2019-04-21 22:51:31 hacker_long 阅读数 88

文/编辑 | 言有三

这是一篇总结文,说说优秀的深度学习从业者拥有的一些习惯,从看论文到写代码,从刷论坛到刷比赛。

 

1 拥有一台GPU

虽然各类深度学习框架caffe,tensorflow等都是可以支持CPU的,但是如果没有一台GPU,学深度学习始终只能做一个看客。

笔者工作四年,几乎每天背着一台移动GPU,是神舟的一台游戏本,加上书包约20斤左右。有一台移动GPU,不仅方便出差时酒店里训练个模型什么的,也方便平时在公司做项目快速验证一些技术方案,绝对是提升效率的神器。

如果经济条件容许,就来一台吧,配上一个Linux系统。

【杂谈】学深度学习的你有GPU了吗

 

2 提高编程效率

编程习惯,工作效率很重要,很重要!提高写代码效率,可以从终端多任务管理,熟练使用shell命令,熟练使用vim等开发环境,熟练使用git命令等地方入手。

shell,vim等使用

【AI白身境】Linux干活三板斧,shell、vim和git

【杂谈】提升写代码效率不得不做的三件事

【学员分享】程序员效率神器,最常用VIM插件安装大全

 

3 用好GitHub

Linux系统有了,GPU也有了,基本的编程习惯也养成了,接下来就可以尝试一些好的项目了嘛。所以,GitHub这个代码池就要好好利用。

我们在下面的项目里基本上把所有优秀的机器学习/深度学习的项目都推送给大家了,自己去关注吧。

我们也把主流的深度学习开源框架的使用整理成了项目,希望能减少你走的弯路。

github资料大全

【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料

【github干货】主流深度学习开源框架从入门到熟练

 

4 高效解决bug与冲突

写代码嘛,有bug才是正常的事情,夸张的时候做工程每天可能花费数小时在解决bug,换个环境程序不能跑了,更新一下库程序又不能跑了,甚至睡一觉起来,换个人程序也不能跑了。

有些bug的产生,是因为初学者的误操作,有些bug的出现,是必然的环境冲突,需要我们定制环境。频繁面对bug的时候,最需要的首先是保持心平气和,冷静一下再解决,毕竟这是程序员一辈子的事儿。

面对bug

【杂谈】如何应对烦人的开源库版本依赖-做一个心平气和的程序员?

 

5 看看公众号

如果要让自己的知识库更加全而新,就要学会使用好一些免费的资源,公众号是一个非常适合碎片化学习的平台。

有的是新闻资讯比如36氪,可以辅助了解下行业在发生什么。有的是学术论坛比如paperweekly,可以了解下最新的技术有什么。有的是学习平台比如我们有三AI,可以系统性地跟进学习。

优质公众号推荐

【杂谈】天下苦公众号久矣,如何利用这几类公众号进行深度学习?

 

6 国外优秀社区

当然,如果你的网络环境容许,英文足够熟练,直接阅读国外的一些优质论坛媒体,创作平台,问题社区可能会更好。

大佬频繁出没的社交新闻站点Reddit,想必大家已经不陌生了,在美国流量仅次于Google、YouTube、Facebook、Amazon。优质博客扎堆的Medium,国内机器之心等公众号的内容来源,非常值得跟进。还有问答社区Quora与知乎,什么不会就问什么,大佬们自会出马写答案。

reddit,medium等社区

【杂谈】扒一扒Reddit,Medium,Quora与知乎等国内外高质量AI社区与内容平台

 

7 看论文

对于深度学习这个领域来说,发论文当然是要发在著名期刊例如PAMI,会议例如ICLR等上面,但是读最新的论文反而是从arxiv上获取,大家也约定俗成地养成了有论文先去arxiv上占坑的习惯。

如何浏览、搜索,获取最新的论文资讯,当然是需要一些工具来辅助了,比如arxiv-sanity。

看arxiv论文

【杂谈】如何学会看arxiv.org才能不错过自己研究领域的最新论文?

 

8 写论文画图

看了论文还要写对吧,对于深度学习方向的论文来说,一个不可避免的问题就是要画网络图。

如果能画出炫酷高大上的神经网络图就更好了,下面推荐几个常用的工具。

画酷炫的网络图

【杂谈】那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的?

 

9 记笔记

每天都能遇到好的资料,常常忍不住无节制地搜集信息,平时看论文学习有很多笔记需要记录,是不是有点迷茫。

学霸们很少有不做好笔记的,所以你需要一些工具来辅助。

如何记录笔记

【杂谈】想成为机器学习学霸?先学会做笔记吧

 

10 搞数据

深度学习项目开发中最重要的是什么,当然是数据!实际的项目你经常没有足够多的数据,这个时候就需要自己去想办法获取了。

互联网是一个什么资源都有的大宝库,学会使用好爬虫,你将可能成为时代里最有“资源”的人,这也很可能是项目成功的开始。没事爬点美女图收藏什么的,也是不错的嘛。

如何使用好爬虫

【杂谈】深度学习必备,各路免费爬虫一举拿下

【AI白身境】学深度学习你不得不知的爬虫基础

 

11 参加比赛

觉得自己水平够了,想跟别人PK一下获取经验或者证明自己,那就去大胆地参加比赛吧。

有国际范儿的kaggle,大咖云集的阿里天池,也有各凭本事拿奖金不用争前三的FlyAI,总有一款适合你。

AI领域比赛

【杂谈】AI工业界都有哪些值得参加的比赛?

免费GPU刷比赛,拿奖金,第100名也能赢!

 

12 正视自己的水平

学习不仅仅是看着自己就行了,也要向大佬看齐,充分认识知识的盲点所在,全方面提升技能。

那么,你究竟处在了深度学习算法从业人员的什么段位呢?不妨来测试一下。

从业者境界

【完结】12篇文章告诉你深度学习理论应该学到什么水平

【完结】听完这12次分享,你应该完成了AI小白的蜕变

【杂谈】白身,初识,不惑,有识,不可知,你处于深度学习工程师哪一重境界了

【杂谈】为什么你学了AI,企业却不要你

最后,有三AI开源了两个项目,第一个是主流的开源框架在各类任务中的使用。

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

第二个是大佬研究方向的跟读,欢迎follow。

https://github.com/longpeng2008/Awesome_DNN_Researchers

感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI

2019-04-10 22:29:00 weixin_40543283 阅读数 843

写在前面:学生党预算有限,又想要颜值,又想要配置高,还想要带出去不显得那么突兀,于是小米游戏本成为了唯一的选择,于是有了2019年4月9日米粉节新鲜到货的小米游戏本

笔记本配置如下:

 由于做实验好多都是linux环境下,所以来在小米游戏本上试着安装redhat_linux系统

这台小米游戏本是双硬盘,256ssd+1T机械硬盘,我试着在机械硬盘上安装linux系统,因为小米的windows系统是uefi的引导方式,所以我们也要将机械硬盘改为gpt的分区模式,使用diskgenius进行格式转换,然后预留出一个空间为200g的空闲分区,如下图

然后重启电脑,按f2进入bios,这么用心的bios也就只有小米才能做的出来了~

为了更加直接,我们选择右上角的高级模式

如上图,选择上面的启动菜单中的启动设备顺序,将之前做好的优盘启动盘设为第一启动顺序,优盘启动盘制作等请参考下面的文章

https://blog.csdn.net/weixin_40543283/article/details/84728299

然后f10保存退出,再次启动就变成了下图

接下来基本跟之前那篇文章差不多,只有磁盘分区那里不一样

接受改变就ok

安装流程走完,就拥有了linux和Windows双系统~

ok~

2019-01-21 20:32:38 qq_35509823 阅读数 333

学习深度学习也有一段时间了,一直没有一个好的记笔记的习惯。这里记录一些经常见到的基础词汇。

1. 稀疏数据: 

引用:https://blog.csdn.net/vucndnrzk8iwx/article/details/79185875

        稀疏数据是指,数据框中绝大多数数值缺失或者为零的数据。在现代社会中,随着信息的爆炸式增长,数据量也呈现出爆炸式增长,数据形式也越来越多样化。在数据挖掘领域,常常要面对海量的复杂型数据。其中,稀疏数据这一特殊形式的数据正在越来越为人们所注意。稀疏数据绝对不是无用数据,只不过是信息不完全,通过适当的手段是可以挖掘出大量有用信息的。然而在一些情况下,数据的稀疏程度甚至会达到 95%以上,这使得传统的统计方法不适于处理此类数据。 

    稀疏数据的来源与产生原因可以有很多种。目前大致归结起来,主要可以概括为以下几个种类:

-- 由于调查不当产生的稀疏数据

    这种稀疏数据常见于问卷调查和电话调查中,如果问卷问题设置不当,过于繁杂难懂,就会导致被调查者产生厌烦心理,草草回答几个问题了事。然而已经回答的问题又是有效问卷的一部分,不能做遗弃处理,假若这种问卷大量出现,那么就会出现稀疏数据。

-- 由于天然限制产生的稀疏数据

    这种稀疏数据常见于电子商务领域,例如淘宝网、沃尔玛等网购网站或超市中。由于每个客户客观上不可能把所有商品购买一遍,所以他们的客户购买记录必然只是对海量商品中一小部分的记录。这样,客户购买记录必然是一个稀疏数据。

-- 文本挖掘中产生的稀疏数据

    在文本挖掘领域,为了比较几篇文章是否属于同一主题,常用的算法是首先选定一批关键词,通过不同文章中这些关键词出现的频率来进行判断。而这一批关键词常常会有成千上万个,而每篇文章基本只包含其中几十到几百个关键词,那么由此产生的数据也就是一个稀疏数据了。

-- 医学造影成像领域

    现代医学常常要借助 CT、B 超、核磁等手段造影成像,作为判断病情的重要手段。其中 CT 成像是由若干射线源与接收器来采集数据,在实际应用中,受到设备、病人条件等限制,常常不能做到全角度扫描,故而在成像算法上也常常要面对稀疏数据。


2. 反向传播用到的计算方式

这个可以说是非常的不想看了,但是还是要看 =  = 转自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52989301

- BGD
即batch gradient descent. 在训练中,每一步迭代都使用训练集的所有内容. 也就是说,利用现有参数对训练集中的每一个输入生成一个估计输出yi^,然后跟实际输出yi比较,统计所有误差,求平均以后得到平均误差,以此来作为更新参数的依据:

g^←+1n∇θ∑iL(f(xi;θ),yi) —— 这里g^就是当前位置的梯度嘛

θ←θ−ϵg^ —— 更新参数的位置(梯度*学习率是对参数的下降值),这里如果 loss function是一个需要下降的函数,那参数值就是x轴,学习率就是用来配合每个点的梯度值来在下降的时候决定每次下降多少用的,直到最低点!(almost)

- SGD

SGD全名 stochastic gradient descent, 即随机梯度下降。不过这里的SGD其实跟MBGD(minibatch gradient descent)是一个意思,即随机抽取一批样本,以此为根据来更新参数。(不再一步一步递减了!)

- Momentum
上面的SGD有个问题,就是每次迭代计算的梯度含有比较大的噪音. 而Momentum方法可以比较好的缓解这个问题,尤其是在面对小而连续的梯度但是含有很多噪声的时候,可以很好的加速学习.Momentum借用了物理中的动量概念,即前几次的梯度也会参与运算.为了表示动量,引入了一个新的变量v(velocity).v是之前的梯度的累加,但是每回合都有一定的衰减。这个没咋看懂,没用过,大概就是引入一个梯度变量?

- Nesterov Momentum

这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差

- AdaGrad

AdaGrad可以自动变更学习速率,只是需要设定一个全局的学习速率ϵϵ,但是这并非是实际学习速率,实际的速率是与以往参数的模之和的开方成反比的。 好的,看公式就能迅速理解嘻嘻

- RMSProp

RMSProp通过引入一个衰减系数,让r每回合都衰减一定比例,类似于Momentum中的做法。(类似 emmmm

- RMSProp with Nesterov Momentum (看名字就不看了 emmm

- Adam

Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop,它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳。(Adam还是很值得一学的)其原理还是动态调整,但是涉及到动量衰减系数,这个需要单独拿一个章节来研究。


3. Adam

2017-05-12 16:31:49 iFunk_stkj 阅读数 982


iFunk执政官游戏本自推出以来,用“享更多,玩更嗨”的理念诠释了其拥有游戏本的完美性能,却又不仅仅局限于游戏本的独到之处。众所周知,游戏本对于大多数用户而言,都是打游戏,玩大型网游的概念,iFunk执政官的面世,却改变了这一传统的认知。


从游戏本的角度出发,iFunk执政官为了解决游戏玩家进行多个任务高密度运行时产生的卡顿、发热问题,采用了涡轮双风扇与其他散热模式相结合的技术,有效的提高了游戏本的散热速度,解决了游戏本多任务执行时散热难的一大诟病。此外,iFunk执政官游戏本拥有15.6英寸的大屏,采用了FHD全高清的屏幕,同时结合IPS技术,分辨率也达到了1920*1080,整体上让画面细节纤毫毕现,带来更细腻真实的色彩表现和更清晰明朗的视觉效果,从视觉上能让每个玩家都有身临其境的最佳体验感。


不仅仅是玩游戏,在整体的性能效果上,iFunk执政官也没有让人失望。它采用了低功耗的酷睿i5-6300HQ处理器,英伟达GTX950M 2G GDDR5+集成HD530显卡,延续了Maxwell构架,拥有GM107核心,640个处理器,2G GDDR5 128bi位宽的显存,实现了2倍效能比,较前代性能更加稳定。日常生活中,不管是商务办公,还是休闲娱乐;不管是熬夜看电影,还是程序猿不分昼夜的码字,iFunk执政官都能完美负荷。


iFunk执政官不仅配备了所有游戏本能达到的一切功能需求,在综合性能上,也能完美胜任用户在日常生活中对于笔记本电脑商务、娱乐、学习等功能的实现。在这一点上,iFunk执政官游戏本真正做到了让用户“享更多,玩更嗨”的最佳体验。

2017-04-26 09:43:01 iFunk_stkj 阅读数 351


游戏本基本上是各大电脑品牌近年来都会触及的一个产品品类。作为新兴的笔电品牌iFunk,iFunk游戏本也将作为该品牌的新品于近期即将上市。


iFunk翼超极本面世后,iFunk还将继续推出一系列新品的消息已经引起了行业与消费者的广泛关注,iFunk游戏本也即将上市,虽然官方没有准确消息说明这款新品的配置或性能,但是有iFunk翼珠玉在前,iFunk游戏本首次推出,想必一定会有一些意想不到的惊喜。


对于这款即将上市的iFunk游戏本,小编非常期待。

作为一个游戏爱好者,与朋友结伴游戏将是最大的乐趣,所以小编家里虽然已经备了一台台式机,但还是想要一款性能不错的游戏本,也不需要它有多么多么强大的功能,能玩一般类型的游戏,也能顺便写写稿子,修修图,看看剧那就很够用了,主要还是希望它可以稍微轻薄一些,不过目前市面上的游戏本真正做到轻薄的很少很少,不知道这款iFunk游戏本,会不会在轻薄与性能上做到更好的结合。


说到游戏本,小编当然还是希望可以看起来酷一点,但是最为一个上班族,要是外形看起来太游戏化了有时候用来办公也是蛮尴尬的,毕竟已经不再是学生时代了,对于iFunk游戏本的外观设计,小编也是各种想象啊。当然,单单从iFunk历届产品来看,其颜值都很满分,非常让小编喜欢。


对于iFunk游戏本即将上市的消息,小编还会持续关注,相信也在关注iFunk的朋友们肯定不在少数,希望关于新品的消息iFunk官方可以早点放出消息,让我们先睹为快。

 

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