数据结构:队列

队列是一种先进先出(FIFO, first in first out)的线性表,这一点跟栈是刚好相反的。这种数据结构只允许在表的其中一端插入元素,在另一端删除元素,就像我们日常生活中的排队一样。在队列中,最早进入队列的元素是最早离开的,进入越晚的元素离开的也越晚,不能从中间插队。

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数据结构:栈

栈是数据结构中的一种重要的线性结构,也是一种线性表,只是其操作受限。使用的过程,就像往桶里装和取物品一样,最先放进去的物品必须把后来放进去的压在上面的物品拿出去,才能取出。因此,栈是一种限定性的数据结构,其广泛应用与各类软件系统中。本文主要介绍栈的原理,并以一些应用实例来说明栈的功能。

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西安电子科技大学焦李成:AI发展,人才培养首当其冲

本文转载自 机器之心 · 大数据文摘

9月8日,以“人工智能:技术创新与社会影响”为主题的百千万人才工程创新大讲堂在京开幕。中国科学院副院长相里斌、人力资源社会保障部副部长汤涛出席活动。中国科学院院士、中科院自动化所智能感知与计算中心主任谭铁牛、中国科学院院士陈霖分别发表主旨报告。

其中,就人工智能人才培养的探索,来自西安电子科技大学的焦李成教授发表看法。

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数据结构:线性表

数据结构中的线性表是一种线性结构的数据集合,是n个数据元素的有限序列,其存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素,也存在着唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素,每个元素至多只有一个前驱和一个后继。其中,第一个元素没有前驱,最后一个元素没有后继。我们编程中最常用的一维数组(Array类)就是一种典型的线性表结构,高级一点的比如列表(List类),也是一种典型的线性表结构。这是一种最常用且最简单的数据结构。

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

前言

亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了!

torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58

想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一。

OUT OF MEMORY,显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量,然后程序奔溃了。怎么办,其实办法有很多,及时清空中间变量,优化代码,减少batch,等等等等,都能够减少显存溢出的风险。

但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础,如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小,想必知道了这一点,我们对自己显存也就会得心应手了。

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本文转载自:Oldpan的个人博客
浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小(https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory)
}

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ASRT:一个中文语音识别系统

ASRT是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为Auto Speech Recognition Tool,由AI柠檬博主开发并在GitHub上开源(GPL 3.0协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。算法模型在测试集上已经获得了80%的正确率。基于该模型,在Windows平台上实现了一个基于ASRT的语音识别应用软件,取得了较好应用效果。这个应用软件包含Windows 10 UWP商店应用和Windows 版.Net平台桌面应用,也一起开源在GitHub上了。

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邮件礼仪

写好一封电子邮件不是一件随意的事情,即使它很简单。很多人不注意这方面的问题,类似于见字如见人,一封规范有礼仪的电邮能够给自己争得一个较好的第一印象。写电子邮件我们需要注意邮件的礼仪问题,本文我们来探讨一下,写电子邮件我们要注意哪些问题,如何写一封符合邮件规范和礼仪的电子邮件。

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关联分析:关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种有意义的联系,所发现的联系可用关联规则或频繁项集来表示。频繁集的挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。本文将介绍关联规则挖掘的算法,并使用例子来实际演示如何进行关联规则的挖掘。

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