前的工具所不能的方式处理低级的感知数据。毋庸置疑，深度学习方法中最显著的共同点是使用端到端训练。 也就是说，与其基于单独调整的组件组装系统，不如构建系统，然后联合调整它们的性能。例如，在计算机视 觉中，科学家们习惯于将特征工程的过程与建立机器学习模型的过程分开。Canny边缘检测器 (Canny, 1987) 和SIFT特征提取器 (Lowe, 2004) 作为将图像映射到特征向量的算法，在过去的十年里占据了至高无上的地 通常用粗体、大写字母来表 示（例如，X、Y和Z），在代码中表示为具有两个轴的张量。 数学表示法使用A ∈ Rm×n 来表示矩阵A，其由m行和n列的实值标量组成。我们可以将任意矩阵A ∈ Rm×n视 为一个表格，其中每个元素aij属于第i行第j列： A = � ������ a11 a12 · · · a1n a21 a22 · · · a2n ... ... ... ... am1 01的正态分布中随机采 样，偏置参数将初始化为零。 正如我们在构造nn.Linear时指定输入和输出尺寸一样，现在我们能直接访问参数以设定它们的初始值。我 们通过net[0]选择网络中的第一个图层，然后使用weight.data和bias.data方法访问参数。我们还可以使用 替换方法normal_和fill_来重写参数值。 net[0].weight.data.normal_(0, 0

要在不同的输入上共享同一个层，只需实例化该层一次，然后根据需要传入你想要的输入 即可： # 这一层可以输入一个矩阵，并返回一个 64 维的向量 shared_lstm = LSTM(64) # 当我们重用相同的图层实例多次，图层的权重也会被重用 (它其实就是同一层) encoded_a = shared_lstm(tweet_a) encoded_b = shared_lstm(tweet_b) # 然后再连接两个向量： 让我们暂停一会，看看如何读取共享层的输出或输出尺寸。 3.2.6 层「节点」的概念 每当你在某个输入上调用一个层时，都将创建一个新的张量（层的输出），并且为该层添加 一个「节点」，将输入张量连接到输出张量。当多次调用同一个图层时，该图层将拥有多个节点 索引 (0, 1, 2…)。 在之前版本的 Keras 中，可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量，或者通 过 layer.output_shape set_weights(weights): 从含有 Numpy 矩阵的列表中设置层的权重（与 get_weights 的输出形状相同）。 • layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置： layer = Dense(32) config = layer.get_config() reconstructed_layer = Dense.from_config(config)

DNN模型解决耗时是关键，利用预计算解决耗时问题  效果保障：保证用户的个性化信息，降低候选集计算复杂度 粗排模型 • 精排阶段的特点  候选集较少，通常在百级别  线上耗时相对宽松，几十毫秒（视效果而定） • 精排模型的特点  结构复杂，怎么有效果怎么来  特征多样：历史行为、统计值、id类特征、高维交叉, etc. • 模型发展历程  树模型：Random Forest、XGBoost

R开发套件 SLAM应用介绍 • 混合现实：微软HoloLens HoloLens融合了场景位置感知和头盔显示技术，并提供了完整的软硬件解决方案。 Hololens部分传感器 左右双目+前视RGB摄像头+深度传感器 Hololens宣传视频 视觉SLAM • 主要传感器 • 单目摄像头 • 双目摄像头 • 多目摄像头 • 其它辅助传感器 • 廉价IMU、GPS • 深度传感器

Ø 随着互联网的飞速发展和信息量的猛增， 大量的色情图片、暴力等不良信息夹杂其 中，严重影响着互联网的健康发展。 Ø 直播行业的快速兴起，使得视频中不良信 息含量更加迅猛增长，色情暴力等不雅视 频频繁流出，导致各网络直播平台面临危 机。 Ø 内容监管日趋严格， 2017年上半年，各 大直播行业协会相应成立，行业平台自我 规范的同时，网信办、文化部等国家部门 对于直播行业监管也越发严格，几乎所有

5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元 8 科大讯飞 智能语音技术 综合 中国 1999年 上市 市值108亿美元 9 Automation Anywhere 自然语言处理技术、非结构化数据认知

5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元 8 科大讯飞 智能语音技术 综合 中国 1999年 上市 市值108亿美元 9 Automation Anywhere 自然语言处理技术、非结构化数据认知

而言，合理性都是可较好判断的。改变张量的存储顺序将在“交换维度”一节介绍。 在算法设计过程中，维度变换操作通常是连续反复进行的，为了保持合理的维度变 换，常用的技巧就是人为跟踪存储的维度顺序。例如根据“图片数量-行-列-通道”初始视 图保存的张量，存储也是按照“图片数量-行-列-通道”的顺序写入的。如果按着“图片数 量-像素-通道”的方式恢复视图，并没有与“图片数量-行-列-通道”相悖，因此能得到合 理的数据。但是如果按着“图片 h3 = h2@w3 + b3 h3 = F.relu(h3) # 输出层前向计算，[b, 64] => [b, 10] h4 = h3@w4 + b4 输出层是否需要添加激活函数通常视具体的任务而定，这里选择不添加激活函数，直接输 出。不同于 Numpy 实现的数值计算模式，PyTorch 张量在计算的过程中同时也在内部构建 了计算图，方便后续的梯度方向传播。如果只需要实现纯数值计算，可以将代码包裹在