工具 rpc_press rpc_replay rpc_view benchmark_http parallel_http 工具 学习bRPC工具。 rpc_press 学习bRPC rpc_press 工具。 rpc_replay 学习bRPC rpc_replay工具。 rpc_view 学习bRPC rpc_view...

前言 前言 2006 年 3 月，美国计算机科学家 Jeannette M. Wing（周以真）在 CACM 上发表文章《计 算思维》（Computational Thinking），主张计算机科学家应该向大学新生讲授一门关于如何“像 计算机科学家那样思考”的课程，这门课并非仅为计算机科学专业学生开设，更重要的是面 向所有非计算机专业的学生，甚至是面...

交叉熵代价函数 交叉熵代价函数简介 练习 练习 交叉熵代价函数 大多数人都会对犯错感到不愉快。在我刚学钢琴不久时，我将要在观众面前进行我的第一场表演。我当时很紧张，把一个八度弹奏低了。我卡住了，直到别人指出我的错误后，我才得以继续弹奏。我当时非常尴尬。尽管犯错时很不愉快，但是我们能够从明显的错误中学到东西。你能猜到在我下次弹奏的时候会把这个八度...

LinearWarmup LinearWarmup class paddle.optimizer.lr. LinearWarmup ( learing_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 该接口提供一种学习率优化策略-线性学习率热身...

艾莫尔研究院基于Karmada的落地实践 背景 多集群方案选型 Karmada 落地实践 多集群管理 选择合适的集群接管模式 自动化集群管理 集成 Karmada 到现有平台 多集群资源管理和调度 兼容 K8s 原生 API 更高级的调度策略 多集群资源差异化配置 多集群资源状态聚合 Karmada 和现有系统的融合 Karmada...

艾莫尔研究院基于Karmada的落地实践 背景 多集群方案选型 Karmada 落地实践 多集群管理 选择合适的集群接管模式 自动化集群管理 集成 Karmada 到现有平台 多集群资源管理和调度 兼容 K8s 原生 API 更高级的调度策略 多集群资源差异化配置 多集群资源状态聚合 Karmada 和现有系统的融合 Karmada...

2.2 评估方法 2.2 评估方法 在现实任务中，我们往往有多种算法可供选择，那么我们应该选择哪一个算法才是最适合的呢？如上所述，我们希望得到的是泛化误差小的学习器，理想的解决方案是对模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个学习器。但是，泛化误差指的是模型在所有新样本上的适用能力，我们无法直接获得泛化误差。 因此，通常我们采用一个“测...

用Python计算 复习 四则运算 在计算机中，四则运算和小学数学中学习过的四则运算规则是一样的 几个常见函数 总结 For I am not ashamed of the gospel; it is the power of God for salvation to everyone who has faith, to the Jew fi...

阅读指南 阅读指南 和原书一样，docs内容大体可以分为3个部分： 第一部分（第1章至第3章）涵盖预备工作和基础知识。第1章介绍深度学习的背景。第2章提供动手学深度学习所需要的预备知识。第3章包括深度学习最基础的概念和技术，如多层感知机和模型正则化。如果读者时间有限，并且只想了解深度学习最基础的概念和技术，那么只需阅读第一部分。 第二部分（第4章...

Deeplearning Algorithms tutorial BIRCH 相关应用 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥...