皮皮鲁的科技星球

Transformer模型实在论文《AttentionIsAllYouNeed》里面提出来的，用来生成文本的上下文编码，传统的上下问编码大多数是由RNN来完成的，不过，RN...

在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，Google提出的GoogLeNet夺得头筹。GoogLeNet的名字在向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNe...

LeNet、AlexNet、VGG网络的主要模式为：先使用卷积层来抽取图片的空间特征，再使用全连接层，最后输出分类结果。颜水成等人提出了网络中的网络（Network in ...

AlexNet在LeNet的基础上增加了卷积层，但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet指明了深度卷积神经网络有出色的表现，但并...

虽然Yann LeCun在上个世纪就提出了卷积神经网络LeNet，并使用LeNet进行图像分类，但卷积神经网络并没有就此飞速发展。在LeNet提出后的将近20年里，神经网络...

前两篇文章分别介绍了卷积层和池化层，卷积和池化是卷积神经网络必备的两大基础。本文我们将介绍一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet[1]。LeNet名字来源于...

上一节我们介绍了二维卷积层，二维卷积层可以帮助我们检测图像物体边缘。无论是原始图片，还是经过卷积核处理的中间特征，都是基于像素的基础进行的数学运算。实际图像里，我们感兴趣的...

联邦学习（Federated Learning）是这几年开始流行的概念，其主要解决的问题是：在各国数据隐私监管越来越严格的大背景下，企业和研究机构不能在随意贩卖、购买或交换...

本文将学习一下如何使用PyTorch创建一个前馈神经网络（或者叫做多层感知机，Multiple-Layer Perceptron，MLP），文中会使用PyTorch提供的自...

上一篇我们分析了Hello World是如何编译的，即使一个非常简单的程序，也需要依赖C标准库和系统库，链接其实就是把其他第三方库和自己源代码生成的二进制目标文件融合在一起...

C语言的经典程序“Hello World”并不难写，很多朋友都可以闭着眼将它写出来。那么编译一个“Hello World”到底经历了怎样的过程呢？ 程序的第一行引用了std...

在生物神经网络中，一个神经元（Neuron，又被称为Unit）会和多个神经元相连，当神经元兴奋时，它会向相连的神经元发送化学物质，进而改变相连神经元的电位；如果某个神经元的...

某条数据投递到某个流处理系统后，该系统对这条数据只处理一次，提供Exactly-Once的保障是一种理想的情况。如果系统不出任何故障，那简直堪称完美。然而现实世界中，系统经...

本文将以WordCount的案例为主线，主要介绍Flink的设计和运行原理。关于Flink WordCount程序可以参考我之前的文章：读取Kafka实时数据流，实现Fli...

本文主要介绍Flink接收一个Kafka文本数据流，进行WordCount词频统计，然后输出到标准输出上。通过本文你可以了解如何编写和运行Flink程序。 这里使用的是Fl...

函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式。它已经有近60年的历史，因其更适合做并行计算，近年来开始受到大数据开发者的广泛关注。Python、...

泛型（Generics）是强类型编程语言中经常使用的一种技术。很多框架的代码中都会大量使用到泛型，比如在Java中我们经常看到的： 在这段代码中，ArrayList就是一个...

继承和多态是现代编程语言最为重要的概念。继承和多态允许用户将一些概念进行抽象，以达到代码复用的目的。本文用一些例子快速回顾一下Java/Scala的继承和多态。 继承在现实...