LPF: A Language-Prior Feedback Objective Function forDe-biased Visual Question Answering
相关工作
作者介绍了之前消除语言偏见模型，其主要分为两种:
annotation-based methods
non-a
Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture
预测深度，表面的法向量以及语义标签，使用了常见的多尺度卷积结构
Abstract
摘
这是一个基于微调卷积神经网络的图像检索的代码实现，这里我就基于代码做一个实现思路的个人解读，如果有不对的地方或者不够详细的地方，欢迎大家指出。
代码的GitHub地址：filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch (Commit c340540)
车来了是以大数据、人工智能技术为基础，通过连接人与车，提供智慧交通、城市公共出行等服务的实时公交App，目前在实时公交领域排位全国第一，已覆盖超过350个城市，用户量超过1.5亿，月活用户超过3000万。
对于亟需查询公交车实时位置的用户来说，App的稳定性和性能十分重要。用户原本就因为等车而焦急
凸优化从入门到放弃
00-凸优化引言
01-凸集
02-凸函数（暂无）
03-凸优化问题（暂无）
04-对偶（暂无）
05-无约束优化算法（暂无）
06-等式约束优化算法（暂无）
07-内点法(不等式约束优化算法)（暂无）
08-ADMM算法（暂无）
本篇教程采用 Boyd and Vandenb
目录一、仿射集和凸集二、重要的例子三、保凸运算四、广义不等式五、分离与支撑超平面六、对偶锥
01-凸集
凸优化从入门到放弃完整教程地址：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14900036.html
一、仿射集和凸集
直线和线段：(x_1neq{x_2})属
数据挖掘与生活
前言
写这篇文章的目的是想给公司同事介绍一下数据挖掘的入门知识，旨在增强大家对数据挖掘了解与兴趣，并将这门技术应用到工作和生活中，发挥集体智慧为公司产品增加数据挖掘应用场景。另外对于我自己，以教代学，也可以更好发现自己知识盲点，让输出倒逼输入。
本来是计划写成ppt的，但准备过程中
0x01 价值迭代算法基础概念
0x01.1 奖励
若要实现价值迭代，首先要定义价值，在迷宫任务中，到达目标将获得奖励。
特定时间t给出奖励Rt称为即时奖励
未来获得的奖励总和Gt被称为总奖励
Gt=R(t+1)+R(t+2)+R(t+3)
考虑时间因素，需要引入折扣率，这样可以在最后拟合时获得时
运行yolov5 train.py报错：AssertionError: Image Not Found ../data/images/xxx.png
运行环境
一开始在笔记本上用显卡跑训练是可以正常运行的，后来随着数据量越来越大，笔记本显卡显存不够用了，改用学校的浪潮服务器来跑，但出现了报
0x00 机器学习基础
机器学习可分为三类
监督学习
无监督学习
强化学习
三种学习类别的关键点
监督学习需要人为设置参数，设置好标签，然后将数据集分配到不同标签。
无监督学习同样需要设定参数，对无标签的数据集进行分组。
强化学习需要人为设置初始参数，然后通过数据的反馈，不断修改参数，使得函数出现
引言
今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息熵是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《JinPingMei》...
情景： 用户发起request，并等待response返回。在本些views中，可能需要执行一段耗时的程序，那么用户就会等待很长时间，造成不好的用户体验，比如发送邮件、手机验证码等。
使用celery后，情况就不一样了。
解决： 将耗时的程序放到celery中执行。
Celery 是一个包含一系列
NLP (自然语言处理) 被誉为人工智能皇冠上的明珠，它在电商、翻译、金融、智能硬件、医疗等各个行业已经有了越来越广泛的应用。NLP 已经迎来了属于它的黄金时代，各个企业对 NLP 工程师的需求也越来越多。
由于 NLP 本身的复杂性，仅仅会调用几个开源框架，调一调参数，显然是不够的。仅仅停留
Beam Search的问题
先解释一下什么要对Beam Search进行改进。因为Beam Search虽然比贪心强了不少，但还是会生成出空洞、重复、前后矛盾的文本。如果你有文本生成经验，一定对这些现象并不陌生。在语言模型还不像如今的BERT、GPT这么厉害的时候，这种现象更加明显。
没有经验也
一、概念
1、人工智能、机器学习、深度学习
（1）人工智能；
（2）机器学习（从数据中自动分析获得的模型，并利用模型对未知数据进行预测）是人工智能的一个实现途径，即选择合适的算法对模型训练；
（3）深度学习是机器学习的一个方法发展而来。
2、人工智能三要素：数据、算法、计算力；
3、人工智能主要分
Flink窗口背景
Flink认为Batch是Streaming的一个特例，因此Flink底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从Streaming到Batch的桥梁。通俗讲，Window是用来对一个无限的流设置一个有限的集合，从而在有界的数据集上进行操作的一种机制
文章转自清华大学刘知远老师的github：https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md真的是很好的文章，看完后感觉很全身舒畅了那种感觉hhh，相信大家看完可以补充到很多知识！
什么是自然语言处理
简单地说，自然语言处理（N
引言
其实最近挺纠结的，有一点点焦虑，因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展，梦想成为一名NLP算法工程师，也正是我喜欢的事，而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷，大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学，硕士起招，如同一
Beam Search
简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search（集束搜索）。
生成式任务相比普通的分类、tagging等NLP任务会复杂不少。在生成的时候，模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的，而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果。也就是说，每一个时间步，模
前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。
现有方法
在网络上查找了多卡训练的
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