百度开源深度学习框架PaddlePaddle安装配置

一、环境配置

PC机一台+UBUNTU 16.04系统

二、过程

1、使用Docker安装PaddlePaddle

1)在Ubuntu 上安装 Docker: 参考 http://blog.p2hp.com/archives/4809

2)安装完后在命令行键入sudo service docker start和sudo docker run hello-world,验证Docker正确安装;

3)在命令行键入     sudo docker run -it paddlepaddle/paddle:0.10.0rc3-noavx /bin/bash开始下载安装Paddle docker,由于网络环境不同,下载速度会有所差异,等待Paddle docker的下载和安装

4)安装完成后,你会发现命令行发生变化了,变成了root@e1f3456e7992:/#,OK,安装成功

2、运行一个PaddlePaddle的Demo

我们以quick_start为例,

1)首先,从github上将paddle项目拉取到本地,或者从github上直接下载项目的zip压缩包:点我进入PaddlePaddle github项目

2) 进入/home/yangyanbin/下载/Paddle-develop/v1_api_demo/quick_start/data

3)在命令行键入 bash ./get_data.sh 下载实验数据

4)启动paddle的docker镜像

在命令行键入 …

《相对论 · 上》—— 过去,现在,未来是同时存在的吗?

If you pay attention, this episode is going to blow your mind.

—— Gabe Perez-Giz, PBS Spacetime

The distinction between past, present and future, is only an illusion, however persistent.

—— Albert Einstein

这是一篇有关《相对论》的文章,在这篇文章中,我想跟大家讨论两个非常有趣的话题,第一个就是上面的那句爱因斯坦亲口说过的话 —— 过去,现在,未来,是同时存在的。如果你觉得已经没有什么话题可以比它更加颠覆常识的话,那么看看第二个话题吧:牛顿认为,苹果从树上掉下来是因为苹果受到了地球的引力。而爱因斯坦则认为,不是苹果从树上掉下来撞到了地球,而是地球从下面升上去撞到了苹果。

有没有吓跑你?哈哈!如果你还在这儿的话,让我们开始吧!

十九世纪的最后一天,欧洲的科学家们欢聚一堂。会上,英国著名物理学家开尔文男爵发表了新年祝词,他在回顾物理学所取得的伟大成就时说:物理学的大厦已经落成,所剩的只是一些修饰工作,但是在经典物理学阳光灿烂的天空中,漂浮着两朵乌云。

第一朵是迈克耳逊

探寻人工智能 —— 破解灵魂的奥秘(强烈推荐)

# 这篇文是我2015年写的那篇文章的升级版,如果你已经读过那一篇,还是建议读一下这篇喔 #

我们可以想象一下,如果机器能够像人类一样思考,将是多么可怕的一件事?

首先,细胞的工作速度远远没有芯片快,因此计算机的思考速度会是人类的千万、甚至上亿倍。这样的系统可以在几秒钟内读完整个图书馆中的书,可以在几小时内读完世界上所有的科学著作和学术论文。在解决一个实际问题时,它在一秒钟内想到的解决方案,你可能要花一年。例如在哈佛大学的实验室里,科学家让一个拥有四条腿的机器人自己去学习如何奔跑 —— 从站起来,到会走路,最后到奔跑。机器的方法很简单:将四条腿所能够组成的运动方式全部尝试一遍。仅仅过了几个小时,它就学会了奔跑。其次,它的脑容量远远超过人类。人类大脑中所能够存储的东西是有限的,所以大脑必须进行仔细的筛选。在人的一生中,我们忘掉的东西远远多于我们记住的东西。很显然,机器人没有这个烦恼,它可以同时是数学家、物理学家、语言专家、博物学家、哲学家、生物学家等等。…

paddlepaddle的个性化推荐教程

个性化推荐

本教程源代码目录在book/recommender_system, 初次使用请参考PaddlePaddle安装教程,更多内容请参考本教程的视频课堂

背景介绍

在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,推荐系统(Recommender System)应运而生。…

如何为技术博客设计一个推荐系统(中):基于 Google 搜索的半自动推荐

与统计学相比,基于内容来向用户推荐相似的内容,往往更容易获得。对于推荐来说,则有两种方式:

  • 手动推荐
  • 自动推荐

手动推荐。在技术领域,作者通常比大多数读者更专业,他们往往知道什么是读者需要的。如,你看了一个 React 相关的文章,你可能会需要 Redux 相关的内容。

自动推荐。需要一些前提条件:融合现有系统的数据信息,获取一些用户的信息。随后,再计算出相关的内容,最后返回给读者。

而在这篇文章里,我们将介绍 :

  1. 标签生成的方式
  2. 基于手动标签推荐
  3. 半自动的标签推荐
  4. 全自动的基于内容推荐

标签生成

文章与我们平时使用的物品,有很大的不同之处。如手机,拥有固定的规格参数,价格、屏幕尺寸、运行内存(RAM)、机身内存、CPU、后置摄像头像素、前置摄像头像素等等,我们可以轻易地通过这些特征,了解用户大概需要什么东西。如果用户浏览的是 2880 的 某 pro 7 手机,那么某米 6 的手机可能更适合该用户。

而文章是一种非结构化的数据,除了作者、写作日期这一类的信息,我们很难直接描述其特性,也就难以判定文章之间是否是相似的。因此,我们就需要从文章中抽取出关键词,或称为标签,从而判断出用户喜欢的是某一种类别。

对于使用标签来向用户推荐产品的应用来说,标签生成方式有四种方式:

  • 手动标签
  • 机器生成推荐
  • 用户手动标记(UGC)
  • 混合学习式

手动标签

即,用作者、发布者手动添加相关标签,这种方式往往是最靠谱的。毕竟作者会比较专业,如文章《

如何打造一个破千 Star 的开源项目

这其实是之前在北京 Laravel Meetup 的一次分享内容,不过考虑到有很多人在公众号想听听关于我是如何做开源这个话题,所以就再次拿它讲一个文字版。

关于我,这个就没啥可讲的了,EasyWeChat 作者、Laravel China 创始人之一。

要想做好开源,这 8 个步骤缺一不可,当然这个过程周期是持续的,你会在不断开源过程中提升自己,学到新的东西。

第一件头疼的事情当然是 “做什么?”,不过根据我的个人经验来看,找一个开源项目 idea 并没有想象的那么难,一般有以下三个渠道:

第一个渠道是项目,因为大部分都是来自工作生活中,所以上图我把“项目”排到第一位。很多时候在我们的开发工作中,会经常遇到重复性的工作,比如你每启动一个项目都要搞一遍短信的发送,又得去找一遍用哪家的服务,还得折腾一遍权限系统,其实这些都是激发你创意的好时机。你会发现不是你一个人在重复,而是大家都在这样不停的重复做很多原本不需要重复做的事情。所以这时候就是你造轮子的好时机。

第二个创意来源就是交流群,我相信大部分同学的 QQ 都有不少技术交流群吧,你会发现很多人在群里会提重复的问题,或者一些伸手党会经常来问一些“有没有基于xxx的项目啊”、“有没有人会xxx” 诸如此类的问题。如果你发现这个需求确实挺多的,并且也没有一个好用的轮子,你就动手吧!

第三就是社区,一些论坛或者博客,也是发现需求的地方,基本都是从别人的讨论中发现创意,这些用户就是你的项目最直接用户。

做开源项目其实是一件比较费时费心的工作,它的最大难点并不在于代码,而是后期的维护持续的跟进。但是要想制作出一个受欢迎的开源项目,写好代码永远是关键的点,试想一下,一个人从你各种吹 B 的链接点到 GitHub,看到源码乱七八糟,格式不统一,驼峰+下划线各种混写,对齐也是 tab + space,注释基本为 0 的时候那个场景,是很吓人的,所以不管你的抽象能力怎么样,也不管你这个模块写得是否是那么的科学,请做好第一步:写好代码。

上图我列举了一些名词,难免有同学不认识,我这里大概介绍一下:

PSR 是国际框架组织 PHP-FIG(PHP Framework Interop Group) 制定的一系列规范,包括不限于自动加载,编码规范、缓存以及其它一系列接口规范。它虽然不是 PHP 官方标准,但是目前大多数开源项目都是按这个标准来的,所以,有必要认真了解一下。

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