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Apache旗下顶级开源盛会 HBasecon Asia 2018众多大咖分享

8月17日,HBasecon Asia 2018,直播之后,视频回看生成中,相关资料将在社区下载频道呈现。请开发者们关注官网信息。地址:https://yq.aliyun.com/promotion/631 keynote部分资料分享:https://yq.aliyun.com/download/2939Track1、2、3部分 https://yq.aliyun.com/download/2940 作为Apache基金会旗下HBase社区的顶级用户峰会,HBaseCon大会是Apache HBase™官方从2012年开始发起和延续至今的技术会议,先后在美国加州、日本东京和中国深圳等地举办,得到了Google、Facebook、雅虎和阿里巴巴等众多全球顶级互联网公司支持。 第二届Apache HBasecon Asia 峰会于8月17日

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实践心得:从读论文到复现到为开源贡献代码

介绍 去年我发现MOOC网上有大量的Keras和TensorKow教学视频,之后我从零开始学习及参加一些Kaggle比赛,并在二月底获得了fast.ai国际奖学金。去年秋天,当我在全力学习PyTorch时,我在feed中发现了一条关于新论文的推文:“平均权重会产生更广泛的局部优化和更好的泛化。”具体来说,就是我看到一条如何将其添加到fast.ai库的推文。现在我也参与到这项研究。 在一名软件工程师的职业生涯中,我发现学习一门新技术最好的方法是将它应用到具体的项目。所以我认为这不仅可以练习提高我的PyTorch能力,还能更好的熟悉fast.ai库,也能提高我阅读和理解深度学习论文的能力。 作者发表了使用随机加权平均(SWA)训练VGG16和预激活的Resnet-110模型时获得的改进。对于VGG网络结构,SWA将错误率从6.58%降低到6

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一个抓取豆瓣图书的开源爬虫的详细步骤

简介 基于numpy和bs4的豆瓣图书爬虫,可以分类爬取豆瓣读书300多万本图书信息,包括标题、作者、定价、页数、出版信息等 github地址:https://github.com/lanbing510/DouBanSpider 项目作者:lanbing510 1 可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书 2 按评分排名依次存储 3 存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet 4 采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封 步骤 1、安装pyenv后激活环境,并clone代码到本地环境,可参看Python中文社区知乎专栏文章:基于pyenv和virtualenv搭建python多版本虚拟环境 2、查看代码文档,

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开源代码上新!6 份最新「Paper + Code」 | PaperDaily #17

[ 自然语言处理 ]DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications@zhangjun 推荐大型中文阅读理解数据集,工作来自百度。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1137代码链接https://github.com/baidu/DuReader TransNets - Learning to Transform for Recommendation@ccclyu 推荐引入了迁移学习的隐含表示层来减少 test dataset 的稀疏性。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1181代码链接https://github.com/rosecatherinek/TransNets [ 计算机视觉 ]Co-attending Free-form Regions and Detections with Multi-modal Multiplicative Feature Embedding for Visual Question Answering@xiaolu 推荐视觉问答任务(Viual Question Answering)是最近 2-3 年兴起的多模态任务。对于视觉问答任务,算法需要同时理解图片内容和语言信息,然后推理出正确的答案。目前常见的方法有多模态特征融合和以及视觉注意力机制。 已有的注意力机制主要有两类,一类是基于全图区域的注意力机制,一类是基于检测框区域的注意力机制,前者容易关注到物体的一部分,后者会缺少一些检测框。 本文第一次尝试将基于全图区域的与基于检测框区域的注意力机制融合在一个框架下,充分利用全图区域和检测框之间的互补信息;并且提出新的多模态特征融合方法,将问题特征、全图特征、检测框特征进行有效的融合。模型在 VQA 和 COCO-QA 两个主流数据集上实现了目前最好的结果。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1175代码链接https://github.com/lupantech/dual-mfa-vqa Image Crowd Counting Using Convolutional Neural Network and Markov Random Field@cornicione 推荐文章融合了 MRF 和 deep 网络,提出了一种统计静态图片中人数的方法。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1195代码链接https://github.com/hankong/crowd-counting [ 机器学习 ]Social Attention - Modeling Attention in Human Crowds@zk5580752 推荐本文是一篇基于 Social LSTM 的后续论文,Social LSTM 是李飞飞团队于 2016 年提出的行人路径预测方法。本文则在原文基础上改进了预测方式,不仅仅基于 RNN 模型,还引入了 Attention Model,使得预测更加精准和全面。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1115代码链接https://github.com/vvanirudh/social-lstm-tf Breaking the Softmax Bottleneck: A High-Rank RNN Language Model@paperweekly 推荐本文尝试改进了语言模型在预测 next token 时用 softmax 遇到的计算瓶颈。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1112代码链接https://github.com/zihangdai/mos 原文发布时间为:2017-11-23本文来自云栖社区合作伙伴“PaperWeekly”,了解相关信息可以关注“PaperWeekly”微信公众号

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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。

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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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