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每日一博 | 深度学习背后的数学思想

深度神经网络(DNN)本质上是通过具有多个连接的感知器而形成的,其中感知器是单个神经元。可以将人工神经网络(ANN)视为一个系统,其中包含沿加权路径馈入的一组输入。然后处理这些输入,并产生输出以执行某些任务。随着时间的流逝,ANN“学习”了,并且开发了不同的路径。各种路径可能具有不同的权重,并且在模型中,比那些产生较少的理想结果的路径,以及被发现更重要(或产生更理想的结果)的路径分配了更高的权重。 在DNN中,如果所有输入都密集连接到所有输出,则这些层称为密集层。此外,DNN可以包含多个隐藏层。隐藏层基本上是神经网络输入和输出之间的点,激活函数对输入的信息进行转换。之所以称其为隐藏层,是因为无法从系统的输入和输出中直接观察到这一点。神经网络越深,网络可以从数据中识别的越多,输出的信息越多。 但是,尽管目标是从数据中尽可能多地学习,但是深度学习模型可能会遭受过度拟合的困扰。当模型从训练数据(包括随机噪声)中学习太多时,就会发生这种情况。然后,模型可以确定数据中非常复杂的模式,但这会对新数据的性能产生负面影响。训练数据中拾取的噪声不适用于新数据或看不见的数据,并且该模型无法概括发现的模式。...

AOSP 支持使用 Rust 开发 Android 系统

谷歌发布博客称 AOSP (Android Open Source Project) 现已支持使用 Rust 开发 Android 操作系统。 谷歌表示,Android 大约70% 的高危安全漏洞由内存安全问题造成。顺便一提,微软和 Chrome 宣布采用 Rust 解决内存问题时也提到了「70% 的安全漏洞是内存安全问题」这个说法(分别查看微软、Chrome的公告)。这是什么定律? 对于这些内存安全问题,谷歌表示除了优化内存错误检测机制外,最有效的解决办法是采用内存安全语言。虽然 Kotlin 和 Java 也属于内存安全语言,同样是为易用性、可移植性和安全性而设计,它们是开发 Android 应用的最佳选择,但对于操作系统的底层而言,不能选择 Kotlin 和 Java。 操作系统底层开发需要使用系统级编程语言,例如 C、C++ 和 Rust,这类语言支持访问底层系统资源和硬件。对于 C 和 C++ 来说,开发者负责管理内存生命周期,但管理内存时因多线程代码库的复杂性很容易导致他们犯错。 Rust 则可以利用编译时检查(确保对象的生命周期和所有权)和运行时检查(确保内存访问有效)来...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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