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d*a
1
写一个程序(c++),计算Fibonacci数列 要求
1. 不能用控制判断语句,例如if, ?:
2. 不能用循环
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E*r
2
貌似现在linked account都不需要charles schwab家自己的了
可以任意加别家的checking/saving
我刚刚把我的ing加上了
有人把cb deposit别家的吗? 也是2%吗?
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p*n
3
条上划着要提供详细旅游计划的邀请信. 怎么会有这个要求啊?怎么写啊?谢谢
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n*s
4
“道火不熄。”杨清音站在池塘前,凝视着微微摇晃的水草,在这一刻猛然醒悟,识破
了眼前的幻境,想起了之前发生的所有事情。
“混蛋。”她轻声咒骂了一句,池塘水面荡漾得越来越明显,很快波及整座山谷。
幻境消失了。
杨清音回到真实世界中,断流城仍然耸立在原处,冰雪却已消失得无影无踪,好像从未
存在过一样,祖师塔也不见了,她站在河边,脚下是一片微黄的草地,独自一人,视线
所及,看不到多余的活物。
这个世界如实冷清,看上去比幻境还要虚假。
刚刚清醒过来的杨清音又糊涂了。
紧接着,她觉得胸内憋闷,必须大口喘息才能恢复正常,这可有点奇怪,自从十几岁凝
丹以来,她的呼吸从未有过半点不适。
接连施展三道不同的法术,杨清音终于发现令她惊讶的真相:她吸不到天地灵气,正是
因此感到气闷,也因此施法变得困难,法术效力大大折扣。
“难道他没有赢?”杨清音更加恼怒,觉得自己被遗弃了,丈夫、儿子、朋友、部下…
…全都离自己而去,连一句提示都没留。
“喂!”终于有一个人声响起。
杨清音向不远处的断流城望去,看到城墙上站着一个陌生女子,于是纵身跃起,要飞过
去问个明白,这一跃本应升起十余丈高,结果她只是离地七八尺,而且没能留在空中,
迅速向地面降去。
杨清音急忙增加法力,才勉强稳住身形,然后缓缓上升,慢慢飞向城墙,速度比蝴蝶快
不了多少。
她可以加快速度,可是为了飞行就消耗大部分法力,实在不值得,何况陌生女子身份未
明,需要时时防备。
“真是太好了,你果然还能施法。”城墙上的女子笑了,双手按在墙垛上,风并不大,
她却好像不胜风力,随时都会被吹上天。
“你是谁?”杨清音停在空中发问。
“你最好还是落下吧,照这样下去,你的法力很快就会耗光的。”女子脸上笑容不减。
维持飞行状态的确比从前困难得多,杨清音落在城墙上,与女子保持十几步的距离。
“你是杨清音?”
“嗯。”
“怎么介绍我自己呢?就当我是守缺吧。”
“你就是那个念心科传人?”杨清音吃了一惊,随后就是一连串的疑问,“慕行秋呢?
大家都在哪?昆沌被打败了吗?”
“我正是为这件事找你帮忙的?”
“我?”杨清音恨不得立刻参战,可她很清楚自己的实力,尤其是现在,想不出自己能
帮上什么忙。
“正是,慕行秋的魂魄去找昆沌斗法,至今胜负未知、下落不明,需要一个人找到他并
帮助他,昆沌若是胜了,各个世界里的众生都会成为他的奴隶。”
杨清音没吱声,因为她根本没听懂。
守缺将慕行秋在十一个世界中上升又下降的过程大致说了一遍,“已经过去三天了,最
底层的祖师塔世界一直没有消息,只升不降的规则也没有改变。”
“你又是怎么下来的?”杨清音问。
守缺走到杨清音面前,微笑着伸出手臂,杨清音没有躲,任凭守缺的手掌触碰到她的肩
膀,然后毫无阻碍地穿过去。
“你也是魂魄?”
“不只是魂魄。”守缺收回手掌,后退一步,容貌瞬间发生变化,由美丽的女子一下子
变成了笑吟吟的老者。
杨清音向后连退三步,“异史君?”
老者马上变回了女子形象,“我就知道你不信任老妖。我的一道残魂和异史君的一道妖
魂联手,借助秦凌霜的法术下降到真实世界,可是只能下降到这里,再往下就不行了,
而且不能待得太久。这是我们第三十五次下降,终于等到你醒过来。”
杨清音试着施法,法力运转还是凝滞,“我该怎么做?断流城好像没有天地灵气,我的
法术……”
“不止断流城,整个真实世界的天地灵气都已经被其它至宝世界带走,这是昆沌计划的
一部分,在这里,众生可以照常繁衍,但是再也无法修行,世间种种法门皆已失效,你
感到施法困难吗?不久之后,你的全部法力都会消失,成为普通人类,除非你能及时进
入更上层的至宝世界,重新吸入天地灵气。”
“我还有多少时间?”杨清音明白,她必须在法力消失之前找回慕行秋的魂魄,这正是
守缺和异史君三十五次下降等她苏醒的原因。
“大概一整天吧,这种事情谁也没有经验……”
“告诉我该怎么做吧?”杨清音不想再浪费时间。
“先找到拔魔洞。它已经彻底毁掉,失去全部力量,变成了一只普通的铜葫芦,可慕行
秋和慕烈是通过它进入祖师塔世界的,那上面谎话还留有唯一的通道,从高层世界下降
已经耗尽了我的法力,在真实世界中,只有你还保留着一点法力。”
守缺的身形变得透明,第三十五次下降即将结束,她伸手指向西北方,“庞山老祖峰是
曾拂和辛幼熏的藏身之地,拔魔洞也在那里……”
“断流城离老祖峰一千七百多里,以我现在的法力,一天之内怕是飞不到。”
守缺的形象如烟一般消散,频繁变成异史君的模样,声音也变得沙哑,“你能做到,你
是真实世界中仅剩的修行者……”
魂魄消失了。
杨清音没有察觉到法术的痕迹,于是恍然,守缺和异史君的魂魄并非一次次重复下降,
所有下降到真实世界的魂魄再也不能上升,就此魂飞魄散,为了找到她,已经牺牲了三
十五对魂魄。
杨清音不再耽搁,纵身升起,向老祖峰的方向飞去,还没离开断流城,她就确信自己无
法及时飞到目的地,速度实在太慢了,即使用尽全力也只是相当于餐霞一二重的水平,
她对此非常不习惯。
“黑凰还在就好了。”杨清音喃喃道,明知其他修行者都已离开真实世界,还是习惯性
地施展了灵犀之术。
她没有感受到黑凰的法力,只好全力飞行,希望体内的法力能多坚持一阵。
刚刚飞越断流城,杨清音发现一阵风从头顶吹来,抬头望去,竟然看到了黑凰的身影。
黑色的大鸟从天而降,却不能像从前那样停在空中,而是落在地面上,歪头打量半空中
的杨清音。
这肯定是黑凰,独脚就是最明显的证据,体内的法力迹象却非常微弱,对灵犀之术也没
有做出反应。
这已经不是女妖黑凰,而是一只纯粹的黑色大鸟。
便它仍然记得杨清音,发出一声清亮的叫声,振翅跃起,飞向高空,它的体形太大,不
适合在接近地面的半空中飞行。
杨清音追上去,轻轻落在黑凰背上,“去老祖峰。”
黑凰顺着杨清音指点的方向飞去,速度比杨清音本人快多了。
真实的世界里并非一无所有,冷清的只是断流城,飞出数百里之后,杨清音看到了地面
上跋涉的人群,其中有她认识的沈存异,他显然已经失去全部的法力,跟普通人一样靠
双脚前进。
沈存异没有因此而烦恼,他曾有机会跟随其他修行者一块进入更高层的世界,但他放弃
了,抬头望见一飞而过的黑影,兴奋地大声叫道:“快看,凤凰!”
杨清音没有停下来,她一点时间也不想浪费。
一千七百多里,没有法术的支撑,这是一个极为遥远的距离,黑凰不歇不停地飞了七八
个时辰,夜色降临,天光重又放亮的时候,它的速度明显慢下来。
杨清音从黑鸟背上飞起,离老祖峰没有多远,她已养足精神,自己能飞过去,“我会再
来找你的。”
凤鸣嘹亮,经久不逝。
不到一个时辰之后,杨清音赶到了老祖峰故地,飞过一座座峰峦山谷,以法术发声,叫
喊曾拂和辛幼熏的名字。
几个月前,杨清音曾经与万子圣母一块观看庞山地势,那时她就已经指不出旧日的地势
,现在更是糊涂,若非妖火之山造成的沟壑还在,她甚至不能肯定这里就是老祖峰故地。
她的叫喊很快得到回应,可是声音太小,她险些错过。法力下降之后,她的耳力也随之
变弱。
曾拂和辛幼熏就住在当年的牧马谷里,如今没有锦尾马的踪影,倒有成群的牛羊,这里
从前有拔魔洞和左流英的法术保护,外人探查不到,等到拔魔洞毁掉,牧马谷和谷中的
一切重新回到真实世界。
她们像凡人一样正常变老,曾拂的眼里仍然洋溢着笑意,辛幼熏还残留着公主的几分矜
持,布裙木钗也遮掩不住。
两人什么也不知道,既没听说过断流城的斗法,也不了解自己受到过的保护。
杨清音没有时间多做解释,一落地就问:“拔魔洞在哪?”
“拔魔洞?”曾拂惊讶万分。
“是那只铜葫芦吧?”辛幼熏猜出来了,她一直觉得那只铜葫芦不同寻常。
杨清音点点头。
“原来那个东西是拔魔洞,真是想不到——它在小秋手里。”曾拂说。
杨清音一愣,曾拂笑道:“别误会,小秋是我们拣来的一个小孩儿,因为太淘气了,我
们就给他起名叫‘小秋’。”
一个三四岁的孩子从辛幼熏身后探出头来,在曾拂的连声鼓励下终于走出,盯着外来者
,双手抱着一只三尺高的铜葫芦,葫芦太沉重,不停地下坠,孩子一次次地将它抱起,
就是不肯松手。
“他是元婴?”杨清音又吃一惊,孩子头顶有淡红色的圆形印记,十有八九是元婴,却
没有被左流英带走。
“我不知道元婴是什么,可我知道小秋一定是个修行奇才!”曾拂兴奋地说,随后皱起
眉头,“可是三天前他的本事全没了,从前能将葫芦抛上抛下,现在连抱着都困难,这
究竟是怎么回事?”
杨清音尽可能简洁地解释慕行秋与昆沌的斗法,曾拂与辛幼熏完全听不懂,但是都知道
事情紧急,于是一个伸手、一个下令,从孩子手里要来了拔魔洞。
“葫芦里的东西跑掉了。”小秋第一次在杨清音面前开口,神情胆怯,还有几分怕生,
这是他第一次见到外人,淘气的本性没有显露出来。
“嗯,总待在一个地方,当然会感到腻烦。”杨清音冲小秋笑了笑,开始对拔魔洞施法。
铜葫芦已经没有半分法力,全靠杨清音的法术悬在半空中,小秋睁大了眼睛,辛幼熏却
轻轻地叹息一声,“你想学习法术吗?那样的话你就得离开我们。”
小秋寻思了一会,摇摇头。
杨清音在一道裂纹中找到了守缺说过的通道,她的法力若是消失得再多一些,很可能无
法通过。
她施法穿了进去,经过一段很长的黑暗,眼前骤然一亮。
仍是庞山牧马谷,没有曾拂、辛幼熏、小秋和拔魔洞。
“还得赶回断流城。”杨清音喃喃道,不过返程容易多了,她又呼吸到了天地灵气,而
且是浓郁的天地灵气,内丹欢快地加速旋转,法力也在迅速滋生,连头脑也变得更加清
醒,许多不起眼的往事重新回到脑海中。
杨清音花了一刻钟用于存想修行,再次睁眼之后,她又能施展瞬移之术了,接连三次之
后,她回到了断流城,立刻就看见了祖师塔。
昆沌站在塔门前,肩上扛着一把入骨三分的刀,刀柄握在慕烈手中,两人全都一动不动
,像是栩栩如生的雕像。
杨清音走到近前,对慕烈的泥丸宫施法,慕行秋的魂魄一定就在里面。
可是在泥丸宫里对杨清音说话的不是慕行秋,也不是慕烈,而是一个陌生的声音,“你
知道自己在做什么?”
“哈,慕行秋居然还没有杀死你,这就是他不带着我的下场。”杨清音一时没有找到魂
魄的所在。
“我即至宝,至宝即我,杀死我,九个世界会因此毁灭,所有修行者也将随之身消魂灭
,为了一群普通的凡人与妖族,值得这么做吗?慕行秋在思考,你也应该想一想。”
“慕行秋!”杨清音在泥丸宫里叫了一声,没有得到回应。
“我有道士之心,已经做好死亡的准备,你呢?他呢?还有那些不知情的修行者呢?”
昆沌的语气很平静,似乎真的只是为其他人着想。
杨清音沉默了一会,突然冷哼一声,“没有人真能做好死亡的准备,道士之心也不行,
道士们甘愿赴死是因为不得不,可你根本不觉得自己应该死。”
昆沌也沉默了一会,“我为什么要死呢?道火不熄,而我就是道火,我死了,道火就会
熄灭,这是不可能的,也是不应该的。相信我,道与魔的战争还没有结束,远古的魔种
与魔魂可以消灭,新的魔族很快就会在不起眼的地方诞生,只有我能将新魔扼杀在萌芽
之中。无论新魔在哪里产生,都会不由自主地逐渐上升,只要他们活在至宝世界里,我
就有办法消灭他们。”
“你连肩上的刀都控制不了。”
“这是意外,不应该有人下降到这里的,慕行秋破坏了我的计划,但是还没有完全破坏
,仍有挽救的可能。带着他的魂魄离开吧,一直上升,到达最上层的世界,秦凌霜在那
里扣押着慕行秋的肉身。我会给你们力量,每上升一层,这力量就会增加数倍,到了最
高层,足够让你们轻易打败秦凌霜,夺回肉身,从此以后,你们就是最高层世界的主宰
者,永远不死,唯一的任务就是消灭今后可能上升的新魔族,他们没有我给予的力量,
远远不是你们的对手。”
“听上去不错,可是慕行秋和慕烈能下来砍你一刀,你好像也没有多厉害。”
“你还没有理解至宝世界的真谛,你们能下来,是因为至宝世界刚刚成形,好比混沌初
分,绝大多数人都已分清上下前后,却有极个别人不辨方向,以天为地,以地为天,但
这只是暂时的,很快所有人、所有生物都会生出上下之心,再也不会认错方向……”
“所以机会就这一次。”杨清音终于找到了慕行秋的魂魄,他正用微弱的力量对抗另一
股同样微弱的进攻。
“道火不熄,我心不亡。”昆沌的声音仍然平静。
慕烈手中的刀终于深深地砍下去,鲜血迸飞,昆沌微微皱了一下眉头,肩上带着刀,整
个身体缓缓倒下。
慕烈如梦初醒,向后跳出一步,惊讶地看着不知何时出现的灵王。
杨清音将慕行秋的魂魄带到自己的泥丸宫里。
“你到的太及时了,我真的快要坚持不住,还好你没有听信昆沌……”慕行秋在她的脑
海中说话。
“早有这种自知之明,你就不应该丢下我。”杨清音心中仍有恼怒,然后对略显恐慌的
慕烈说:“得把你送回真实世界,如果你看见两个女人和一个小孩儿,别意外,他们是
普通人,需要你的保护。”
“是……”慕烈甚至不明白自己答应的是什么。
“祖师塔在上升。”慕行秋察觉到了。
“这就是昆沌所谓的至宝世界与他一块毁灭吧。”杨清音觉得大量法力从四面八方涌入
自己体内,她比任何时候都要强大,以至于只需要一道法术就能将慕烈送到近两千里以
外的牧马谷。
经过拔魔洞的通道,慕烈回到了真实世界,果然看到了两名女子和一个小孩儿。
眼前的断流城摇晃不已,祖师塔越过了真实世界,很快摇晃停止,它带着整个幻境世界
继续上升。
“你有办法阻止祖师塔毁灭其它至宝世界吗?起码救出里面的修行者。”杨清音问。
“嗯……为什么你会拥有如此强大的力量,昆沌和我却不能?”慕行秋对此深感奇怪。
“如果还能撞见左流英,你问他吧。”杨清音解释不了,越来越多的法力涌入她的体内
,根本拒绝不了。
断流城再次摇晃,拔魔洞已毁,他们正在接近第四层的瞬息台,这里聚集着数量最多的
修行者,人类、妖族都有。
其它至宝世界上升,只会超越更上层的世界,祖师塔却带来了毁灭,断流城摇晃之后,
开始分裂、崩溃。
大量修行者惊慌失措地逃亡,整个世界都被撕成碎片,他们无处可逃。
“将大家都带进祖师塔。”这是慕行秋唯一能想出的主意。
杨清音已经在施法了,尽快减缓祖师塔上升的速度,同时将修行者们一个个拉进来,目
标不只是断流城内外,还有遍布天下的其他修行者,他们不自觉地进入瞬息台世界,又
不自觉地被带入祖师塔,因此倍感恐慌。
“灵王!”殷不沉从城里冲出来,再也不管重新作妖的誓言,喜极而泣。
杨清音想将所有修行者都送回真实世界,可是祖师塔已经升得太高,拔魔洞唯一的通道
失效了。
“想活命就不要施法,修行丹转得越慢越好,最好干脆别用。”杨清音体内聚集的法力
太多,没有特意施法,声音也远远地传出去,尤其是在幻境世界里,比在真实世界中效
果更佳,没多久就传遍整个世界。
法力越强,祖师塔上升得越快,大多数修行者听从了杨清音的命令,可祖师塔还在上升
,最大的力量来源正是杨清音本人。
她控制不住外来法力的涌入。
瞬息台已经毁掉,没多久,第五层不熄炉世界近在眼前,里面的飞飞知晓正在发生的危
机,带着一些实力强大的修行者主动进入祖师塔,杨清音则将距离更远的散落修行者拉
进来。
“守缺和异史君升上去了,咱们不用放慢速度,一块升上去与左流英汇合。”飞飞说。
杨清音稍稍松了口气。
第六层世界里只有慕冬儿一个人,他跳进入祖师塔世界,一脸的不服气,“异史君竟然
升得比我更高!”
杨清音的法术已经强大到随心所欲,一把抓住儿子的手腕。
守缺、异史君和龙魔的世界都升上去了,第七层世界就是左流英所在的镇魔钟,所有修
行者的希望都在他身上。
“十八科的道士都齐了吗?”镇魔钟世界在摇晃,半空中左流英的声音却很镇定。
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s*k
5
按照我的理解,其实就是用stacked CNN,前面提取局部句子信息,后面的CNN layer提
取更长距离相对全局文章信息,来模拟RNN的可以处理任意长度句子。这样好处是训练
起来估计容易点,可以并行,参数少,但是感觉没有时间序列信息,还是容易overfit
啊。FB用了啥trick?
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t*l
6
Hum Genomics. 2006 Jun;2(6):383-90.
"From DNA to RNA to disease and back: the 'central dogma' of regulatory
disease variation." Stranger BE, Dermitzakis ET.
my email: e****[email protected]
Thank you very much!
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p*n
7
用通项公式直接算?

【在 d**a 的大作中提到】
: 写一个程序(c++),计算Fibonacci数列 要求
: 1. 不能用控制判断语句,例如if, ?:
: 2. 不能用循环

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s*n
8
yes

【在 E*******r 的大作中提到】
: 貌似现在linked account都不需要charles schwab家自己的了
: 可以任意加别家的checking/saving
: 我刚刚把我的ing加上了
: 有人把cb deposit别家的吗? 也是2%吗?

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p*n
9
还有一问题,邀请信的日期距签证日期多久合适? 比如11/15去面签,写1-2星期之前邀请
可以吗?
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c*n
10
这是剧情大转折啊
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g*t
11
你压根无从比较。说不定就是谁的数据多,工程师修的好就赢
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c*e
12
Just use the formula:
double fib(int n) {
double phi=(1+sqrt(5.0))/2;
return (pow(phi, n)-pow(1-phi, n))/sqrt(5.0);
}
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E*r
13
thank you.

【在 s*******n 的大作中提到】
: yes
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E*e
14
以前在美国呆了多久,有没有延期?

【在 p**n 的大作中提到】
: 还有一问题,邀请信的日期距签证日期多久合适? 比如11/15去面签,写1-2星期之前邀请
: 可以吗?

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e*e
15
这个是真的么?还是同人?

【在 n*****s 的大作中提到】
: “道火不熄。”杨清音站在池塘前,凝视着微微摇晃的水草,在这一刻猛然醒悟,识破
: 了眼前的幻境,想起了之前发生的所有事情。
: “混蛋。”她轻声咒骂了一句,池塘水面荡漾得越来越明显,很快波及整座山谷。
: 幻境消失了。
: 杨清音回到真实世界中,断流城仍然耸立在原处,冰雪却已消失得无影无踪,好像从未
: 存在过一样,祖师塔也不见了,她站在河边,脚下是一片微黄的草地,独自一人,视线
: 所及,看不到多余的活物。
: 这个世界如实冷清,看上去比幻境还要虚假。
: 刚刚清醒过来的杨清音又糊涂了。
: 紧接着,她觉得胸内憋闷,必须大口喘息才能恢复正常,这可有点奇怪,自从十几岁凝

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c*t
16
根本没超过RNN,FB这批作者用大3-4倍的网络来训,然后claim性能最佳,却根本不看
狗的另一篇文章。
https://arxiv.org/abs/1701.06538
看完你再比比,同样大小的网络(参数数量),RNN还是超过CNN。
我不想说FAIR的研究人员不老实,但起码不严谨,哪里超过state-of-the-art,根本没
有嘛。
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n*e
17
Fibonacci Q-Matrix
参见小尾羊大拿的日记经验

【在 d**a 的大作中提到】
: 写一个程序(c++),计算Fibonacci数列 要求
: 1. 不能用控制判断语句,例如if, ?:
: 2. 不能用循环

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p*n
18
快6个月,没延期过

【在 E********e 的大作中提到】
: 以前在美国呆了多久,有没有延期?
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c*t
19
用的是同一个benchmark,同样的训练数据,还是可比的。

【在 g****t 的大作中提到】
: 你压根无从比较。说不定就是谁的数据多,工程师修的好就赢
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c*e
20
The formula may be the only solution.
If no loop (while, or for), we can still use goto.
But without conditional if, one can not do it. "if" is so much
important.
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g*t
21
都是攒GPU
你2000个,我3000个
揣着明白装糊涂,弄的热热闹闹
我不认为算法上有多少新创制


: 根本没超过RNN,FB这批作者用大3-4倍的网络来训,然后claim性能最佳,却根
本不看

: 狗的另一篇文章。

: https://arxiv.org/abs/1701.06538

: 看完你再比比,同样大小的网络(参数数量),RNN还是超过CNN。

: 我不想说FAIR的研究人员不老实,但起码不严谨,哪里超过state-of-the-art,
根本没

: 有嘛。



【在 c******t 的大作中提到】
: 用的是同一个benchmark,同样的训练数据,还是可比的。
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l*8
22
use recursion and shortcut boolean:
int fib(int n)
{
return (n < 2) || (n = fib(n - 2) + fib(n - 1)), n;
}
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g*t
23
你有没有听说过Quine的翻译不确定性原理


: 用的是同一个benchmark,同样的训练数据,还是可比的。



【在 c******t 的大作中提到】
: 用的是同一个benchmark,同样的训练数据,还是可比的。
avatar
m*f
24
不能用循环那肯定用递归贝

【在 d**a 的大作中提到】
: 写一个程序(c++),计算Fibonacci数列 要求
: 1. 不能用控制判断语句,例如if, ?:
: 2. 不能用循环

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c*t
25
不能说没有。
但是CNN的问题远远没有解决。首先句子长度有限,跟早期LSTM一样,但是LSTM已经解
决了。
虽然我觉得FAIR这班人为了搞大新闻有点不择手段(除了LeCun靠谱),但是CNN我认为
还是未来的方向。LSTM的问题是训练慢,CNN并行起来超级快。并行化是趋势。虽然这
篇吹过头了,但是很可能是一个巨大突破的开始。

【在 g****t 的大作中提到】
: 都是攒GPU
: 你2000个,我3000个
: 揣着明白装糊涂,弄的热热闹闹
: 我不认为算法上有多少新创制
:
:
: 根本没超过RNN,FB这批作者用大3-4倍的网络来训,然后claim性能最佳,却根
: 本不看
:
: 狗的另一篇文章。
:
: https://arxiv.org/abs/1701.06538
:
: 看完你再比比,同样大小的网络(参数数量),RNN还是超过CNN。

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g*y
26
其实这个我是向algorithmics大牛学习的。。。

【在 n****e 的大作中提到】
: Fibonacci Q-Matrix
: 参见小尾羊大拿的日记经验

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c*t
27
你可以先看看评测方法。这跟翻译是否不确定没有关系。

【在 g****t 的大作中提到】
: 你有没有听说过Quine的翻译不确定性原理
:
:
: 用的是同一个benchmark,同样的训练数据,还是可比的。
:

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C*n
28
那个还是要用if判断N是否为零嘛,不满足不用if的条件

【在 g*******y 的大作中提到】
: 其实这个我是向algorithmics大牛学习的。。。
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c*t
29
Decode的时候还是一个个词出,前一个词的hidden layer会feed到后一个词里去。其实
我觉得是脱裤子放屁,老早就有人提过Dilated CNN做encoder, LSTM/GRU做decoder。

overfit

【在 s********k 的大作中提到】
: 按照我的理解,其实就是用stacked CNN,前面提取局部句子信息,后面的CNN layer提
: 取更长距离相对全局文章信息,来模拟RNN的可以处理任意长度句子。这样好处是训练
: 起来估计容易点,可以并行,参数少,但是感觉没有时间序列信息,还是容易overfit
: 啊。FB用了啥trick?

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C*n
30
这个解法不错,妙的惹开if语句

【在 l***8 的大作中提到】
: use recursion and shortcut boolean:
: int fib(int n)
: {
: return (n < 2) || (n = fib(n - 2) + fib(n - 1)), n;
: }

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g*t
31
我前两天花时间看了一天文献
没看到什么新东西
如下是我的浅见:
都是启发式猜个策略
做出来效果不错类型的实验报告
这些东西朝不保夕
我不认为有多大意义
增广见闻罢了
不见得这些文章不好
我是无法分辨这些文章哪个更好
你有数据
有几千GPU
总能出新文章的
这就好比杨振宁早就说
高能物理完蛋了一样
到了比拼装备的阶段
没什么机会给散户了
要我说
就不要浪费时间看算法的细枝末节了
我不认为会有算法的突破
不如检查novel的应用领域
这个可以有戏


: 你可以先看看评测方法。这跟翻译是否不确定没有关系。



【在 c******t 的大作中提到】
: Decode的时候还是一个个词出,前一个词的hidden layer会feed到后一个词里去。其实
: 我觉得是脱裤子放屁,老早就有人提过Dilated CNN做encoder, LSTM/GRU做decoder。
:
: overfit

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g*y
32
are you serious?
think about complexity~

【在 C***n 的大作中提到】
: 这个解法不错,妙的惹开if语句
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c*t
33
对于拿工资的马工,当然是指哪打哪。

【在 g****t 的大作中提到】
: 我前两天花时间看了一天文献
: 没看到什么新东西
: 如下是我的浅见:
: 都是启发式猜个策略
: 做出来效果不错类型的实验报告
: 这些东西朝不保夕
: 我不认为有多大意义
: 增广见闻罢了
: 不见得这些文章不好
: 我是无法分辨这些文章哪个更好

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C*n
34
please notice this question does not ask you to focus on complexity, only
asking you to skip "if"
how do you get away "if" if using the logN algorithm u mentioned? it needs
to identify whether N and (N&1) is 0, right?

【在 g*******y 的大作中提到】
: are you serious?
: think about complexity~

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s*k
35
CNN用的参数肯定多,如果不比较参数多少,只看准确率呢?

【在 c******t 的大作中提到】
: 根本没超过RNN,FB这批作者用大3-4倍的网络来训,然后claim性能最佳,却根本不看
: 狗的另一篇文章。
: https://arxiv.org/abs/1701.06538
: 看完你再比比,同样大小的网络(参数数量),RNN还是超过CNN。
: 我不想说FAIR的研究人员不老实,但起码不严谨,哪里超过state-of-the-art,根本没
: 有嘛。

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g*y
36
you can use similar trick to circumvent "if" in the recursive function

【在 C***n 的大作中提到】
: 那个还是要用if判断N是否为零嘛,不满足不用if的条件
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s*k
37
"跟早期LSTM一样,但是LSTM已经解决了?"大牛说说LSTM怎么解决的?还是说早期的RNN
,然后被LSTM解决?

【在 c******t 的大作中提到】
: 不能说没有。
: 但是CNN的问题远远没有解决。首先句子长度有限,跟早期LSTM一样,但是LSTM已经解
: 决了。
: 虽然我觉得FAIR这班人为了搞大新闻有点不择手段(除了LeCun靠谱),但是CNN我认为
: 还是未来的方向。LSTM的问题是训练慢,CNN并行起来超级快。并行化是趋势。虽然这
: 篇吹过头了,但是很可能是一个巨大突破的开始。

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C*n
38
so that is it, the key is to not use if and loop, not in complexity, I think
by the way, could you post a logN algirthm in a recrusive function without
if?

【在 g*******y 的大作中提到】
: you can use similar trick to circumvent "if" in the recursive function
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s*k
39
倒不是说一定要算法创新,只是觉得CNN虽然能近似模拟RNN,按道理不会比LSTM做得更
好啊?狗家也有足够的机器堆啊,还是狗家已经对这样翻译这种事情不上心了?

【在 g****t 的大作中提到】
: 都是攒GPU
: 你2000个,我3000个
: 揣着明白装糊涂,弄的热热闹闹
: 我不认为算法上有多少新创制
:
:
: 根本没超过RNN,FB这批作者用大3-4倍的网络来训,然后claim性能最佳,却根
: 本不看
:
: 狗的另一篇文章。
:
: https://arxiv.org/abs/1701.06538
:
: 看完你再比比,同样大小的网络(参数数量),RNN还是超过CNN。

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g*y
40
at the cost of raising the complexity from Log(N) to exp(N)?
Think about low level bit manipulation tricks -- I guess you can do (almost)
everything without branching. Correct me if I'm wrong.

【在 C***n 的大作中提到】
: please notice this question does not ask you to focus on complexity, only
: asking you to skip "if"
: how do you get away "if" if using the logN algorithm u mentioned? it needs
: to identify whether N and (N&1) is 0, right?

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s*k
41
CNN的句子长度是不是可以用stacked CNN layer解决,一个个CNN layer逐渐提取越来
越长的全局信息,我觉得CNN不好办的是没有时序信息加进去,理论上是不是更容易
overfit

【在 c******t 的大作中提到】
: 不能说没有。
: 但是CNN的问题远远没有解决。首先句子长度有限,跟早期LSTM一样,但是LSTM已经解
: 决了。
: 虽然我觉得FAIR这班人为了搞大新闻有点不择手段(除了LeCun靠谱),但是CNN我认为
: 还是未来的方向。LSTM的问题是训练慢,CNN并行起来超级快。并行化是趋势。虽然这
: 篇吹过头了,但是很可能是一个巨大突破的开始。

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g*y
42
http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html
Here you can study some bit manipulation tricks to circumvent branching.
Since some one mentioned the short circuit feature of "||" operator. I'm wondering if there's still some branching code generated by the compiler?
Even if no branching is allowed at all, I think it shouldn't matter:
branching is simply:
next PC = (cond)? PC1:PC2;
which could be re-written as:
nextPC = -cond & (PC1^PC2)^PC1;

think

【在 C***n 的大作中提到】
: so that is it, the key is to not use if and loop, not in complexity, I think
: by the way, could you post a logN algirthm in a recrusive function without
: if?

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c*t
43
看前文,并没有比LSTM更好,狗之前有文章,前面我提到了,更大的LSTM才是state of
art,但是FAIR要装看不见那也是没办法。

【在 s********k 的大作中提到】
: 倒不是说一定要算法创新,只是觉得CNN虽然能近似模拟RNN,按道理不会比LSTM做得更
: 好啊?狗家也有足够的机器堆啊,还是狗家已经对这样翻译这种事情不上心了?

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c*t
44
就是这么做的,但是decoding如果也是CNN的话,不好控制输出长度。比较自然的办法
是CNN encoding + RNN decoding。看狗脸谁先做到更好吧。

【在 s********k 的大作中提到】
: CNN的句子长度是不是可以用stacked CNN layer解决,一个个CNN layer逐渐提取越来
: 越长的全局信息,我觉得CNN不好办的是没有时序信息加进去,理论上是不是更容易
: overfit

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s*k
45
不太清楚CNN encoding之后的抽象信息对于RNN来说意义是一样的吗?

【在 c******t 的大作中提到】
: 就是这么做的,但是decoding如果也是CNN的话,不好控制输出长度。比较自然的办法
: 是CNN encoding + RNN decoding。看狗脸谁先做到更好吧。

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c*t
46
额,为何不一样呢?不都是backprop出来的...

【在 s********k 的大作中提到】
: 不太清楚CNN encoding之后的抽象信息对于RNN来说意义是一样的吗?
avatar
s*k
47
我理解CNN encoding就是说先用CNN去训练一个类似embedding space,然后RNN decode
?是这个意思?

【在 c******t 的大作中提到】
: 额,为何不一样呢?不都是backprop出来的...
avatar
c*t
48
整个输出feed到RNN啊

decode

【在 s********k 的大作中提到】
: 我理解CNN encoding就是说先用CNN去训练一个类似embedding space,然后RNN decode
: ?是这个意思?

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s*k
49
哦,就是CNN的输出不接FC layer,接上RNN?这样的参数岂不是更多?

【在 c******t 的大作中提到】
: 整个输出feed到RNN啊
:
: decode

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c*t
50
Encoder哪有直接fc的,rnn encoder也都是接rnn decoder。

【在 s********k 的大作中提到】
: 哦,就是CNN的输出不接FC layer,接上RNN?这样的参数岂不是更多?
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