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摘要： 一、前言 通过上一篇文章，我们大概了解了卷积是什么，并且分析了为什么卷积能在图像识别上起到巨大的作用。接下来，废话不多话，我们自己尝试动手搭建一个简易的CNN网络。 二、准备工作 在开始的时候，我们首先概括一下卷积所需要进行的工作： 定义一个卷积核：卷积核是一个小的矩阵（例如3x3或5x5），包含一 阅读全文

摘要： 一、前言 在上一篇中我们使用全连接网络，来构建我们的手写数字图片识别应用，取得了很好的效果。但是值得注意的是，在实验的最后，最后我们无论把 LOSS 优化到如何低，似乎都无法在测试数据集 test data 中提高我们的识别准确度，你可以回头尝试全连接的网络连接，新增多几层 layer ，来尝试是否 阅读全文

摘要： 一、前言 前面我们了解了关于机器学习使用到的数学基础和内部原理，这一次就来动手使用 pytorch 来实现一个简单的神经网络工程，用来识别手写数字的项目。自己动手后会发现，框架里已经帮你实现了大部分的数学底层逻辑，例如数据集的预处理，梯度下降等等，所以只要你有足够棒的idea，你大部分都能相对轻松去 阅读全文

摘要： 一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 阅读全文

摘要： 一、前言简介 我相信你一定听过一个说法，那就是机器学习模型可以被视为函数的一种表示方式。它们通常是由多个函数组成的，这些函数通过参数连接在一起。我们让机器从数据中提取模式、规律和关联，然后使用这些信息来做出预测、分类、聚类等任务。所以从本质上来说，在机器学习中我们其实就是要找一个超级函数，我们已知的 阅读全文

摘要： 一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历史、基本原理，也是记录总结自己在学习路上的所得。 首先我想聊聊 NLP 的发展路线，这样对于后面的 transformer 可能会有更好的理解。自从计算机诞生之初，让计算机 阅读全文

摘要： 最近在做AIGC的项目，不过是与图片相关的，现在的模型效果可比前几年图片替换效果好多了。之前尝试过用 faceswap 工具来进行人脸替换的，具体可以参看下我之前的这篇文章：https://blog.csdn.net/sinat_26918145/article/details/79591717 现 阅读全文

摘要： 一、分布式事务 首先事务可以这么理解：程序员有一些不同的操作，或许针对数据库不同的记录，他们希望所有这些操作作为一个整体，不会因为失败而被分割，也不会被其他活动看到中间状态。事务处理系统要求程序员对这些读操作、写操作标明起始和结束，这样才能知道事务的起始和结束。事务处理系统可以保证在事务的开始和结束 阅读全文

摘要： 论文内容：Amazon Aurora: Design Considerations for HighThroughput Cloud-Native Relational Databases 里面介绍了一种云原生的关系型数据库 Aurora 的体系结构，以及导致该体系结构的设计考虑因素。我觉得和普通的 阅读全文

摘要： 读完《 ZooKeeper : Wait-free coordination for Internet-scale systems 》 论文的一些笔记，记录下来，方便以后查看 在读论文的时候，我看到有关一致性问题的讨论，所以去看了下关于一致性模型的文章，感觉 zookeeper 感觉主要是提供了一种 阅读全文