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最近闲来无事,老潘以一名普通算法工程师的角度,结合自身以及周围人的情况,理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告。 以下的“计算机视觉人才”简称“人才”,感觉说人才有点怪怪的感觉?自己也算人才么?老潘只不过是一个普普通通的算法工程师罢了(逃)。 这
算法 - 链表操作题目套路 前面这一篇文章主要讲链表操作时候的实操解决方式,本文从本质讲解链表操作的元信息,学完后,再也不怕链表操作题目了。 1.链表的基本操作 链表的基本操作无外乎插入,删除,遍历 插入的化,要考虑到前驱节点和后继节点,记住下面的伪代码 nex = 当前节点.next 当前节点.
前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据,大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域,实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式,假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mys
前言 今天提一个比较轻松的话题,简单探讨数据集大小对深度学习训练的影响。 不知道大家有没有看过这篇文章:Don't use deep learning your data isn't that big 是的,有人对深度学习的局限性提供了一个证据:那就是当你数据比较少的时候,深度学习的作用相比较于其
原文首发于公主号「oldpan博客」-> 原文链接在此~ 前言 前一阵子突然有了配主机的想法。呃,当然是为了搞深度学习。 想象一下,亲手买下自己心仪的配件,然后用心组装起来,闻着显卡的香气,啊,满满的成就感。 显卡预想着上RTX-3080或者3070,嗯,毕竟老潘已经是打工人了,有点小
001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入) 在开始搭建之前我们先说一下本次主要安装的东西有哪些。 anaconda 3:第三方包管理软件。 这个玩意可以看作是一个大仓库,他里边含有很多Python的第三方开发库(也就是别人发布的,他收集起来管理)。安装好这
前言 在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了。 因
1 最小二乘法的历史 不管是学习机器学习、计量经济学、数理统计,很多人接触到的第一个算法就是最小二乘法(least squares method)。 这是一个非常古老的方法。早在18世纪早期,在天文学和航海领域就已经出现了最小二乘法的思想。真正意义上第一个正式发表该方法是在1806年的法国科学家L
背景 在nlp领域,预训练模型bert可谓是红得发紫。 但现在能搜到的大多数都是pytorch写的框架,而且大多都是单输出模型。 所以,本文以 有相互关系的多层标签分类 为背景,用keras设计了多输出、参数共享的模型。 keras_bert基础应用 def batch_iter(data_pat
最近在学习keras框架,不得不感叹keras的确比pytorch好用。 那么,现在就来整理一下深度学习里最常用的数据迭代器的写法吧。 # 数据文件一篇就是一个文件 def _read_file(filename): """读取一个文件并转换为一行""" with open(fil
最近想做一个发热垫,可以用手机控制。 一开始思考过用wifi接入米家进行控制,这样还能使用语音助手。但后来仔细思索一番,发现使用场景不对。如果使用wifi连接,那意味着只能在室内使用了。 所以,最后还是决定直接使用蓝牙连接。 硬件选型 虽然选择了蓝牙连接,但为了以后扩展wifi方便,所以硬件选用了
本文主要参考是的: https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/88813385 基础版CNN def get_model(): K.clear_session() model = Sequential()
1.连接mysql --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中,SET GLOBAL binlog_format=mixed; 2.Spark中 使用Hive的udf 同样使用—jars 才行 3.Spark jupyter使
紧接着前几天的事: 特殊的日子,想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录 和 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情 之后,决定买一台整机玩玩。 而现在,主机终于回!来!了!主机回来干什么,当然是——配置环境。 老潘之前也有一些配置环境的文章,可以参考: ubuntu16.04下安装NVIDI