李林 编译自 Google Research Blog
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。
和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级编辑和调试。
此外，Tangent还有更多调试和设计机器学习模型的功能：
2024年10月06日
李林 编译自 Google Research Blog
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谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。
和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级编辑和调试。
此外，Tangent还有更多调试和设计机器学习模型的功能：
2024年10月06日
各种土方量的计算方法汇总
8.2.1 DTM法土方计算
由DTM模型来计算土方量是根据实地测定的地面点坐标（X，Y，Z）和设计高程，通过生成三角网来计算每一个三棱锥的填挖方量，最后累计得到指定范围内填方和挖方的土方量，并绘出填挖方分界线。
DTM法土方计算共有三种方法，一种是由坐标数据文件计算，一种是依照图上高程点进行计算，第三种是依照图上的三角网进行计算。前两种算法包含重新建立三角网的过程，第三种方法直接采用图上已有的三角形，不再重建三角网。下面分述三种方法的操作过程：
2024年10月06日
编者按：本文转载于酷耍（http:/kooshua.com）
这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。
当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。
2024年10月06日
李林 编译自 Google Research Blog
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。
和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级编辑和调试。
此外，Tangent还有更多调试和设计机器学习模型的功能：
2024年10月06日
在这篇文章中，我将解释NALU，它的架构，它的组件和传统神经网络的意义。这篇文章的主要目的是提供简单直观的NALU解释（包括概念和代码）。
神经网络，从理论上讲，都是很不错的函数逼近。他们几乎总能学习输入（数据或特征）和输出（标签或目标）之间的任何有意义的关系。因此，它们被用于各种各样的应用，从物体检测和分类到语音到文本转换，再到可以击败人类世界冠军球员的智能游戏代理。有许多有效的神经网络模型满足了诸如卷积神经网络（CNN），递归神经网络（RNN），自动编码器等应用的各种需求。深度学习和神经网络模型的进步本身就是另一个主题。
2024年10月06日
git有两个仓库，一个本地仓库，一个远端仓库。大部分开发工作都是在本地仓库完成，程序没有问题后提交到远端仓库。
一般是多用户维护一个git仓库
2024年10月06日
版本控制系统就是负责管理来自于多个提交者（通常是开发者）之间的提交的。有时候多个开发者可能会编辑同一部分内容。一旦开发者A编辑了开发者B正在编辑的内容，冲突就会产生。为了降低冲突发生的概率，开发者们会在独立的分支内开展工作。git merge命令的主要职责就在于整合不同分支并且解决冲突。
2024年10月06日
Git是当前应用最广泛的版本控制系统之一，是每个开发人员都要了解的重要工具。
它与其他版本控制系统相比，最大的好处之一是它的分支功能。