具有设计的三重态损失的时尚跨域图像检索 当前网络结构 局部网络“ embNet” 执行 这些笔记本由keras = 2.1.1的python = 3.5或3.6实现。 用法 在执行jupyter笔记本之前，我们需要做一些工作。 $ mkdir model $ brew install graphviz # or apt-get install graphviz $ pip install pydot 实验 乃木坂46 询问 最近的 距离 mnist 数据集 通过使用DeepFashion的数据集，我解决了三个任务之一。 （ http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html ）通过检索的top-K分数计算准确性。 首先，我将尝试使用由数据集提供者建议的FashionNet。 （ https://ieeexplore.ie

keras之父弗朗索瓦·肖莱（François Cholle）的《Deep Learning with Python》中文版，张亮译。详尽介绍了用python和keras进行深度学习的探索实践，设计计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于该书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完该书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。 该书适合从事大数据及机器学习领域工作，并对深度学习感兴趣的各类读者。

PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

1.5 微内核和宏内核 宏内核：也称为单内核（Monolithic kernel），将内核从整体上作为一个大过程实现，并同时 运行在一个单独的地址空间。所有的内核服务都在一个地址空间运行，相互之间直接调用函 数，简单高效。单内核是个很大的进程。他的内部又能够被分为若干模块（或是层次或其他）。 但是在运行的时候，他是个单独的二进制大映象。其模块间的通讯是通过直接调用其他模块 中的函数实现的，而不是消息传递。 微内核（Micro kernel）：在微内核中，大部分内核都作为单独的进程在特权状态下运行，他 们通过消息传递进行通讯。在典型情况下，每个概念模块都有一个进程。因此，假如在设计 中有一个系统调用模块，那么就必然有一个相应的进程来接收系统调用，并和能够执行系统 调用的其他进程（或模块）通讯以完成所需任务。在这些设计中，微内核部分经常只是个消 息转发站：当系统调用模块要给其他系统模块发送消息时，消息直接通过内核转发。这种方 式有助于实现模块间的隔离。（某些时候，模块也能够直接给其他模块传递消息。）在一些微 内核的设计中，更多的功能，如 I/O 等，也都被封装在内核中了。但是 根本的思想还是要 保持微内核尽量小，这样只需要把微内核本身进行移植就能够完成将整个内核移植到新的平 台上。其他模块都只依赖于微内核或其他模块，并不直接直接依赖硬件。 微内核设计的一个长处是在不影响系统其他部分的情况下，用更高效的实现代替现有系统模 块的工作将会更加容易。我们甚至能够在系统运行时将研发出的新系统模块或需要替换现有 模块的模块直接而且迅速的加入系统。另外一个长处是无需的模块将不会被加载到内存中， 因此微内核就能够更有效的利用内存。 通常嵌入式操作系统（如 Vxworks）采用微内核设计结构，以节省内存空间，而通用操作系 统（如 Linux）则采用宏内核设计结构。 1.6 Vxworks操作系统简介1 VxWorks 是专门为实时嵌入式系统设计开发的操作系统内核，为程序员提供了高效的实时 多任务调度、中断管理，实时的系统资源以及实时的任务间通信。在各种 CPU 平台上提供 了统一的编程接口和一致的运行特性，尽可能的屏蔽了不同 CPU 之间的底层差异。应用程 序员可以将尽可能多的精力放在应用程序本身，而不必再去关心系统资源的管理。基于 VxWorks 操作系统的应用程序可以在不同 CPU 平台上轻松移植。 VxWorks 是美国 Wind River System 公司（ 以下简称风河公司 ，即 WRS 公司）推出的 一个实时操作系统。WRS 公司组建于 1981 年，是一个专门从事实时操作系统开发与生产 的软件公司，该公司在实时操作系统领域被世界公认为是 具有领导作用的公司。 VxWorks 是一个运行在目标机上的高性能、可裁减的嵌入式实时操作系统。它以其良好的 可靠性和卓越的实时性被广泛地应用在通信、军事、航空、航天等高精尖技术及实时性要求 1 本节内容主要摘自http://www.hwacreate.com.cn/chanpin/dlcp/windriver/WorkBench.html，2010.06。

论文复现

deep-finance ： deep-finance深度学习 数据集 任务 描述 股票走势预测 通过推文和历史股价预测股票走势的综合数据集。 股票风险预测 标普500公司的电话会议数据集。 财务句子边界检测 FinSBD-2019数据集包含已自动分段的财务文本，可用于财务句子边界检测。 财务句子边界检测 Financial Phrasebank数据集包含4845个英语句子，这些句子是从LexisNexis数据库中发现的财经新闻中随机选择的。 财务问题解答 财务质量检查数据集是通过在2009年至2017年期间在“投资”主题下抓取Stack交换帖子来构建的。 财务情绪分析 FiQA SA数据集包括两种类型的论述：财经新闻头条和财经微博，以及带有手动注释的目标实体，情感评分和方面。 深度学习在股票市场预测中的应用：最新进展。 arxiv2020。 姜伟伟 个性化的所有人指标：具有股票嵌入功能的

海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。

Efficient Deep Learning.rar

闪光 链接到项目： : Flash是一个端到端的深度学习平台，允许用户在短短几分钟内创建，训练和部署自己的神经网络模型，而无需编写任何代码。 该平台当前支持两种类型的任务： 影像分类 通过使用它们来训练ResNet-34或MobileNet v2模型来对您自己的数据集中的图像进行分类。 培训通过转移学习进行，其中可用的模型将在ImageNet数据集上进行预训练。 情绪分析 通过在您自己的数据集上训练基于LSTM或GRU的顺序模型，从句子中预测情感。 将从头开始训练模型。 这个怎么运作 使用Flash很容易。 只需单击几下，您就可以自动训练和部署模型。 您只需要选择模型并上传数据集，就可以了。 无需任何代码或经验。 训练 要训​​练模型，您必须上传自己的数据集并选择模型参数。 根据数据集的大小，模型可能需要3到10分钟左右的时间来训练和部署模型。 上传配置后，平台将为您分配一个唯