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Waifu2x-Extension-GUI v2.62.13 发布，机器学习多媒体处理应用

Waifu2x-Extension-GUI v2.62.13 已经发布。 更新日志 改进SRMD-NCNN-Vulkan的性能. 修复错误: 使用SRMD-NCNN-Vulkan时的放大倍率错误. 近期更新: 加快视频和gif的处理速度。 替换掉python扩展以提高性能。 改进下载速度, 视频处理流程, 多线程性能以及其他性能改进。 更详尽的工具提示，修正错字。 修复错误：无法正确处理可变帧率视频。 修复错误：兼容性测试结束后，waifu2x-caffe进程可能滞留在后台。 Waifu2x-Extension-GUI是什么? 借助深度卷积神经网络对图片&GIF&视频进行超分辨率放大(即放大与降噪). 主要特性: 自动化处理多种媒体: 支持处理 图片 的同时,实现了自动化处理 GIF 和 视频. 全图像风格支持: 内置多种算法, 无论是 二次元动漫 还是 您日常拍摄的照片&录像 ,都可以进行清晰化处理. 强大的兼容性: 内置多个引擎, 几乎与所有现代 Windows PC 兼容. 灵活的多线程设定: 在为每个引擎提供完备的设置项的同时,您也可以自由调整线程数量,充分利用PC的一切性能. 多GPU支持: 内置的所有引擎均可支持多显卡,充分利用您的PC的所有性能. 众多自定义设置: 您可以通过调整软件内的众多自定义设置实现自动化的工作流. 智能设定: 本软件可根据您的PC硬件信息和您要处理文件的信息自动调整部分软件设定. 易于使用的图形用户界面. 持续的维护与更新. 内置图像处理算法: Waifu2x / SRMD / RealSR / Anime4K / ACNet 内置图像处理引擎: Waifu2x-caffe / Waifu2x-converter / Waifu2x-ncnn-vulkan / SRMD-ncnn-vulkan / RealSR-ncnn-vulkan / Anime4KCPP 已经在AMDRX 550,NVIDIAGeForce GTX 1070 和IntelUHD 620 上通过测试. 详情查看：https://gitee.com/aaronfeng0711/Waifu2x-Extension-GUI/releases/v2.62.13
2021-01-31
优秀的个人博客,低调大师

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（下）

训练稀疏模型 所有刚刚提出的优化算法都会产生密集的模型，这意味着大多数参数都是非零的。 如果你在运行时需要一个非常快速的模型，或者如果你需要它占用较少的内存，你可能更喜欢用一个稀疏模型来代替。 实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型，然后摆脱微小的权重（将它们设置为 0）。 另一个选择是在训练过程中应用强 l1 正则化，因为它会推动优化器尽可能多地消除权重（如第 4 章关于 Lasso 回归的讨论）。 但是，在某些情况下，这些技术可能仍然不足。 最后一个选择是应用双重平均，通常称为遵循正则化领导者（FTRL），一种由尤里·涅斯捷罗夫（Yurii Nesterov）提出的技术。 当与 l1 正则化一起使用时，这种技术通常导致非常稀疏的模型。 TensorFlow 在FTRLOptimizer类中实现称为 FTRL-Proxima
2019-02-13
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（上）

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会是闲庭信步： 首先，你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题），这会影响深度神经网络，并使较低层难以训练。 其次，对于如此庞大的网络，训练将非常缓慢。 第三，具有数百万参数的模型将会有严重的过拟合训练集的风险。 在本章中，我们将依次讨论这些问题，并提出解决问题的技巧。 我们将从解释梯度消失问题开始，并探讨解决这个问题的一些最流行的解决方案。 接下来我们将看看各种优化器，与普通梯度下降相比，它们可以加速大型模型的训练。 最后，我们将浏览一
2019-02-13
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（中）

梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度，使它们不超过某个阈值（这对于递归神经网络是非常有用的；参见第 14 章）。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说，人们更喜欢批量标准化，但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中，优化器的minimize()函数负责计算梯度并应用它们，所以您必须首先调用优化器的compute_gradients()方法，然后使用clip_by_value()函数创建一个裁剪梯度的操作，最后 创建一个操作来使用优化器的apply_gradients()方法应用裁剪梯度： threshold = 1.0 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) grads_and_vars = op
2019-02-13

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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WebStorm

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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