云计算应用论文2000字，电子科技大学怎么样？
电子科技大学是以电子、通信学科为特色的985名校。
电子科技大学，位于四川成都，是985工程重点建设大学。两电一邮成员，被誉为“中国电子类院校的排头兵”。
电子科大的电子技术学科之所以这么牛，是因为有好的基础。1956年，由交通大学（现上海交通大学、西安交通大学）、南京工学院（现东南大学）、华南工学院（现华南理工大学）的电讯工程有关专业合并创建现在的电子科技大学。
在科研人才方面，电子科大有专职院士7人，长江学者27人。
电子科大有国家重点学科6个。
一级学科国家重点学科（2个）
电子科学与技术、信息与通信工程
二级学科科国家重点学科
通信与信息系统、信号与信息处理、电路与系统、物理电子学、微电子学与固体电子学、电磁场与微波技术。
国家重点（培育）学科（2个）
光学工程、计算机应用技术
学校有国家级重点实验室4个
通信抗干扰技术重点实验室
微波电真空器件国家级重点实验室
极高频复杂系统重点学科实验室
电子薄膜与集成器件国家重点实验室
在具体学科排名上（数据来自2017校友会）
光学工程一级学科，电子科大第7名。
计算机科学与技术一级学科，电子科大13名。
电子科学与技术一级学科，电子科大第一名。
软件工程一级学科，电子科大第8名。
信息与通信工程一级学科，电子科大第5名。
仪器科学与技术一级学科，第8名。
2017校友会排名，电子科大位列29名。
在就业薪资上，因为电子科大大多是IT相关热门专业，就业非常不错。据有的学长说，不是IT相关专业的学生，受四年技术氛围熏陶，编程技术也是大有长进~~
电子科大以工科为主，男生较多，来看一组电子科大的招生宣传照片，也有美丽的学姐和帅气的学长。最主要的是，我们还有自动化的车床，赛车，电路板等高科技设备做照片背景，秒杀大多数高校的“庸俗”的招生宣传照~~（图片来自学校官网）
塔尖，介绍国内优秀大学，有趣有料，欢迎关注。你经历过最毁三观的事情是什么？
二十多年前，小芸和大姐夫张亮私奔了，但是大姐却始终不肯离婚！中间只要二人回来，大姐就会逼自己的妹妹小芸相亲找人结婚。
可是这俩人每次回来后不久就又一起跑了！但是二十多年后，他们三人居然能坐在一起和平共处，像之前什么也没有发生一样！
二十多年前，这个张亮勾搭了两个妙龄女子。一个是她老婆的表妹小芬，一个是他老婆的亲姊妹小芸！当初表妹小芬的父母知道后。就赶紧断了他们的联系，匆匆忙忙把女儿找个婆家嫁了！
而这个张亮，就又把魔爪伸向了自己老婆的亲姊妹小芸！
具体是怎么忽悠，又是怎么得逞的？我们一概不知。或许是被猥亵后，半恐吓半忽悠。毕竟小芸当时也只有十五六岁。
但是当大家都发现这件事情的时候，小芸已经忘了自己是怎么被胁迫的，不知道是被洗脑了，还是被PUA了。她居然爱上了这个张亮！
但是，二十年前，在农村，也没有什么娱乐新闻。于是，一时间方圆十里，人尽皆知——这家的小姨子小芸跟了她大姐夫张亮。
虽然小芸还爱着张亮，但是全村人的指指点点，让她接受不了，于是她自己找到张亮想要分手！
可是这个张亮却依然死缠烂打，后来实在忍受不了流言蜚语，小芸就喝药自杀了！
自然是没有死成。被同村的村民开拖拉机带到医院给救活了！
而死过一次的小芸，居然天不怕地不怕了！她居然在一个深夜和张亮私奔了！
他们逃到了新疆！
这个张亮，当年的模样，我想不起来了，反正现在已经老了，又老又丑又胖，有点像沙皮犬！
但是据说，二十多年挺有钱的。我问我妈妈，他们当初为什么逃到了新疆？怎么不往深圳那边跑呢？当时深圳那边正在改革。
我妈妈说，因为这个张亮有亲戚在新疆开工厂。
我妈妈还说，当初他们就算去了深圳也不会发家致富，因为他们在新疆啥也不干，就坐吃山空。
很快，带的钱都花光了。这俩人就进工厂了。后来基本上都是小芸上班养着张亮。
再说回这个大姐。其实在我们看来，大姐比她的这个妹妹小芸长的好看多了。大姐是瘦高苗条，小芸个子却很矮！
但是样样比不过她的亲妹妹，却把她老公给拐跑了。奇怪的是，这个大姐，她居然不恨自己的丈夫，只恨自己的亲妹妹和自己的父母！她恨小芸拐跑了张亮，也恨她的父母没有管教好她的妹妹！
她不仅不离婚，还拼命想挽回婚姻！她主动把婆婆接到她的住处，帮她看孩子，她就拼命的上班挣钱养家。
其实她原本可以主动离婚，然后再找个好人家的。可是不知道她怎么想的。她固执地一个人撑起这个破碎的家，这一撑就是二十多年！
二十多年后，已经五十多岁的张亮回来了，大姐居然不计前嫌的原谅了他。三十多岁的小芸也回来了，她谈了一个男朋友，没想到没几个月就怀孕了。
她说：以前跟张亮在一起的时候，都没做过避孕措施，还以为自己不会生育，后来才知道，原来张亮已经丧失生育功能了！
后来，小芸就闪婚生了一个儿子。这个时候，她们姐妹还是不能见面的。
家庭聚会，只能来一个，另一个就识相的不来。
后来又过了几年，这两姊妹不知怎么竟和好如初了！逢年过节居然相互走动。
所有人都知道的事情，就只有小芸的丈夫被蒙在鼓里！
但是天下哪有不透风的墙？后来，不知道哪个亲戚是喝醉了，还是故意借着酒劲儿告诉了小芸的丈夫关于“小芸和张亮”的往事。
小芸的丈夫，也是内心挣扎了好几天。后来也想通了，自己也算老来得子了！而且自己也清白不到哪去！
后来他总感觉每次聚会，这个大姐夫都是来看他老婆的。那他就也看大姐夫的老婆。
这一看不打紧，那是越看越喜欢！大姐的确比他老婆好看。不管是身材，样貌还是气质都比他老婆好。
而大姐也非常喜欢这个妹夫。
所以每次聚会，就会看见一个奇怪的现象——大姐夫开心地看小芸，而妹夫开心地看大姐！
然后，吹牛，喝酒！醉了再拉回家！
不知道他们当事人是怎么想的，反正我们旁观者看了觉得非常毁三观！他们是真有勇气和平共处啊！总结：大家千万不要向他们学习，因为他们的人生本来可以更好！但是就是因为做了一些毁三观的事情，导致整个家族几十年都不得安宁！甚至还遭了一些“报应”！
这是我经历过的最毁三观的事情了！一直憋在心里，无处诉说。[雾霾]你觉得毁三观吗？欢迎留言讨论哦！[赞]
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科技可以改变世界吗？
科技可以改变一切，这要看一切是什么了。如果是自然界亘古不变的自然规律，或者人文人性方面的科技可能改变不了。但是如果是生产生活方式的话，科技确实可以改变这一切，如果现在没有改变那不是说改变不了，那是技术不到位。
技术是人创造出来的，说到底还是人类自己改变了生活，改变了世界，技术只是人类在改变过程中所使用的媒介和工具而已。
设世界科技强国的号角已经吹响，科技创新的春天已经来临。推进科技创新，建设科技强国，首先必须选择好方向，确定好重点领域，然后实施科技攻坚。5月30日，习近平在全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会上指出：“实现‘两个一百年’奋斗目标，实现中华民族伟大复兴的中国梦，必须坚持走中国特色自主创新道路，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，加快各领域科技创新，掌握全球科技竞争先机。” 这“三个面向”为我国科技创新指明了主攻方向。请随小编一起学习。
一、面向世界科技前沿
“虽有智慧，不如乘势。”加快科技创新，建设世界科技强国，必须审时度势，面向世界科技前沿，开展前瞻性的研究，加强对有望成为今后主流科技的研究和开发。习近平指出：“我国科技界要坚定创新自信，坚定敢为天下先的志向，在独创独有上下功夫，勇于挑战最前沿的科学问题，提出更多原创理论，作出更多原创发现，力争在重要科技领域实现跨越发展，跟上甚至引领世界科技发展新方向，掌握新一轮全球科技竞争的战略主动。”
“不谋万世者，不足谋一时；不谋全局者，不足谋一域。”科学技术是世界性、时代性的，发展科学技术必须具有全球视野、把握时代脉搏。历史经验表明，科技革命总是能够深刻改变世界发展格局。一些国家抓住科技革命的难得机遇，实现了经济实力、科技实力、国防实力迅速增强，综合国力快速提升。近代以后，由于国内外各种原因，我国屡次与科技革命失之交臂。当今世界，新一轮科技革命蓄势待发，物质结构、宇宙演化、生命起源、意识本质等一些重大科学问题的原创性突破正在开辟新前沿新方向，一些重大颠覆性技术创新正在创造新产业新业态，信息技术、生物技术、制造技术、新材料技术、新能源技术广泛渗透到几乎所有领域，带动了以绿色、智能、泛在为特征的群体性重大技术变革，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人和智能制造技术相互融合步伐加快，科技创新链条更加灵巧，技术更新和成果转化更加快捷，产业更新换代不断加快，使社会生产和消费从工业化向自动化、智能化转变，社会生产力将再次大提高，劳动生产率将再次大飞跃。习近平指出：“如果我们不识变、不应变、不求变，就可能陷入战略被动，错失发展机遇，甚至错过整整一个时代。”习近平强调：“抓住新一轮科技革命和产业变革的重大机遇，就是要在新赛场建设之初就加入其中，甚至主导一些赛场建设，从而使我们成为新的竞赛规则的重要制定者、新的竞赛场地的重要主导者。”
科技革命的发生不是偶然的，科技创新的不断出现与发展是科技革命发生的必然前提。科技创新的重大突破和加快应用极有可能重塑全球经济结构，使产业和经济竞争的赛场发生转换。习近平指出：“面对科技创新发展新趋势，世界主要国家都在寻找科技创新的突破口，抢占未来经济科技发展的先机。我们不能在这场科技创新的大赛场上落伍，必须迎头赶上、奋起直追、力争超越。”习近平强调：“我国广大科技工作者要敢于担当、勇于超越、找准方向、扭住不放，牢固树立敢为天下先的志向和信心，敢于走别人没有走过的路，在攻坚克难中追求卓越，勇于创造引领世界潮流的科技成果。”
二、面向经济主战场
“穷理以致其知，反躬以践其实。”科技要发展，必须要使用。科技水平已经成为影响世界经济周期最主要的变量之一，也是决定经济总量提升的最主要因素。每一次科技革命都会扩大经济总量，为经济发展带来一个黄金发展期。因此，要面向经济主战场，推动科技和经济社会发展的深度融合，打通从科技强到产业强、经济强、国家强的通道。习近平指出：“科学研究既要追求知识和真理，也要服务于经济社会发展和广大人民群众。广大科技工作者要把论文写在祖国的大地上，把科技成果应用在实现现代化的伟大事业中。”
面向经济主战场，加快科技创新，是保持我国经济持续健康发展的必然选择。经过改革开放30多年努力，我国经济总量已经居世界第二。但是，我国经济发展不少领域大而不强、大而不优。新形势下，长期以来主要依靠资源、资本、劳动力等要素投入支撑经济增长和规模扩张的方式已不可持续，我国发展正面临着动力转换、方式转变、结构调整的繁重任务。现在，我国低成本资源和要素投入形成的驱动力明显减弱，需要依靠更多更好的科技创新为经济发展注入新动力；社会发展面临人口老龄化、消除贫困、保障人民健康等多方面挑战，需要依靠更多更好的科技创新实现经济社会协调发展；生态文明发展面临日益严峻的环境污染，需要依靠更多更好的科技创新建设天蓝、地绿、水清的美丽中国；能源安全、粮食安全、网络安全、生态安全、生物安全、国防安全等风险压力不断增加，需要依靠更多更好的科技创新保障国家安全。在十八届五中全会第二次全体会议上，习近平指出：“创新发展注重的是解决发展动力问题。我国创新能力不强，科技发展水平总体不高，科技对经济社会发展的支撑能力不足，科技对经济增长的贡献率远低于发达国家水平，这是我国这个经济大个头的‘阿喀琉斯之踵’。新一轮科技革命带来的是更加激烈的科技竞争，如果科技创新搞不上去，发展动力就不可能实现转换，我们在全球经济竞争中就会处于下风。”习近平强调：“促进科技和经济结合是改革创新的着力点，也是我们与发达国家差距较大的地方。要围绕产业链部署创新链，聚集产业发展需求，集成各类创新资源，着力突破共性关键技术，加快科技成果转化和产业化，培育产学研结合、上中下游衔接、大中小企业协同的良好创新格局。”
服务经济社会发展主战场，必须加快推进科研成果转化。现在，科研成果转化周期越来越短，一项科研成果如果在转化周期内没有转化为生产力，其经济潜能就会很快衰减。科学研究不能仅满足于提出新想法，写出技术报告、发表科研论文、形成专利，更要密切结合到关键技术的研发过程中去，以科研成果快速转化为生产力为使命。习近平指出：“科技创新绝不仅仅是实验室里的研究，而是必须将科技创新成果转化为推动经济社会发展的现实动力。”习近平强调：“科技成果只有同国家需要、人民要求、市场需求相结合，完成从科学研究、实验开发、推广应用的三级跳，才能真正实现创新价值、实现创新驱动发展。”多年来，我国一直存在着科技成果向现实生产力转化不力、不顺、不畅的痼疾。这个问题解决不好，科研和经济始终是“两张皮”，科技创新效率就很难有一个大的提高。习近平强调：“要深入研究和解决经济和产业发展亟需的科技问题，围绕促进转方式调结构、建设现代产业体系、培育战略性新兴产业、发展现代服务业等方面需求，推动科技成果转移转化，推动产业和产品向价值链中高端跃升。”
三、面向国家重大需求
当前，国家对战略科技支撑的需求比以往任何时期都更加迫切。科技创新必须把国家重大战略需求放在首位，为国家发展和民族复兴作出卓越贡献。习近平指出：“党中央已经确定了我国科技面向2030年的长远战略，决定实施一批重大科技项目和工程，要加快推进，围绕国家重大战略需求，着力攻破关键核心技术，抢占事关长远和全局的科技战略制高点。”
围绕国家战略需求，实施重大科技项目。习近平指出：“落实创新驱动发展战略，必须把重要领域的科技创新摆在更加突出的地位，实施一批关系国家全局和长远的重大科技项目。这既有利于我国在战略必争领域打破重大关键核心技术受制于人的局面，更有利于开辟新的产业发展方向和重点领域、培育新的经济增长点。”从20世纪上半叶开始，特别是“一战”和“二战”期间，重大科技工程逐渐成为科学的热点。“曼哈顿计划”、“阿波罗登月计划”、“人类基因组计划”等这些带有“大科学”时代标志的工程，让人们记忆深刻。就我国而言，“两弹一星”、载人航天、蛟龙号等一批耳熟能详、展示中国科研实力的工程已拔地而起。当前，在满足我国固有的重大需求的同时，新一轮科技和产业革命已经催生互联网+、分享经济、智能制造等新产业新业态，同时也正在创造巨大新需求。日前发布的《国家创新驱动发展战略纲要》指出：“坚持国家战略需求和科学探索目标相结合，加强对关系全局的科学问题研究部署，增强原始创新能力，提升我国科学发现、技术发明和产品产业创新的整体水平，支撑产业变革和保障国家安全。”习近平指出：“2014年8月，我们确定要抓紧实施已有的16个国家科技重大专项，进一步聚焦目标、突出重点，攻克高端通用芯片、集成电路装备、宽带移动通信、高档数控机床、核电站、新药创制等关键核心技术，加快形成若干战略性技术和战略性产品，培育新兴产业。在此基础上，以2030年为时间节点，再选择一批体现国家战略意图的重大科技项目，力争有所突破。从更长远的战略需求出发，我们要坚持有所为有所不为，在航空发动机、量子通信、智能制造和机器人、深空深海探测、重点新材料、脑科学、健康保障等领域再部署一批体现国家战略意图的重大科技项目。已经部署的项目和新部署的项目要形成梯次接续的系统布局，发挥市场经济条件下新型举国体制优势，集中力量、协同攻关，为攀登战略制高点、提高我国综合竞争力、保障国家安全提供支撑。”
突破核心技术，抢占科技制高点。世界正处在科技创新突破和科技革命的前夜，一些重要的科学问题和关键核心技术发生革命性突破的先兆已日益显现，同建设世界科技强国的目标相比，我国发展还面临重大科技瓶颈，关键领域核心技术受制于人的格局没有从根本上改变，科技基础仍然薄弱，科技创新能力特别是原创能力还有很大差距。习近平强调“只有把核心技术掌握在自己手中，才能真正掌握竞争和发展的主动权，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。不能总是用别人的昨天来装扮自己的明天。不能总是指望依赖他人的科技成果来提高自己的科技水平，更不能做其他国家的技术附庸，永远跟在别人的后面亦步亦趋。”习近平说：“什么是核心技术？我看，可以从3个方面把握。一是基础技术、通用技术。二是非对称技术、‘杀手锏’技术。三是前沿技术、颠覆性技术。在这些领域，我们同国外处在同一条起跑线上，如果能够超前部署、集中攻关，很有可能实现从跟跑并跑到并跑领跑的转变。”
科技创新既要“顶天”，面向世界科技前沿，致力于未来发展；又要“立地”，面向国家战略需求，赢得战略主动；同时还要“惠民”，面向经济发展主战场，为人民创造更多财富。坚持“三个面向”，加快各领域科技创新，世界科技强国的建设才能行走在正确而宽广的道路上。
只能说人类的生老病死没有结束，进化就还在继续，如今计算机的普及无疑又加速了智力的进化，也许在未来，我们终于能自如的使用太阳的能量，人类会像病毒一样蔓延到宇宙中，亦或许人类耗光能源，终究还是走不出银河，最终消逝在宇宙无尽的时光中。 不管怎样，我们都只有一生好活，好好活。
深度学习应用的本质是什么？
作为算法从业者，目前小黑对深度学习理解暂时整理如下，如有最新进展在更新，如果您是大神请留言补充！深度学习概述 深度学习是模拟人脑进行分析学习的多层神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，处理数据，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习本质上是机器学习技术的一种，根据一般的机器学习和深度学习的工作方法和我们的经验，我们认为采用深度学习技术解决实际业务问题的完整过程主要包括五个方面：问题理解与分析、训练环境构建、数据管理、模型训练以及生产应用。基于此，我们对每个环节分别阐述最佳实践，作为研究与工程应用的参考指南。图1.深度学习解决问题的五个基本环节问题理解与分析 深度学习不是一项“放之四海而皆准”的技术，采用深度学习解决复杂问题，首先需对实际问题全面剖析：问题是否适合采用深度学习解决，是否具备深度学习应用的数据条件，如何将实际业务问题转换成深度学习可以解决的技术问题等。1.场景分析 原则上，传统机器学习能够解决的问题，深度学习都能够解决，譬如传统机器学习主要面向学习类问题，包括有监督学习（分类和回归场景），无监督学习（聚类等），均能够采用深度学习网络训练模型和应用，但是两者应用效果会有所差异。依据实践，在如下场景，可以优先考虑采用深度学习：（1）业界提供了公开成熟的深度学习网络模型的细分场景。面对这些场景的业务问题，可以基于公开的网络模型进行网络权重微调（fine-tune），能够达到不错效果。以图像识别为例，业界已经公开了AlexNet，ResNet等深度网络模型，在解决实际图像分类问题时可避免从头训练深度模型，在该模型的基础上, 使用样本数据进行模型参数优化（fine-tune）即可。（2）深度学习应用成功的行业，譬如，深度学习在图像分类、语音识别、自然语言处理等感知领域均取得实际应用效果，并在行业内得到验证，因此如果问题域属于图像、语音、视频等领域的问题，深度学习应用效果往往比较理想。（3）业务问题本身复杂，样本数据充足，但问题本身又无法或者难以用人工的方式提取特征，此时传统机器学习无法进行模型训练，采用深度学习，可以有效发挥深度学习自动提取特征的价值。此外，深度学习模型训练过程中，需要大量的浮点计算以及矩阵运算，若问题解决方不具备高效的计算环境以及海量样本数据的客观条件，也不推荐使用深度学习解决问题。2.数据评估 无论是有监督学习，还是无监督学习，深度学习的模型训练都建立在大量样本的迭代训练基础之上，在采用深度学习解决实际问题之前，需对问题领域数据仔细分析，衡量数据规模与质量。以下提供几条基本原则供借鉴：（1）深度学习能够从样本数据自动提取特征，但在实际考查准备样本数据集时，建议尽可能与问题领域的业务专家充分交流，洞察问题与数据的相关性，剔除噪声数据，这样可以大大提高模型训练的效率，少走弯路。（2）考察问题领域的存量数据后，若发现不是特别充裕，可考虑如下方法进行数据扩充：爬取公共数据；对已有数据进行变换，扩充数据，譬如利用反射变化扩充图片数据；人工制造，譬如人工拍摄图像数据等；与产业界公司进行数据合作等。（3）当采用业界公开的网络模型进行微调（fine-tune），需要进一步验证问题数据类型与公开网络模型训练数据类型的相似性。若两者数据类型差距比较大，采用微调（fine-tune）的方法训练出来的模型效果往往不理想，可能需要考虑从头开始训练新的模型。（4）样本数据在整个深度学习模型训练过程不是一成不变的，模型实际训练过程中，会视模型的训练效果，不断进行多轮数据的迭代优化等，让样本数据类型覆盖更多的实际测试数据的类型，降低噪声数据。因此，需要牢记，数据考量会贯穿整个模型训练过程。3.问题抽象 在利用传统机器学习分析具体问题时，需要将问题抽象为有监督学习问题或者无监督问题。如果是有监督问题，还需要进一步抽象成分类或回归问题，最后再选择适合的算法来训练模型。深度学习本质上仍属机器学习范畴，因此利用深度学习解决实际问题，需要同样的问题抽象过程：与传统机器学习一样，有监督学习问题和无监督学习问题主要由样本数据是否需要标签来决定：（1）有监督学习问题通过有标签训练数据集的形式，在输入和输出的数据之间建立相关性。（2）无监督学习问题通过分析非标记数据，帮助检测数据的相似性和差异性，譬如图片搜索和欺诈检测等应用场景。
当问题定位为有监督问题后，需进一步确认是分类问题还是回归问题，判断原则如下：
（1）回归问题通常用来预测一个值，如预测下一季度银行卡消费金额、交易笔数等等，回归是对真实值的一种逼近预测。（2）分类问题是用于将数据打上一个标签，通常结果为离散值，分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。当实际问题抽象成具体深度学习技术问题后，即可以结合问题的数据类型选择合适的深度网络结构进行模型训练，譬如图像数据处理，选择卷积神经网络（CNN）等。训练环境构建构建深度学习研究环境首先要考虑硬件环境的支持，这也是深度学习算法区别于其他机器学习算法的重要一点，同时还要依据实际需求对深度学习软件框架进行规划和选择。硬件环境选择
深度学习需要很高的内在并行度、大量的浮点计算能力以及矩阵运算，传统的基于CPU集群的云计算技术并不擅长处理这类问题，例如，斯坦福大学的研究人员Adam Coates采用GPU将三台计算机连贯在一起进行深度学习实验，结果却得到了与Google数千台计算机一样的效果。由此可见，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。目前，最主流的硬件加速器件非GPU莫属。最重要的是GPU出色的浮点计算性能特别提高了深度学习两大关键活动：分类和卷积的性能，同时又达到所需的精准度，并且在相同的精度下，相对传统CPU的方式，拥有更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。因此，Google和Facebook等巨头也在转向使用GPU作为硬件加速的基础原件。此外，业界也出现了其他进行深度学习硬件加速的方案。比如，部分公司正在研究采用FPGA作为进行深度学习加速，以期使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，并行训练架构更加灵活。同时，FPGA在单位能耗下性能更强，这对大规模服务器部署或资源有限的嵌入式应用的研究而言也至关重要。建设深度学习硬件加速环境需要较大的资金和技术投入，需要进行精细研究并审慎选择，建议遵循以下原则：选择硬件加速环境时尽量采用具备更多用户友好开发工具的芯片，这样能够很好的降低学习门槛。建立庞大且需要平行的深度网络，需要考虑硬件的开放性、数据并行和模型并行支持度，以及单位能耗特点。深度学习模型训练过程中需对深度网络进行多次反向传导运算计算量大，而深度模型进行生产应用时只需进行前向传播计算，因此建议在训练环境中采用硬件加速，生产应用环境无需进行硬件加速。常用深度学习软件框架简介
深度学习是一个发展迅速的领域，除了众多学术界专家在理论方面的贡献之外，工业界也为深度学习提供了很多工具框架，例如，伯克利视觉和学习中心开发的Caffe，微软推出的开源深度学习框架CNTK，LISA开发的基于Python的Theano，Google主推的TensorFlow、以及Torch、MxNet等。目前来看，业界使用最多的是Caffe、Theano和TensorFlow。（1）CaffeCaffe是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）开发的基于C++/CUDA/Python实现的卷积神经网络框架，提供了面向命令行、Matlab和Python的绑定接口。Caffe 遵循BSD-2协议，代码组织良好，可读性强。同时，Caffe提供了一整套工具集，可用于模型训练、预测、微调、发布、数据预处理，以及良好的自动测试。（2）TheanoTheano是由LISA开发的基于Python的深度学习框架，可以定义数学表达式并高效地优化、求值。Theano支持机器学习中的逻辑回归（LR）、多层感知器（MLP）、深度卷积网络等监督学习方法，以及自编码器（AE）、降噪自编码器、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度置信网络（DBN）等非监督/半监督学习方法。但是Theano计算速度慢，虽然有GPU加速，但仍然不如其他框架高效。（3）TensorFlowTensorFlow是Google在2015 Google Research Blog宣布推出的新一代人工智能学习系统。TensorFlow是一个异构分布式学习系统上的大规模机器学习框架，移植性好，小到移动设备如手机，大到规模集群，都能支持。同时TensorFlow支持多种深度学习模型，随着TensorFlow源码不断开放，对新硬件、新设备、新的加速库如cuDNN的支持力度也在不断提升。深度学习软件框架选择
通过对Caffe、Theano、TensorFlow的研究经验，其优势与缺陷可归纳为下表所示：在实际的工作中，需要依据问题特征和业务需求进行深度学习框架工具的选择，以下是挑选工具框架的几点建议：（1）进行数据特征提取或基于现有模型进行微调选用Caffe。（2）需要对预训练模型进行复杂处理选用Theano。（3）处理适用于RNN模型的问题，选用Theano或者TensorFlow。（4）建立庞大且需要平行的深度网络模型时选用TensorFlow。（5）Caffe、Theano、TensorFlow各有自身独特优势，在选择某一深度学习框架时要保持对其他工具技术发展的关注。数据管理深度学习是建立在对大量训练数据进行学习、特征提取等基础之上的实践性方法,深度学习模型只有在海量数据输入下才能达到最好的性能，可见有效的数据对深度学习的重要性。同时，数据管理中的数据的采集、处理等各环节也很有讲究，有些实践性的技巧。数据获取依据获取数据的成本可将市场上的数据划分为三类：免费公开数据、付费公开数据以及私有数据。以下列举了不同类型数据的获取渠道：（1）免费公开数据源（a）公开的数据库公开数据库是获取海量数据最简单有效的方式。公开数据库基本按照学术问题、行业应用划分针对性较强，而且数据库中数据大都经过人工整理和标注，规范性和易用性更强。以下是一些常用的公开数据库资源列表：（b）网络爬虫网络爬虫是获取各类网站公开数据的有效工具，使用网络爬虫是研究深度学习技术的一项必备技能。网络采集器属于网络爬虫的一种，通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，可被用作为初级的数据采集工具，例如火车采集器、八爪鱼、集搜客等。此外，针对特定网站的特定数据采集需求，也可结合开源系统自行开发爬虫工具，这样具有更高的自由性和自主性。利用爬虫可以获取一些从其它渠道获取不到的数据资源，更重要的是帮助研究者打开寻找和搜集数据的思路。（2）付费公开数据源（a）商业化数据交易平台数据交易平台是一些专注于互联网综合数据交易和服务的公司，其致力于融合和盘活各类大数据资源。可以通过数据购买的方式在数据交易平台上获取深度学习训练和测试数据。国内知名的商业化数据交易凭条有优易数据、数据堂等,其提供的服务和数据资源各有特色：（b）政府性数据交易平台随着国家十三五规划中提出的国家大数据战略的实施，各地方政府对大数据产业发展高度重视，因而国内政府性交易平台建设也蓬勃发展，成为重要的数据源头：（3）私有数据源（a）商业合作交换目前产业发展已经进入大数据时代，数据是企业生存的核心竞争力之一，因而各行各业对自身数据的保护都倍加关注，想通过付费或爬取的方式获得企业的核心数据就变得更加困难。然而，如果行业间的数据合作能够给双方带来巨大的数据增值收益，则可以通过推动跨领域商业合作的方式进行数据互换，从而完成数据收集形成完整的数据链。（b）自建数据库在有些数据是外界无法获取的情况下有可能需要自主进行数据采集并维护一个小型的数据库。为了保证数据采集的有效性在进行数据采集的过程中关键是明确数据要求。以银行卡分类问题为例，通常采用照片拍摄与视频拍摄，为了避免拍摄之后复杂的裁剪旋转工作，设定如下拍摄要求：在拍摄板中央固定一个卡槽，相机固定在中央上方并与板面保持平行；选择阳光、阴天、夜晚三个场景于室内室外分别拍摄。增加可变灯光进行场景模拟。数据预处理获取数据后需要进行数据处理，在深度学习中，常常面临数据不足的问题，在这种情形下，深度学习算法往往难以达到最优的效果，因此需要对现有的原始数据源进行必要的扩充与拓展或称为数据合成。以图片数据处理为例，常见的数据扩充方法大致有如下几种：（1）旋转|反射变换(rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度，改变图像内容的朝向。（2）翻转变换(flip)：沿着水平或者垂直方向翻转图像。（3）缩放变换(zoom)：按照一定的比例放大或者缩小图像。（4）平移变换(shift)：在图像平面上对图像以一定方式进行平移，可以采用随机或人为定义的方式指定平移范围和平移步长，沿水平或竖直方向进行平移，改变图像内容的位置。（5）尺度变换(scale)：对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间. 改变图像内容的大小或模糊程度。（6）对比度和亮度变换: 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变。对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化。（7）噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声。此外，从视频中提取图片也是获取大量数据的有效途径，通过自制视频转换工具可将上述图片预处理方法进行集成，这样能够有效扩大数据采集量。数据标注对于有监督的分类任务一项重要的工作就是数据标注。目前数据标注的方法可划分为人工标记与自动化标记。（1）人工标注对于分类问题，可以人工将类别相同的数据放在一个文件夹中，然后通过代码遍历访问数据形成分类标签。对于检测问题，需要人工用矩形框来标记图片中的物体，往往会采用标注工具，比如LabelImg，辅助完成。（2）自动化标记自动化标记则是通过少量样本人工标记，然后提取传统特征（比如SIFT、LBP等）并训练分类器，接着对大量待标记样本进行分类标记。经过一次分类器分类的样本标记往往错误较多，对于这批标记数据进行抽样训练另一个分类器进行分类，对于两次具有不同标签的数据进行人工修正，则可以以少量人力得到精度较高的标记数据。模型训练常用深度网络简介
深度学习技术的核心基础是深度网络模型，在其产生和发展演进的过程产生了诸多网络结构，目前常用的深度网络结构有DBN、CNN、RNN。下表对DBN、CNN、RNN的网络结构和特特性进行了简要对比。深度网络模型选择学界对深度网络所使用的问题已经有了基本的认识，下表给出了一些深度学习算法和对应的领域：因而，建议从问题特征出发选择对应的深度网络结构，并遵循如下原则：（1）对于文本领域，整体选择RNTN（递归张量神经网络）或DBN来处理，RNTN是RNN（循环神经网络）的一个变种。（2）对于文档（相对于文本更大），选择自编码器或者DBN解决问题。（3）对于图像来说，DBN或CNN应用更多，处理图像搜索或图片语义问题采用自编码器更好。（4）处理声音问题，选择RNN或CNN。（5）处理时间序列问题，比如预测分析，选择DBN或DNN。参数调优技巧在确定深度网络结构后，需要通过大量训练和测试以获取有效的模型，以下是一些常用的参数设定和调优原则。（1）尽量基于成熟模型进行微调（fine-tune）深度网络参数训练优化是一项冗长而复杂的工作，若技术人员的经验不足，则容易导致训练过程参数不收敛或者陷入局部最优而得不到很好的结果。因此，基于前人已经训练好的网络参数模型进行微调是目前通行的良好实践原则。（2）权重初始化策略在开始训练深度网络之前，需要对网络连接权值进行初始化，目前在神经网络中建议使用的权重初始化策略是将值归一化到范围[-b,b]，b为： 分别是权值向量之前和之后的隐藏层大小，这样有助于加速网络参数收敛，避免局部最优或网络失灵。（3）高维度网络结构克服局部最小深层网络由于是高度非线性的，有着太多的局部极值，传统观念认为在这样的条件下很难保证能够得到一个可以接受的好的解，容易陷入局部最小。实际上通过增加深度网络的维度和训练时间，陷入局部最优解的概率会越小。当损失函数接近全局最小时，如果我们找到了真正的局部最小，那么它将非常接近全局最小，这种差异是无关紧要的。比如从alexnet、VGG、googlenet、resnet等卷积模型中进行选择并在自己的数据集进行微调。这些网络效果随层数递增，因而采用resnet或者更新的googlenet-v4将会发现测试结果会更令人满意。（4）数据批量大小设定增加网络强度的一种方式（受计算而不是内存限制）是，将数据分成小批量。这可以避免一些内存操作，GPU也擅长并行处理大矩阵计算。然而，增加批次的大小的话可能会对训练算法有影响，并且合并需要更多时间。重要的是要找到一个很好的平衡点，以在最短的时间内获得最好的效果。此外，使用小批量的数据，梯度会更加稳定。（5）训练误差衡量准则在训练与测试一个深度神经网络模型时，我们通常使用三个数据集，即训练集、开发集、测试集。模型对应这三个数据集有三个误差，训练集误差、开发集误差、与测试集误差，另外还有一个人类梳理这类问题的误差值—人类水平误差。基于此的著名的偏差-方差权衡理论是指导我们调参的准则：人类误差与训练集误差之间的差距称为可避免的偏差，这部分误差可以通过进一步学习及模型调优来避免。而训练集和开发集之间的差距称为方差，它是训练集与开发集的分布差异造成的。当训练误差较大时，是指模型并未达到最优解（陷入局部最优）或者模型不够表达你的数据集。这时需要更换更深的模型，或者训练更长的时间。当训练误差较小，而开发集误差较大，则是模型过拟合，即训练样本并未完全包含目标任务的数据类型，这时候需要增加训练样本或者使用正则化来防止过拟合。如果训练集误差与开发集误差都很小，测试集误差较大，那么是开发集与测试集的分配不合适，需要增大开发集所占的比例。（6）其他训练技巧归一化实值数据，减去平均值，再除以标准差。降低训练过程中的学习率。使用动量，帮助参数通过停滞区。生产应用上述几个小节介绍的都是在深度学习研究过程中需要注意的事项，本节将讨论如何将深度网络模型与生产系统进行无缝对接。训练环境与生产环境的数据接口
实现深度学习训练模型到生产系统的迁移，需要在屏蔽训练环境和生产应用环境的软硬件环境的基础上实现网络结构和参数数据的无缝兼容。目前通行的原则是网络定义文件、网络参数文件分离。（1）深度网络定义文件用于定义深度网络的节点设置和节点间连接结构的参数文件，例如采用Caffe的prototext文件。（2）深度网络参数文件用于保存训练结束时得到的深度网络各连接之间加权值，以二进制流形式存储，例如采用caffe的caffemodel文件。生产应用环境服务接口深度学习的理论模型投入生产仍需要“IT团队”花费大量时间进行系统性的改变和优化，因此在深度学习生产应用环境中，通过Restful API向企业其他生产系统提供服务是很好的形式，这样既可以屏蔽内部实现细节，又可以在产生模型变动时实现平滑的迁移。在API的规划中需包含如下必要接口：模型退化的解决方法深度学习问题建模的过程中，训练数据集是固定的，大部分数据由数据合成产生，数据质地和分布可能与实际生产应用不一致，容易导致训练集误差、开发集误差、与测试集误差。因而在生产环境中进行模型应用时，随着调用案例的增加，会产生模型退化问题，即训练模型分类错误增多。要解决这一问题，可以采取以下措施：（1）对判别置信度低或用户反馈出现判别错误的数据进行保存收集。（2）定期利用收集到的数据对原有模型进行微调并在生产应用环境进行模型更新参考文献：
《Nature》杂志“人工智能 + 机器人”专题 ，发表的多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。
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