PyTorch 学习

PyTorch 是 Facebook 团队于 2017 年初发布的一个深度学习框架,相对于 TensorFlow 不直观的代码,PyTorch 以声明式的书写方式可以很大程度上简化我们的代码。PyTorch 不是在 C++ 代码上层单纯地做绑定,而是用 Python 实现的,可以很方便与与 numpy 等交互调用。

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深度学习实践课程系列-01

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Node 日志使用及错误处理

Node 开发过程中,线上问题的排查往往令人沮丧。如果有堆栈倒还好,能从日志的堆栈中看出一丝端倪,进而在堆栈中跟进排查,还能发现问题。而如果系统没有出现任何错误的输出,但从服务上来看,系统确实出现问题,这种情况,我们需要怎么排查呢?

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Node 进程管理

众所周知,Node 是单线程应用,所以无需考虑死锁等问题。然而,在方便我们书写代码的同时,也暴露出 Node 一个巨大的缺陷,即无法充分利用计算机资源。如果你机器牛逼,有几百个核,对不起,使用 Node 你最多也只能用到机器百分之一不到的性能。

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Node 中缓存的使用

无论是 Node 还是其它的 web 应用,缓存都不可或缺。这里探讨一个简单的 Node 缓存实现。

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Flickr 的图片自适应布局算法

访问 Flickr 页面,会发现其中的图片布局非常美观。不同于我们平日所见的电商商品列表页,这里图片的大小可能完全不一致,但是 Flickr 却做到了错落有序,再加上其图片拍摄质量很高,给人一种非常美的视觉享受。此外,当我们调整页面宽度的时候,会发现页面自适应变化,图片会随着宽度调整重新排列,非常地流畅。其背后的原理是什么呢?

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AdaBoost 与 Gradient Boosting

与大部分机器学习算法一开始就定义损失函数然后再优化求解参数不同,Boosting 算法是将多个弱分类器组合提升成一个强分类器,从而达到学习的目的。

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机器学习计划

机器学习,尤其是深度学习,是接下来一项很重要的技能,为了接下来的技术发展需要,开始尝试去了解相关的技术。不管是计算机视觉、数据挖掘,还是别的相关领域,其底层的基础知识都是相通的。下面是近三个月的目标,主要需要了解的相关基础知识:

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Babel 内部原理分析

babel 是现代前端开发中必备的一个工具,但对于其内部原理我们知之甚少,本文尝试去深入 babel 的内部进行探索。

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V8 学习资源列表

收集的一些 V8 的学习资源

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