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年，短短的六年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長(zhǎng)了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測(cè)量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個(gè)日益嚴(yán)峻的問題。 針對(duì)這一問題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算和預(yù)測(cè)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 網(wǎng)址：
有軟件工程的基礎(chǔ)。但在深度學(xué)習(xí)中，符號(hào)處理被視為不入流。擺脫符號(hào)處理簡(jiǎn)直就是異想天開。然而，如今的大多數(shù) AI 就在朝著這個(gè)方向努力。Hinton 和許多研究者都在努力擺脫符號(hào)處理。深度學(xué)習(xí)的愿景似乎并不以科學(xué)為基礎(chǔ)，而是源自某種歷史遺恨：智能行為純粹來自海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的融合
體來看，個(gè)人認(rèn)為主要分為三個(gè)層次：1. 算法層壓縮加速。這個(gè)維度主要在算法應(yīng)用層，也是大多數(shù)算法工程師的工作范疇。主要包括結(jié)構(gòu)優(yōu)化（如矩陣分解、分組卷積、小卷積核等）、量化與定點(diǎn)化、模型剪枝、模型蒸餾等。2. 框架層加速。這個(gè)維度主要在算法框架層，比如tf-lite、NCNN、M
支持）中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）社區(qū)活躍度中等極高極高7. 學(xué)習(xí)資源官方文檔：Apache MXNetGitHub 倉庫：apache/incubator-mxnet總結(jié)MXNet 是高效靈活的全棧深度學(xué)習(xí)框架，特別適合需要混合計(jì)算圖、多語言支持或邊緣設(shè)備部署的場(chǎng)景。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 ‘‘學(xué)習(xí)’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的定義：‘‘對(duì)于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗(yàn) E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
erceptron）是最早可以從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)權(quán)重的模型。感知機(jī)的學(xué)習(xí)算法屬于線性模型的參數(shù)學(xué)習(xí)方法。雖然線性模型仍然是一種被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，卻存在很多缺陷，最著名的缺陷是感知機(jī)無法學(xué)習(xí)異或（XOR）函數(shù)。目前，最為典型的深度學(xué)習(xí)模型框架是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward
rch設(shè)計(jì)目標(biāo)快速視覺任務(wù)推理通用深度學(xué)習(xí)框架動(dòng)態(tài)圖研究友好編程語言C++/PythonPython/C++Python/C++部署輕量性極高中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）靈活性低（靜態(tài)圖）高（支持動(dòng)態(tài)圖）極高（動(dòng)態(tài)圖）7. 學(xué)習(xí)資源官方文檔：Caffe DocumentationGitHub
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 “學(xué)習(xí)”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的定義：“對(duì)于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗(yàn) E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量
這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)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(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器
功能過于單一，因此我們需要更強(qiáng)大的工具。 2.2 Netron 由于深度學(xué)習(xí)開源框架眾多，如果每一個(gè)都需要學(xué)習(xí)使用一個(gè)工具進(jìn)行可視化，不僅學(xué)習(xí)成本較高，可遷移性也不好，因此有研究者開發(fā)出了可以可視化各大深度學(xué)習(xí)開源框架模型結(jié)構(gòu)和權(quán)重的項(xiàng)目，以Netron為代表，項(xiàng)目地址為https://github
1、回歸算法回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時(shí)候是指一類問題，有時(shí)候是指一類算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法，邏輯回歸，逐步式回歸，多元自適應(yīng)回歸樣條以及
效的并行快速算法，很多研究機(jī)構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語料通過GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語音識(shí)別的研究，并且速度飛快。國內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別上的研究。
效的并行快速算法，很多研究機(jī)構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語料通過GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語音識(shí)別的研究，并且速度飛快。 國內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別上
目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實(shí)是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
TensorFlow 是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)，支持從研究到生產(chǎn)環(huán)境的全流程開發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識(shí)點(diǎn)和特性：1. 核心特性靈活的計(jì)算圖模
JAX是一個(gè)似乎同時(shí)具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢(shì)的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動(dòng)微分功能的Numpy”，該庫的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個(gè)人認(rèn)為，與
軟件測(cè)試筆試題 1、 簡(jiǎn)答題 1. 簡(jiǎn)述黑盒測(cè)試的優(yōu)點(diǎn) 2. 你對(duì)SQA的職責(zé)和工作活動(dòng)(如軟件度量)的理解? 3. Alpha測(cè)試與Beta的區(qū)別是什么？ 4. 比較負(fù)載測(cè)試，容量測(cè)試和強(qiáng)度測(cè)試的區(qū)別。 5. 簡(jiǎn)述集成測(cè)試的過程。 6. 缺陷報(bào)告嚴(yán)重級(jí)別的劃分 7. 簡(jiǎn)述軟件測(cè)試中的“80-20
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域：它是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種新方法，強(qiáng)調(diào)從連續(xù)的層（layer）中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些層對(duì)應(yīng)于越來越有意義的表示。“深度學(xué)習(xí)”中的“深度”指的并不是利用這種方法所獲取的更深層次的理解，而是指一系列連續(xù)的表示層。數(shù)據(jù)模型中包含多少層，這被稱
