本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。 ## 循环神经网络解决的问题 ## • 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播 $$ a^{<0>}=0 $$ $$ a^{(0)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(1)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(2)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}

## 携程技术沙龙 Redis 多数据中心双向同步 祝辰 ## 讲师介绍  ## 祝辰 • 携程框架架构部门 • 资深研发工程师 - 专注于 Redis 高可用系统的研发工作 • 对分布式存储系统有所涉猎 ## 目录 CONTENTS CONTENTS 1 开篇 2 携程的Redis架构 3 分布式理论 4 双向/多向同步的问题 5 CRDT ## 开篇 ## 19 世纪的通讯  “At 12:30 am on April 4th, 1841 President 来完成每个站点的单独写入读取, 而不用关心底层存储的一致性和同步问题. 对此需求进行分析后, 我们决定开发一个Redis 的 DRC 架构, 来支撑携程集群的应用单元化部署, 而不仅仅是限制于Redis 数据的双向同步. ## 分布式理论 Availability ![Image](/uploads/documents/f/f/e/f/ffef9c17379b473925db673ac826312c/p17_2

## 携程 Redis 多数据中心 双向同步实践 祝辰 ## 祝辰 目前任职携程框架架构部门资深研发工程师 负责框架Redis团队的开发工作 目录 1 业务背景 2 双向同步 3 CRDT 4 高可用 ## 开篇 & 背景 ## Redis 在携程的规模 25,000,000 QPS ## 跨公网同步 Console SHANGHAI Data CANADA 单向同步可以解决海外重复收费的问题 - 无法解决上海重复收费的问题 国内 ## 业务痛点 - 我们希望可以通过Redis的双向同步解决重复收费的问题 ## 双向同步 ## Redis双向同步 SHA FRA APP APP APP APP datadata data 双向同步 Redis Master Redis Master redis slave redis slave 姓名：___ 手术历史：___ 家族病史：___ 其他备注：___ ## Redis双向同步 slaveof命令 - redis变成slave，同步数据 • Slave无法写入 1. slaveof 2. Sync data ## Redis双向同步 - 新的命令 “peerof” 同步数据 继续保持Master的角色 1

[Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p1_1.jpg) ## 链滴 ## pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA 4.0) [Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p2_1.jpg) ## 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。 80643c0185ff8788518410c6f2/p2_2.jpg) 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小); 5. 将梯度反向传播回网络的参数；

全连接神经网络实战 PYTORCH 版 DEZEMING FAMILY DEZEMING Copyright $ \copyright $ 2021-10-02 Dezeming Family ## Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted 本书前言 5 1 准备章节 6 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 15 3.1 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 [https://dezeming.top/] 找到最新版。对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 ### 0.1 本书前言 尽管各种关于神经网络 python 实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为 “神经网络”，何为 “反向传播” 时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快

## PHP CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; } echo " 21 ".$distance." 22 ".($distance / 10)." 23 24 } ## 数组与循环 $prices = array('Tires' => 100, 'Oil' => 10, 'Spark') 4 foreach ($prices

## PyTorch ## 卷积神经网络 主讲人：龙良曲 ## Convolution  image Convolutional layer ## Moving window feature map ![Image](/uplo

## 深度学习-卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络简介 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 计算机视觉 ·图像分类 ·目标检测 ·图像分割 ·目标跟踪 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 深层神经网络和卷积神经网络  进行卷积计算，处理大量特征 ## 深层神经网络和卷积神经网络   ## 卷积神经网络 ## 深度学习=表示学习+浅层学习 

## 深度学习-深层神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 神经网络的概念 $$ \begin{aligned}\left.\begin{array}{l}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{array}\right.\left.\begin{array}{l}\text{}\\\left.\begin{array}{l}x\\w\\b\end{array}\righ ow L(a,y)\end{aligned}\Longrightarrow L(a,y) $$ ## 神经网络的概念  ## 神经网络的概念 我们不将输入层看作一个标准的层。  ### 2. 神经网络的向量化 $$ \begin{aligned}&\begin{aligned}\\ &x_{1}&x_{2}&x_{3}\\&z&=w^{T}x+b\\&a&=\sigma(z)\\ &\end{al

## 机器学习-人工神经网络 黄海广 副教授 2022年01月 ## 本章目录 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 ### 1. 人工神经网络发展历史 ## 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 ### 1. 人工神经网络发展历史 ## 发展历史 1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型， MP模型 ! p4_2.jpg) 输入层 神经元数学模型 单层感知机的数学模型 ### 1. 人工神经网络发展历史 1960年代，人工网络得到了进一步地发展 感知机和自适应线性元件等被提出。 M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响了神经网络的研究。  离散Hopfield神经网络模型 ### 1. 人工神经网络发展历史