演说||国学——我们还有底气称自己是“文化人”吗

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//*诸君同学,我们深夜好。我是演说人xx。

正要在后台的时候,我回想了几天前在爱人圈里流行起来的一个娱乐:收到多少个赞,这学期就读多少本书。大家的靶子显然拿到了三菱的支撑,没过多长时间就一共了几十个赞。我看了未来,也逐一为他们点了一个赞,其余又帮她们截了一个图,打算期末的时候再问问他们有没有看完那么多的书。我这么做的因由,并不是不情愿相信他们,而是在大家身边,总是有过几个人欢喜在书桌上码着一摞书说要屯着逐渐看,很五人在新学期起先的时候决定要读几十本书,一百本书。不过,到最后实在贯彻诺言的,寥寥无几。

囤积了那么多书的我们,到底有多长时间没有读书了?一天?一周?一个月?如故一年?我记得清朝小说家黄山谷有这般一句话,他说:“三日不阅读,便觉面目可憎。”依据这多少个正式来看的话,我们的外貌一定已经同病相怜直视了。

不过我记忆儿时协调也是很爱看书的,我还记得自己出席过该校的背唐诗比赛,依然唯一一个把一百首古诗全体背下来的娃儿。不过先天为啥连在路边报亭里的读者、意林都舍不得买来看了吗?

新生自我找到了答案,原来自己天天仍然在海量的开卷,只可是是对开头机屏幕,看一看娱乐圈里又生出了何等新鲜事,网上又发布了什么神奇的帖子,再关注一下自我喜爱的影星最近有哪些行程……好像手机里装着一个中外,令人比比皆是,哪还没事读书呢。回首过去的一年,自己读过的书真是屈指可数。

本身暴发了危机感,但如故不停的抚慰自己:即便手里没有书,也不是不阅读阿。我可以找多少个关于阅读的微信公众号,或者出版社的搜狐,同样是在阅读啊。不过实践评释,网上广大洒洒的篇章,质料接连参差不齐,却无一例外地有着诱人的题目,诱惑着您的点击量,读完将来,一番感慨,却一无所获。更关键的是,那即便可以让我们获取信息,引发感悟,但是毕竟承载不了厚重的灵魂。往往是一口鸡汤灌得我们斗志昂扬,不过当鸡汤下肚,打了一个隔的工夫,就又赶回了原先的真容,毫无起色。这几个戳中内心的金句,终究不可能提供可以改正生活的实质性引导,偶尔读一读能够怡情,然则,多读无益。

在那么些信息爆炸的一代,大家的活着处处洋溢科技要素,生活更加便利,我们的思考却更是怠惰。在座的各位,我们都是硕士,是儒生,可假如大家天天都是过着如此的生活,大家还有底气称自己是“文化人”吗?

钱穆先生曾说:“中国知识,于世界为先进。”不过我们注意获取新闻,却忘记了确实的国之宝贝。古人留下的文化遗产,还亟需大家去继续和发扬。即便现在一度没有当场王羲之这盛大的兰亭集会,但我们仍可以够在心头搭建属于我们自己的世外桃源。

白岩松谈到阅读时这样说道:“假使没有读书,你会走到死路的无尽。而在书中,你会读到跟你具备同样经历的人,在老大死路尽头记录下来的所思所想,会帮你推开一扇新的门。”所以当自己掌握那多少个道理之后,我就再也不敢轻视国学经典的轻重,开头大规模的翻阅,并且从中我发觉,其实读书并不是一件枯燥的事,相反,大家读得越多,才越能发现自己的知识面是何其狭窄。而且在潜意识中,大家的仪态、谈吐、境界,都上升到一个更高的层次。在陶渊明的诗文里搜索君子的隐逸,在苏仙的天马行空里读书逆境中的淡定,在关汉卿的忘情中抽取洁净的血流,在如此的震慑与感染之下,我更加能感受到一种文化的洗礼,然则这种洗礼和欣喜,却是任何网络情报都不可以带给自身的。

《中国随想大会》这档节目风行一时,与其余富含娱乐性质的节目有所不同,它带给大家更多的是振奋上的锻练,让大家在诗词当中享受国学经典的魅力。并且从它的收视率情状我们就足以发现,其实大家大部分人要么对知识完美异常喜爱的,只可是因为一时在提升,我们的活着被更多科技要素所填充。所以大家更应当在如此快节奏的生活中把握住发展的步履,快步慢行,时常体会国学漂亮之韵律,让这或高亢或柔美的词章,溅落在历史的过程里,点燃遥远的名著!

谢谢我们!

人为智能,用统计机实现人类智能。机器通过大量磨炼多少磨炼,程序不断自我学习、修正练习模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

传总总结机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯(Max)算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。锻炼模型过程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)拿到立异策略,回归全部总计得到估值网络。Google《Nature》故事集,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

深度学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理信息格局。输入层(input
layer)输入练习多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

数据预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传来(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

深度学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,缩短损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法核心,总计、连接、评估、纠错、磨炼。深度学习扩张中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数码锻练。

分类(classification)。输入锻炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和符号映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有号子学习为监察学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数拿到情况行动映射,适合连续决策领域。半监察学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有号子,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局部特征,大量无标志数据完整分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

深度学习入门,算法知识、大量数目、总计机(最好GPU)。
上学数学知识,练习过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),锻练过程求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导声明。

经文机器学习理论、基本算法,协理向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

经典随想,最新动态探讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、博客园、新媒体音信,新操练方法,新模型。

投机出手练习神经网络,拔取开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从总结机视觉动手,用各类网络模型锻练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作领域,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、视频指标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、情感分析,法学行业,艺术学影象识别,Tmall穿衣,衣裳搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

干活问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合实际行业领域工作立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作要求。

历史观基于规则,依赖知识。总括办法为主导机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,遵照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow襄助异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU大旨协同合作。分布式架构调度分配总括资源、容错。TensorFlow补助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间回忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,用户指定什么设置做哪些运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总结。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更复杂网络,可解释性,有效日志调试。

探讨人群。学者,深度学习理论啄磨,网络模型,修改参数方法和申辩,产耱科研战线,理论钻探、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型改进,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供优质模型。工业研究者,领悟各样模型网络布局、算法实现,阅读非凡随想,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只需要构建图,书写总括内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、笔记本、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),赶快试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数据。多语言协助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现核心,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式统计协助,TensorFlow数据流图不同总括元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

选择集团。Google、京东、红米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版补助分布式、多GPU。2016.6,0.9版匡助移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总计TensorFlow
Fold。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二零一零年起来,最大图像识别数据库,1500万张有标志高分辨率图像数据集,22000项目,比寒用1000类别各1000图像,120万训练图像,5万认证图像,15万测试图像。每年邀请著名IT集团测试图片分类系列。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五连串错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香江普通话大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香港(Hong Kong)普通话大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港(香港)中文大学;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST录像物体探测六个子项目第一,塔那那利佛信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创设,数据发掘、数据解析预计竞赛在线平台。公司出多少出钱,统计机数学家、科学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万美金奖励。
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参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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