人为智能,用总结机实现人类智能。机器通过大量锻练多少训练,程序不断自我学习、修正磨练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

成百上千童鞋一定有诸如此类的经历,老师说:我们记念,前天试验只好用中性笔哦!于是你啪嗒啪嗒跑去信用社甩出一张毛外祖父:高管!来两支中性笔~
主任回你:小盆友啊,我们这边有走珠笔、宝珠笔、圆珠笔,还有水笔、钢笔、签字笔,你要哪类啊?

历史观总计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o 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。训练模型过程,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)拿到改正策略,回归全部总括拿到估值网络。Google《Nature》杂谈,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

你立刻的神情一定是这般的:

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、处理音讯形式。输入层(input
layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

图片来源tieba.baidu.com

数量预处理,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。

什么鬼对不对!到底要买哪种啊?不用怕,今日我们就来讲讲要怎么采取中性笔。

纵深学习,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,减弱损失,反向传播(backword
propagation)。

在演说如何是中性笔前,我们先来做一下范围:

神经网络算法要旨,统计、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩大中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数目操练。

先是,下面提到的所谓走珠笔、宝珠笔、圆珠笔,是按笔尖结构来区分笔的花色。

分拣(classification)。输入锻炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有号子学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(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,激励函数拿到意况行动映射,适合连续决策领域。半监控学习(semi-supervised
learning),练习多少部分有标志,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有号子数据局部特征,大量无标志数据完全分布,拿到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

●圆珠笔、走珠笔的笔尖都有这么的滚珠结构

纵深学习入门,算法知识、大量数码、统计机(最好GPU)。
上学数学知识,磨炼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,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),磨练过程求解最优解次优解,基本概率总结、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导表明。

图形源于wikimedia.org

经文机器学习理论、基本算法,帮助向量机、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。

而中性笔,一般和水性笔、油性笔放在一块,以油墨属性来区分笔的类型。这两种油墨的笔都有分其余特色:

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。

●水性笔:油墨为纯水性,可以看作是一种染料,通过将挥毫表面的物质染色来达成着色的目标。常见水性笔包括钢笔、水彩笔、白板笔等。优点是书写流畅,缺点是洇纸、不易干,并且遇水会渲染开来。

经文杂文,最新动态研商成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、和讯、新媒体新闻,新锻练方法,新模型。

●水性笔遇水前后相比

团结出手训练神经网络,选用开源深度学习框架,重要考虑用的人多,方向重要会聚视觉、语音,初学最好从总计机视觉出手,用各类网络模型磨练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

●油性笔:油墨为油性,难溶于水,可以视作是一种涂料,通过覆盖书写表面来达到着色的目标。常见水性笔包括圆珠笔、记号笔、油漆笔等。优点是可以在比如玻璃、塑料、金属等非吸收外部书写。缺点则有气味难闻、性质不安定油墨易分解,难以长久保留等。

学入兴趣工作圈子,总结机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心思分析,医学行业,经济学印象识别,Taobao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。

●油性笔容易在纸上发出背痕

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

●中性笔:油墨性质介于下面两者之间,有偏水性油墨和胶状油墨多少个门类。书写流畅度不亚于水性笔,且保存时间更长,遇水也不便于化开。因而填写银行表单、考试卷子时,大多要求利用中性笔。

观念基于规则,倚重知识。总结方法为大旨机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经验提取特征,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。

这么表明,大家应该可以了然中性笔是一种什么的笔了对不对!

TensorFlow援助异构设备分布式统计(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主旨协同合作。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),长长时间记念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

童鞋们又要问了:小卖部那么多种笔,要怎么规定自己买到的是中性笔呢?

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运转由框架实现,用户指定什么设置做什么样运算。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,前向传来、反向传播、图形总括。共享练习模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

很粗略,领悟一个措施就足以轻松分辨——看笔芯!具体操作是这么的:

探究人群。学者,深度学习理论研究,网络模型,修改参数方法和辩论,产耱科研战线,理论探究、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,模型革新,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供优异模型。工业研商者,了然各个模型网络布局、算法实现,阅读出色故事集,复现成果,应用工业,主流人群。

❶水性笔笔芯

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(Google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。

图形源于google.com

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只需要构建图,书写总计内部循环,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),快速试验框架,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,添加数码。多语言辅助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现中央,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、分布式总计帮忙,TensorFlow数据流图不同总结元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

笔芯多为不透明设计,以预防墨水挥发。内部一般拔取棉轴替芯,平日能够用灌装墨水补充棉芯。

应用公司。Google、京东、一加、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

❷油性笔笔芯

2016.4,0.8版襄助分布式、多GPU。2016.6,0.9版协助活动装备。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,动态图总结TensorFlow
Fold。

图形源于gift800.cn

机器学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。二零一零年始发,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,22000品种,比寒用1000连串各1000图像,120万教练图像,5万证实图像,15万测试图像。每年邀请知名IT集团测试图片分类系列。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五序列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香港闽南语高校;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科技、香岛粤语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香岛粤语高校;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测五个子项目第一,马斯喀特音讯工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创造,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。集团出多少出钱,总计机化学家、数学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万日币奖励。
天池大数目比赛,阿里,穿衣搭配、新浪互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

墨水色泽浓重,由于油性墨水书写持久,所以笔芯一般都做很细,毕竟厂家或者要盈利的呗,你老写不完人家怎么卖笔,对不对~

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科技,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

❸中性笔笔芯

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

图形来源于qdfurongge.com

迎接付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

笔芯管墨水有明确的两层,上层的透明油性物质(锂基脂)重要效用是防备墨水挥发及倒流。

好了,介绍完中性笔的鉴别方法,下边我们立即进入萌仔耍流氓。。。啊不!推荐时间!

中性笔应该怎么选

图形来自staticq.jetpens.com

市面上的中性笔多如牛毛,各种品牌也都有投机的单身秘技,什么直液式、按压式,什么双珠、单珠,门道多得很。再增长每个人的书写习惯都不同等,相对没有哪一支笔能让所有人都如意。

对此使用者来说,不同造型的笔尖带来的书写感受会大不一样。相比普遍的中性笔笔头有两类:锥形头和针管头。

上边我们就依照这二种不同形态的笔头来推举一些中性笔,看看是否有一支能满意你的需要。

▌锥形头

这一类笔头最普遍的是0.5mm和0.7mm,最粗可以达到1.2mm。

❶三菱 UM-100 0.5mm/0.7mm

图表来源于mojebiuro.com

笔芯采用三菱“双珠”(Twin-ball)结构,除了笔尖的滚珠外,在笔尖和墨水囊交界处还有此外一颗用于制止漏墨的钢珠。

这多少个技术,可以看作是高端三菱中性笔的注明,而UM-100是应用这项技能里最有益的那一款。

笔杆造型极为朴素,连橡胶手柄都没有。但是只要你自己缠上几圈胶布,闭上眼睛静静去感受,那么只有多少个字可以形容:超值!

❷斑马JJ100 0.5mm

图表源于denero.pl

斑马(Zebra)起源于1897年的石川制笔,也是东瀛的大名鼎鼎制笔公司之一。

那支笔最大的特性就是糙,五大三粗的外形和做工,绝无星星日系小清新。出水粗放,笔触迟钝,但却不行地健全耐操。

它相对是天猫发货小哥的佛法:填快递单,戳断封箱胶带势如破竹。虽然掉在地上被踩上几十脚也不会碎,风吹雨打都不怕,发财致富全靠它!

其余,它还特别福利,对于看中品牌和资产的合作社购进来说是再好但是了~

❸三菱 UM-151 0.38mm

图片源于dangdang.co

设若有总括过中国区域销量最大的一支中性笔,在我看来最有可能的就是它了。

用作Signo类其它代表作,在国内引领了“极细”风潮,还提供了19种颜色的笔芯。

图表来源于static1.jetpens.com

这是一支操控精确的笔,在笔划末端你还可以够任意的经过点顿拿到赏心悦目标转变,同时不爆发洇墨。

假如非要说UM-151的一个通病,这就是:请一定记得盖好笔盖!油墨因为耐水性卓绝,所以也非常易干。

❹施耐德 Topball847 0.5mm

图形来自amazon.com

德意志品牌,特点是下水相比较吝啬,写起来像油性笔。那支笔的弹性笔尖很有意思,书写线条相比粗,喜欢粗体的童鞋可以买一支玩玩。

◤锥形笔头里,不提议选拔此外0.38mm之下的中性笔。倘诺要追求极细的话,如故考虑针管笔吧。

针管头

在加工成笔头在此之前,它是一根完整的细管,通过精密仪器从3个趋势在细管前端打3个凹点,形成球珠的碗座。而背后的细管则形成三角形的油槽。油墨经过油槽流出,再通过球珠的轮转带出油墨,完成书写过程。

●加工过的针管笔尖会有醒目标3个凹点

图片源于zhihu.com

❶百乐 美版V5 0.5mm

图表来自aliimg.com

百乐Precise多级中的V5,是美利坚同盟国的公民中性笔,你可以在美利坚联邦合众国任何一个沃尔玛见到它,几乎销了有20年。

但是要小心,国内可以买到的V5与美版V5只有外形类似,产地和颜色都不平等。具体区别表现在线幅变化不如美版显明,黑度也不如美版。国内更类似美版V5书写感受的是百乐P500。

图片来自7xsj.com

美版V5是自我用过的最顺滑的中性笔,没有之一。0.5mm的针管笔芯实际线宽只有0.3mm,加上粗大的直液墨囊,其书写寿命是直液式中性笔中最高的一款,保守估摸在1200米以上。

派通 BLN105 0.5mm

图片源于dinero.pl

为了追求极致顺滑,派通的LRN5笔芯压缩了笔尖直径,并且专程研发了速干墨水,使得0.5mm的笔尖看起来特别细,但出水依然流畅。

唯一的欠缺大概是耗墨速度有点快。

❸施德楼 Pigment Liner  308

图表来源于jc.hlgnet.com

这支笔严俊来说应该算作勾线笔,笔尖粗细从0.05mm到0.8mm可选。

图形来源于tml-comunicazione.it

见怪不怪书写用的话,0.3-0.7的粗细都能有不易的意义,怎么选就看您个人喜好了。

德国原产的人格加上纤维笔头的通畅出水,相对称得上精品。

❹百乐 Frixion LFBS-18UF 0.38mm

图形来自static1.jetpens.com

可修改笔迹的中性笔,水瓶座福音!

Frixion摩擦笔连串是世界上最好的可擦写中性笔,而那款是绝无仅有的0.38mm的出品。绘制原型图、写日记或是做头脑风暴时,秒分钟把一张A4纸变成白板,俨然神器。

唯独要提拔我们,千万不要用它来写重要文件或是签合同!可以擦掉好可怕!

除此以外,倘诺要写大量文字,最好不用用可擦写中性笔。它们的弱点是笔感不明晰,墨色干枯无力,线条缺乏思新求变——说白了就是不!好!写!

◤一般的话针管笔的出墨稳定性要比锥形笔更高,但书写流畅度稍差,而且笔触会比较易于晃动。

萌仔总括

图形来源于flickr@marco_uccellini

得益于自身的助益,中性笔可以说是最符合平常使用的工具,书写流畅,使用方便,而且基本上价格实惠。

实际采取的话呢,提议从大品牌出手,三菱、百乐、派通、斑马都是优等的挑选。国产则可以设想晨光、真彩、白雪等。

这些品牌技术过关,出货量大,出现质地问题的几率就会小很多。而且用于替换的笔芯、笔头等配件也更便于找到。

作者:萌仔

知乎果壳网:@萌仔睡不醒

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