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这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

深度学习基础 1. 深度学习基本概念 监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,卷积神经网络(CNN)可用于训练图像和类别之间的函数,循环神经网络(RNN)可用于训练语音和文本之间的函数。 左下:分别展示了 NN、CNN 和 RNN 的简化架构。这三种架构的前向过程各不相同,NN 使用的是权重矩阵(连接)和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式;CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动,得到下一层输入的方式;RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆。 右上:NN 可以处理结构化数据(表格、数

大咖 | 清华魏少军:今天多数AI芯片创业者会成为技术变革的先烈

“今天的一部分甚至大部分的AI芯片创业者会成为技术变革的先烈。” 在近日于上海召开的GTIC 2018全球AI芯片创新峰会上,清华大学微纳电子系主任、微电子所长魏少军教授如此评价今天的AI芯片创业大潮。 从AI芯片的发展历程讲到架构创新、发展桎梏,魏少军教授为现场听众讲述了芯片领域一些不太一样的观点。 演讲的最后,魏少军教授也给现场的企业家留下了两个问题: “未来能否出现像通用GPU这样独立存在的通用AI处理器?如果存在的话它的架构是什么样,如果不存在,AI公司将何去何从呢?” 会后,大数据文摘也就这两个问题专访了英伟达AI技术中心亚太首席技术官 Simon See。 Simon介绍,目前AI芯片主要分两种:一类是数据中心(云)中用于训练的芯片;第二类是面向端的手机、安防等的芯片,主要是推理功能,不排除未来有训练的需求。毫无疑问GPU在这两个

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Spring

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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。

Rocky Linux

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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。

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