原创 資源 | Deeplearning.ai課程與筆記彙總
從接觸機器學習就瞭解到Andrew Ng的機器學習課程，後來發現又出來深度學習課程，就開始在網易雲課堂上學習deeplearning.ai的課程，Andrew 的課真是的把深入淺出。當然學習這些課程還是要有一些基礎的。線性代數，
2020-06-07 02:07:40
原创 [深度學習] Normalization 模型
目錄 一 Batch Normalization “Internal Covariate Shift”問題 訓練階段如何做BatchNorm BatchNorm的好處 二 LayerNormalization 一 Batch Norm
2020-06-07 02:07:40
原创 【Docker】Centos7 安裝docker-18.03.1-ce（離線安裝）
一、引言 爲了實現離線安裝docker-18.03.1-ce這個想法，我遍尋網絡，什麼 RPM 搜索大法啦，yum local install 方法啦，都是複雜到不行。 二、終極解決 直接上網址：Install Docker CE
2020-05-27 07:33:27
原创 [機器學習]給機器學習面試者的十項建議
原文：https://towardsdatascience.com/giving-some-tips-for-data-science-interviews-after-interviewing-60-candidates-at-expe
2020-04-18 19:50:51
原创 [機器學習]10個實用的機器學習建議
原文：https://medium.com/modern-nlp/10-great-ml-practices-for-python-developers-b089eefc18fc 作者：Pratik Bhavsar 聲明 本博客來源於：
2020-04-18 19:50:51
原创 [深度學習] 面試常見問題+解析彙總
什麼是深度學習，與傳統機器學習算法的區別？ （1）傳統機器學習算法，在一開始，性能（識別率）會隨着數據的增加而增加，但一段時間後，它的性能會進入平臺期。這些模型無法處理海量數據。 （2）最近20年來，人類建立了數字王國，使得我們在電腦、網
2020-04-10 17:14:04
原创 理解熵，交叉熵和交叉熵損失
自信息 "你對結果感到驚訝的程度" 一個低概率的結果與一個高概率的結果相比，低概率的結果帶來的信息量更大。現在，如果yi是第i個結果的概率，那麼我們可以把自信息s表示爲: 熵 現在我知道一個事件產生某個結果的自信息，我想知道這個事件平均
2020-03-17 19:37:56
原创 [深度學習] 深度可分離卷積
一 深度可分離卷積 深度可分離卷積之所以如此命名，是因爲它不僅處理空間維度，還處理深度維度-通道的數量。通常輸入圖像可以有3個通道:RGB。經過幾次卷積後，一個圖像可能有多個通道。你可以把每個頻道想象成那個圖像的一個特殊解釋；例如，“紅色
2020-02-21 09:21:30
原创 [深度學習] 自然語言處理 --- 理解Google最強NLP模型: BERT
BERT簡介 NLP：自然語言處理（NLP）是信息時代最重要的技術之一。理解複雜的語言也是人工智能的重要組成部分。Google AI 團隊提出的預訓練語言模型 BERT（Bidirectional Encoder Representati
2020-02-21 09:21:30
原创 [深度學習] 自然語言處理--- 基於Keras Bert使用（下）
bert4keras 使用最新版本 本文所用bert4keras時間：2019-12-23 https://github.com/bojone/bert4keras 使用bert4keras(TF2.0) import os #使
2020-02-21 09:21:30
原创 [Kubernetes] Taint和Toleration（污點和容忍）
Taint（污點）和 Toleration（容忍）可以作用於 node 和 pod 上，其目的是優化 pod 在集羣間的調度，這跟節點親和性類似，只不過它們作用的方式相反，具有 taint 的 node 和 pod 是互斥關係，而具有節點
2020-02-21 09:21:30
原创 [深度學習] 自然語言處理 --- Bert 開發實戰 (huggingface-transformers）
本文主要介紹如果使用huggingface的transformers 2.0 進行NLP的模型訓練 除了transformers，其它兼容tf2.0的bert項目還有： 我的博客裏有介紹使用方法 [深度學習] 自然語言處理--- 基於K
2020-02-21 09:21:30
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原创 [機器學習] 模型穩定度指標PSI
羣體穩定性指標(population stability index) 由於模型是以特定時期的樣本所開發的，此模型是否適用於開發樣本之外的族羣，必須經過穩定性測試才能得知。穩定度指標(population stability inde
2020-02-21 09:21:30