Fold

1. fold介绍 从本质上说，fold函数将一种格式的输入数据转化成另外一种格式返回。fold, foldLeft和foldRight这三个函数除了有一点点不同外，做的事情差不多。我将在下文解释它们的共同点并解释它们的不同点。 我将从一个简单的例子开始，用fold计算一系列整型的和。 val numbers = List(5, 4, 8, 6, 2) numbers.fold(0) { (z,

reduce()——规约操作，包含reduceLeft()和reduceRight()两种操作。 fold()——折叠操作，包含foldLeft()和foldRight()两种操作。 两者功能相似，不同之处在于： fold()操作需要从一个初始值开始，并以该值作为上下文，处理集合中的每个元素。 reduce()操作举例： scala> val list = List(1,2,3,4,5) list

fold命令用于控制文件内容输出时所占用的屏幕宽度。fold命令会从指定的文件里读取内容，将超过限定列宽的列加入增列字符后，输出到标准输出设备。若不指定任何文件名称，或是所给予的文件名为“-”，则fold指令会从标准输入设备读取数据。 语法 fold(选项)(参数) 选项 -b或——bytes：以Byte为单位计算列宽，而非采用行数编号为单位； -s或——spaces：以空格字符作为换列点； -w

折叠表达式(fold expression) 折叠表达式是C++17新引进的语法特性。使用折叠表达式可以简化对C++11中引入的参数包的处理，从而在某些情况下避免使用递归。 语法形式 折叠表达式共有四种语法形式。分别为一元的左折叠和右折叠，以及二元的左折叠和右折叠。 一元右折叠(unary right fold) ( pack op ... ) 一元右折叠(E op ...)展开之后变为 E1 o

reduce reduce表示将列表，传入一个函数进行聚合运算。 reduce源码 [A1 >: A]：reduce的参数A1必须为调用reduce数据集元素类型的子集 reduceLeft(op)：将匿名函数op传递给reduceLeft,底层调用reduceLeft实现 op: (A1, A1) => A1：第一个A1为当前聚合后的变量，第二个A1为当前要聚合的元素。最终返回A1类型的变量 r

fold命令 fold命令用于限制文件列宽，其会从指定的文件里读取内容，将超过限定列宽的列加入增列字符后，输出到标准输出设备。若不指定任何文件名称，或是所给予的文件名为-，则fold命令会从标准输入设备读取数据。 语法 fold [OPTION]... [FILE]... 参数 -b, --bytes: 计算字节数而不是列数。 -s, --spaces: 在空格处跳过。 -w, --width=

先上结论，conv = unfold + matmul + fold. 即卷积操作等价于，先unfold(展开)，再执行矩阵乘法matmul，然后再fold(折叠)。具体过程如下： unfold函数将一个输入Tensor(N,C,H,W) 展开成 (N,C * K1 * K2, Blocks)，其中kernel形状为(K1,K2)，总的Block数为Blocks。即把输入的Tensor根据kern

Fold算子：将数据流的每一次输出进行滚动叠加，合并输出结果 示例环境 java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1 示例数据源（项目码云下载） Flink 系例 之 搭建开发环境与数据 Fold.java import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.common.func

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。

你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。

主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的