在JsonPath中使用表达式是一个非常好的功能，可以使用简洁和复杂的JsonPath。JsonPath中的表达式基本上是评估为布尔值的代码片段。基于结果，仅选择满足标准的节点。让我们看一下它的更多内容，但在此之前请确保您已经完成了关于Json和JsonPath基础知识的教程 JSON Jsonpa ...
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2019-01-26 12:36:24
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本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章，主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型，压缩为一个简单的student网络，来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销。作者使用的是基于对抗的学习策略，设计了一个block-wise training loss引导和优 ...
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2019-01-25 00:21:44
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看完了Deep Learning with Python，尝试了部分Keras的demo代码。 感觉Keras虽然容易上手，能够快速搭建出一个通用的模型，但是缺乏对底层的控制。 同时，在使用了自己编译的支持CUDA 10的tensorflow之后，总感觉有些不可控的bug出现；即使仅仅只是把demo ...
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2019-01-24 15:36:00
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SARSA v.s. Q-learning 爬格子问题，是典型的经典强化学习问题。 ...
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2019-01-24 11:01:09
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Double DQN 上一篇提到的DQN是基于Q-learning，更新也是基于贪婪算法，$Q \leftarrow Q + \alpha (R + \gamma \max Q' - Q)$。虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢，但是很容易过度估计(Overestimation)。因为算法每次更新 ...
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2019-01-23 21:36:24
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学习了一下swagger。 这是编写的Demo 源码 https://github.com/AmberBar/Learning/tree/master/swagger-learning/swagger 需要的小伙伴可以clone直接运行 访问地址 http://localhost:9999/swag ...
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2019-01-23 13:58:18
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来源：《Malware Traffic Classification Using Convolutional Neural Network for Representation Learning》，ICOIN 2017 from:https://www.jianshu.com/p/42a166d22 ...
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2019-01-22 13:13:39
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原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity 1- L? 正则化 泛化曲线：显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。 如果说某个模型的泛化曲线显示： ...
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2019-01-22 00:32:45
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【编者按】深度学习领域的三位大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton无人不知无人不晓。此前，为纪念人工智能提出60周年，Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作了这篇综述文章“Deep Learning”。 ...
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2019-01-21 17:07:33
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Preface Part 1: Introduction 1.1 The Structure of This Book 1.1.1 Introduction 1.1.2 Basic Facilities 1.1.3 Abstraction Mechanisms 1.1.4 The Standard ...
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2019-01-21 13:45:11
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