感知系统:自动驾驶汽车通过多种传感器(如激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等)收集周围环境的信息。AI算法对这些传感器数据进行融合处理,构建精确的3D环境模型,使车辆能够“看懂”周围环境,识别行人、车辆、交通标志等。决策系统:基于感知数据,AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如,利用
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后