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1.事務(wù)四大特性 原子性，要么執(zhí)行，要么不執(zhí)行 隔離性，所有操作全部執(zhí)行完以前其它會話不能看到過程 一致性，事務(wù)前后，數(shù)據(jù)總額一致 持久性，一旦事務(wù)提交，對數(shù)據(jù)的改變就是永久的2.MYSQL的兩種存儲引擎區(qū)別（事務(wù)、鎖級別等等），各自的適用場景索引區(qū)別Hashhash索引，等值查詢效率高，不能排序
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺（以下簡稱OMAI平臺）即是在上述前提下誕生的平臺軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺是具備深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺軟件。OMAI平臺以支持高性能計算技術(shù)和大規(guī)模分
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡而言之，人工智能涉及教計算機思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計算機視覺、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)。 機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使計算機在沒有明確編程的情況下能夠更好地完成
Intelligence）。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語言和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前
同的特征置于哪一層。也就是說，相比于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法需要提供人工定義的特征，深度學(xué)習(xí)可以自己學(xué)習(xí)如何提取特征。因此，相比于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)并不依賴復(fù)雜且耗時的手動特征工程。深度學(xué)習(xí)中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進行數(shù)據(jù)輸入，可以將描述模型
以往在機器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實任務(wù)時，描述樣本的特征通常需由人類專家來設(shè)計，這成為“特征工程”（feature engineering）。眾所周知，特征的好壞對泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類專家設(shè)計出好特征也并非易事；特征學(xué)習(xí)（表征學(xué)習(xí)）則通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)自身來產(chǎn)生好特征，這使機器學(xué)習(xí)向“全自動數(shù)據(jù)分析”又前進了一步。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進行分析學(xué)
老師給了我們個任務(wù)，用mindSpore完成一個深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識別、手寫體數(shù)字識別、貓狗識別，因為這些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會mindSpore）。盡量簡單，我們只要是個深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
“對抗攻擊”（刻意地對輸入進行擾動使得深度學(xué)習(xí)輸出錯誤預(yù)測結(jié)果）5.2 針對深度學(xué)習(xí)的可見光“隱身衣”通過上面這個案例，我們發(fā)現(xiàn)，對圖片加上一個隨機噪聲就能讓深入學(xué)習(xí)算法檢測出錯，因此我們精心設(shè)計如下幾套衣服，來測試是否能對深度學(xué)習(xí)檢測算法“隱身”YOLOv 是You Only Look
深度學(xué)習(xí)界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計算機科學(xué)界隔離開來，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計算導(dǎo)數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動微分的一種方法。它是一種稱為反向模式累加（reverse
短視頻平臺內(nèi)容推薦算法優(yōu)化：從協(xié)同過濾到多模態(tài)深度學(xué)習(xí) 引言：為什么推薦系統(tǒng)決定短視頻平臺的生死 在抖音、快手、TikTok 等平臺中，用戶平均停留時長超過 60% 由推薦系統(tǒng)決定。一個優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)不僅要“猜你喜歡”，更要在冷啟動、多樣性、實時性、用戶長期價值之間做出權(quán)衡。本文
在各類技術(shù)崗位面試中，似乎 MySQL 相關(guān)問題經(jīng)常被問到。無論你面試開發(fā)崗位或運維崗位，總會問幾道數(shù)據(jù)庫問題。經(jīng)常有小伙伴私信我，詢問如何應(yīng)對 MySQL 面試題。其實很多面試題都是大同小異的，提前做準備還是很有必要的。本篇文章簡單說下幾個常見的面試題，一起來學(xué)習(xí)下吧1.什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？談?wù)勀銓?/p>
本文轉(zhuǎn)載自機器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無監(jiān)督、混合和強化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當數(shù)據(jù)標記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測的情況。LeCun 等人 (2015) 對監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個精簡的解釋。Deng
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個變體。他保留了 LSTM 劃重點，遺忘不重要信息的特點，在long-term 傳播的時候也不會被丟失。
優(yōu)先級(就近原則)：!important > [ id > class > tag ] !important 比內(nèi)聯(lián)優(yōu)先級高 <b>4 CSS優(yōu)先級算法如何計算?</b> 元素選擇符： 1 class選擇符： 10 id選擇符：100 元素標簽：1000 !important聲明的樣式優(yōu)先級最高，如果沖突再進行計算。
set, hashtable, hash_set算法有排序，復(fù)制等，以及各個容器特定的算法迭代器是STL的精髓，迭代器提供了一種方法，使得它能夠按照順序訪問某個容器所含的各個元素，但無需暴露該容器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，它將容器和算法分開，讓二者獨立設(shè)計。Vector是順序容器，是一個動
深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn) 雖然深度學(xué)習(xí)具有令人印象深刻的能力，但是一些障礙正在阻礙其廣泛采用。它們包括以下內(nèi)容： •技能短缺：當O'Reilly公司的調(diào)查詢問是什么阻礙人們采用深度學(xué)習(xí)時，受訪者的第一個反應(yīng)就是缺乏熟練的員工。2018年全球人工智能人才報告表明，“全世界大約有22,000名獲
(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是強相關(guān)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是其主要的算法和手段；或者可以將“深度學(xué)習(xí)”稱之為“改良版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”算法。目前主流的深度學(xué)習(xí)的框架有：TensorFlow、MOA、Caffe、Apache SINGA、PyTorch、Puppet、MXNet、Nervana
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
