迭代模型

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(error rate < 0.5)； 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分类器间存在一定的差异性，这会导致分类的边界不同，也就是说可能存在错误。那么将多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，减少整体的错误率，实现更好的效果； 2. 对于数据集过大或者过小，可以分别进行划分和有放回的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的分类器，最终再合并成为一个大的分类器； 3. 如果数据的划分边界过于复杂，使用线性模型很难描述情况，那么可以训练多个模型，然后再进行模型的融合； 4. 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个分类模型，然后将多个模型融合。 Bagging方法 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)，思想是：在原始数据集上通过有放回的抽样的方式

prototxt文件是caffe的配置文件，用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种，分别是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。 1. solver.prototxt solver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的各种参数，比如学习率、权重衰减、迭代次数等等。 solver.prototxt文件只在网络进行训练的时候需要载入。是网络训练的一个整体的参数配置文件。 下面详细说明每一个参数所代表的意义： 1 #网络模型描述文件 2 #也可以用train_net和test_net来对训练模型和测试模型分别设定 3 #train_net: "xxxxxxxxxx" 4 #test_net: "xxxxxxxxxx" 5 net: "E:/Caffe-windows/caffe-windows/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" 6 #这个参数要跟test_layer结合起来考虑，在test_layer中一个batch是100，而总共的测试图片是10000张 7 #所以这个参数就是10000/100=100 8 test_iter: 100 9 #每迭代500次进行一次测试 10 test_interval: 500 11

Progressive Self-Supervised Attention Learning forAspect-Level Sentiment Analysis翻译及理解 1.本文针对神经网络在学习过程中存在的强模式过学习和弱模式欠学习的问题，提出了渐进自监督注意力机制算法，有效缓解了上述问题。主要基于擦除的思想，使得模型能够渐进的挖掘文本中需要关注的信息，并平衡强模式和弱模式的学习程度。在基于方面层次的情感分析三个公开数据集和两个经典的基础模型上测试表明，所提出的方法取得了不错的性能表现。 2.在方面层次的情感分类任务中，经典方法为使用注意力机制来捕获上下文文本中与给定方面最为相关的信息。然而，注意力机制容易过多的关注数据中少部分有强烈情感极性的高频词汇，而忽略那些频率较低的词。 摘要 在方面级别的情感分类（ASC）中，普遍的做法是为优势神经模型配备注意机制，以便获得给定方面每个上下文词的重要性。 但是，这种机制倾向于过分关注少数带有情感极性的频繁单词，而忽略了很少出现的单词。 本文提出了一种针对神经ASC模型的渐进式自我监督注意学习方法，该方法会自动从训练语料库中挖掘有用的注意监督信息，以细化注意机制。特别是，我们对所有训练实例进行 迭代的情感预测 。 将具有最大注意力权重的上下文单词提取为对每个实例的正确/不正确预测具有积极/误导性影响的上下文单词

ACM算法分类：http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html;CSDN容易吞图,不过编辑器里面图片还是显示的..... 一: 拟合一个平面：使用SVD分解，代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为： Ax+By+Cz+D=0; 则有：平面法向量为n=（A,B,C）. 第一种方法： 对于空间中n个点（n3） 空间中的离散点得到拟合平面，其实这就是一个最优化的过程。即求这些点到某个平面距离最小和的问题。由此，我们知道一个先验消息，那就是该平面一定会过众散点的平均值。接着我们需要做的工作就是求这个平面的法向量。 根据协方差矩阵的SVD变换，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向。 注意：这个方法是直接的计算方法，没办法解决数值计算遇到的病态矩阵问题.在公式转化代码之前必须对空间点坐标进行近似归一化！ 第二种方法：使用法线方法， 对于空间中n个点（n3），若已获得点云法线 使用合适的方法剔除离群点，计算点云的形心P； 若在已经获得法线的点云中，可以对法线进行剔除离散点之后，求取最小方差的均值，直接求得法线方向N( alpha, beta, theta )； 使用点法式描述三维平面；或者根据形心P和法线方向，计算出平面方程的一般式。 使用法线多次聚类：完成场景平面提取 使用法线两次聚类：第一次根据法线方向进行聚类，使用一个欧式距离约束

体验环境 体验方式：PC端 系统：Windows 64位 浏览器类型：Chrome浏览器 浏览器版本：49.0.2623.110 m 体验时间：2017.05.11 测试目的 了解华为软件开发云的 项目管理 服务功能，分析其优缺点； 瀑布化开发到敏捷开发的转型分析，以及未来软件开发模式的发展方向； 产品简介 产品名称： 华为软件开发云 定位：软件开发云（DevCloud）是集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的研发云平台，面向开发者提供研发工具服务，让软件开发简单高效。 产品slogan：云智软件 众享未来 产品关键字：（从各服务网页源码中提取）项目管理服务，云端项目管理，项目外包协作、配置管理，代码托管服务，跨地域协同开发、代码检查服务，代码质量管控，多语言代码检查、编译构建，开发编译构建，混合语言构建平台、部署管理_软件开发云_华为企业云、测试管理服务，测试解决方案，产品用例设计，测试活动管理、发布管理服务，软件仓库，软件快速发布、流水线_软件开发云_华为企业云 用户构成 软件开发云为to B 平台，主要面向具有开发业务的技术团队、组织或个人。 作者简介 高鑫，某二线城市创业公司的技术总监，从事软件开发行业10余年，主要做软件外包（包括web端和APP）。带着20人的技术团队，由于项目多且复杂，且多项目同时进行，成员沟通协作困难，各工作项的进度不好掌控

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 版权声明：本文由文智原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/131 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 一.文本聚类概述 文本聚类是文本处理领域的一个重要应用，其主要目标是将给定的数据按照一定的相似性原则划分为不同的类别，其中同一类别内的数据相似度较大，而不同类别的数据相似度较小。聚类与分类的区别在于分类是预先知道每个类别的主题，再将数据进行划分；而聚类则并不知道聚出来的每个类别的主题具体是什么，只知道每个类别下的数据相似度较大，描述的是同一个主题。因此，文本聚类比较适合用于大数据中热点话题或事件的发现。 文智平台提供了一套文本聚类的自动化流程，它以话题或事件作为聚类的基本单位，将描述同一话题或事件的文档聚到同一类别中。用户只需要按照规定的格式上传要聚类的数据，等待一段时间后就可以获得聚类的结果。通过文本聚类用户可以挖掘出数据中的热门话题或热门事件，从而为用户对数据的分析提供重要的基础。本文下面先对文本聚类的主要算法作介绍，然后再具体介绍文智平台文本聚类系统的原理与实现。 二.文本聚类主要算法 文本聚类需要将每个文档表示成向量的形式，以方便进行相似度的计算。词袋模型（bag of

话不多说， 十一种软件开发模式简介 边做边改模式（Build-and-Fix Model） 瀑布模式（Waterfall Model） 迭代模式（stagewise model） 快速原型模式（Rapid Prototype Model） 增量模式（Incremental Model） 螺旋模式（Spiral Model） 敏捷模式 (Agile development) 演化模式（evolutionary model） 喷泉模式（fountain model, (面向对象的生存期模型, 面向对象（Object Oriented,OO）模型）） 智能模式（四代技术（4GL）) 混合模式（hybrid model） 软件开发模式简介 边做边改模式（Build-and-Fix Model） 好吧，其实现在许多产品实际都是使用的“边做边改”模型来开发的，特别是很多小公司产品周期压缩的太短。在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改。 在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码，直到用户和测试等等满意为止。 这是一种类似作坊的开发方式，边做边改模型的优点毫无疑问就是前期出成效快。

文章目录 基础 1. 常见的梯度下降方法及优缺点——优化器 梯度下降的推导 Momentum——优化器 指数加权移动平均 Nesterov动量 Adagrad——优化器 Adadelta——优化器 RMSprop——优化器 Adam——优化器 2. dropout原理以及为什么能用于防止过拟合？ 3. 为什么需要Normalization 4.[Batch Normalization的理解](https://zh.gluon.ai/chapter_convolutional-neural-networks/batch-norm.html) 5. BN的前向传播和反向传播公式 6. BN的使用场景 7. BN和Dropout共同使用时会出现的问题 8. LN的作用 9. [梯度消失与梯度膨胀，以及6种解决措施](https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691) 10. 为什么神经网络参数不能全部初始化为全0 一、神经网络基础和前馈神经网络 1、激活函数的比较 2、神经网络结构哪几种？各自都有什么特点？ 3、前馈神经网络叫做多层感知机是否合适？ 4、前馈神经网络怎么划分层？ 5、如何理解通用近似定理？ 6、怎么理解前馈神经网络中的反向传播？具体计算流程是怎样的？ 7、在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题，怎么解决

一、序言 本文从产品经理的角度出发，对产品经理的安全职责、产品驱动安全的内涵、工作内容、工作方法、所需安全资源、以及产品经理的安全工作量进行了分析。希望所有产品经理在没有心理负担的情况下，有目标、有方法、有资源推进产品安全建设。 二、背景 安全是软件产品天然属性的一部分，“无安全不金融”，对于金融软件产品而言，安全尤为重要，因为客户总是能够从各种安全漏洞联想到他的金融资产安全和个人信息安全。以前偶尔会在一些安全沙龙或峰会听见同行吐槽，“信息安全说起来重要、做起来次要、忙起来不要”。吐槽背后的原因很复杂，其中很重要的一点是跟产品经理安全意识淡薄、不清楚如何推进产品安全建设有关，比如不重视产品安全属性、产品安全需求不明确、产品安全资源不充分、产品安全建设无从下手等。本文主要站在产品经理的角度，从产品经理能力维度出发，探讨产品经理如何推动产品的安全性建设。 众所周知，安全性作为软件产品的天然属性，从产品定义与规划角度来看，产品经理对产品安全负有不可推卸的责任，但产品经理如何履行自己的安全职责，业界还没有给出一个清晰可行的行动方案。 目前，软件产品安全需求通常是基于开发人员和安全人员的职业常识提出相应的解决方案，比如目前业内比较通用的敏感信息五要素分析方法： 这种方法简单易行，但往往不能涵盖所有的敏感信息，比如 用户的多系统用户数据关联ID（超级ID）。 交易过程中的音视频等多媒体数据。

一、序言 本文从产品经理的角度出发，对产品经理的安全职责、产品驱动安全的内涵、工作内容、工作方法、所需安全资源、以及产品经理的安全工作量进行了分析。希望所有产品经理在没有心理负担的情况下，有目标、有方法、有资源推进产品安全建设。 二、背景 安全是软件产品天然属性的一部分，“无安全不金融”，对于金融软件产品而言，安全尤为重要，因为客户总是能够从各种安全漏洞联想到他的金融资产安全和个人信息安全。以前偶尔会在一些安全沙龙或峰会听见同行吐槽，“信息安全说起来重要、做起来次要、忙起来不要”。吐槽背后的原因很复杂，其中很重要的一点是跟产品经理安全意识淡薄、不清楚如何推进产品安全建设有关，比如不重视产品安全属性、产品安全需求不明确、产品安全资源不充分、产品安全建设无从下手等。本文主要站在产品经理的角度，从产品经理能力维度出发，探讨产品经理如何推动产品的安全性建设。 众所周知，安全性作为软件产品的天然属性，从产品定义与规划角度来看，产品经理对产品安全负有不可推卸的责任，但产品经理如何履行自己的安全职责，业界还没有给出一个清晰可行的行动方案。 目前，软件产品安全需求通常是基于开发人员和安全人员的职业常识提出相应的解决方案，比如目前业内比较通用的敏感信息五要素分析方法： 1 2 3 4 5 姓名 身份证号 电话号码 银行卡信息 联系地址 这种方法简单易行，但往往不能涵盖所有的敏感信息，比如