雖然說西洋新年是從元旦的1月1日算起,但洋溢著濃濃新年氣息的農曆春節才是我心目中的「過年」;再加上年假閒來無事,就順手寫個簡單版的#2020 #塔羅 年運。
老樣子還是不想寫到12星座這麼多,所以仍是以生命靈數1-9為主,而且不見得會寫全9個數字,發文狀態也不會按照順序。此外,這次寫的是「2020...
雖然說西洋新年是從元旦的1月1日算起,但洋溢著濃濃新年氣息的農曆春節才是我心目中的「過年」;再加上年假閒來無事,就順手寫個簡單版的#2020 #塔羅 年運。
老樣子還是不想寫到12星座這麼多,所以仍是以生命靈數1-9為主,而且不見得會寫全9個數字,發文狀態也不會按照順序。此外,這次寫的是「2020#流年 靈數」,跟本命的生命靈數不同,計算方式也不一樣。
#喜歡的話歡迎分享讓咪子港穴您♡
#附圖是我最喜歡的 #maryeltarot
#咪子塔羅占卜 #塔羅牌 #占卜預約 #占卜課程
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‼️如何計算流年靈數‼️
「2020」加上你西元的生日數字,個別拆開相加至個位數,該數字即為你2020的流年靈數
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‼️範例‼️
1978年12月28日生的人,計算方法為「2+0+2+0」+1+2+2+8=17,再把1+7=8,流年靈數即為8
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#塔羅流年靈數9 👉 https://bit.ly/2RxptCX
#塔羅流年靈數4 👉 https://bit.ly/2U1ia8j
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| 「1」元復始,推進2020新氣象 |
塔羅牌的第1號大牌是「魔術師」(The Magician)——「1」本來就是個位數的第一個數字,因此「魔術師」是一張有著濃厚「一元復始,萬象更新」的象徵的牌。也就是說,不論你們是自願還是被逼迫,都會在2020年迎接「新」的變化。
這包括了「完全嶄新」的項目,例如從事不曾接觸過的產業、成為社會新鮮人、被從來不覺得自己會感興趣的課程所吸引等,或「跳脫舊有的模式」,像是跨領域、轉換跑道、嘗試之前沒用過的新方法來處理舊有的問題、產後重返職場、終於存夠錢或鼓起勇氣報名肖想很久的課程等。不論是哪一種情形,這張圖面上只有「魔術師」一個人的牌,都代表你們會在今年取得某部分的自主權。 「自主權」三個字可以有很多種不同面向的解釋。往好的方面說,它代表了「決定權」——職場工作必須靠你帶領團隊往哪個方向前進、家裡的大小事都由你說了算。往壞的方面說,就是「魔術師」頭上那個「∞」無限符號惹的禍,代表你們一定是有著卓越能力的人,而這樣的人往往可遇不可求,因此2020年的很多事只能由你們自己一肩扛起,也就是俗稱的「能者過勞」。 再加上「魔術師」是一張受到「水星」庇佑的牌(有興趣的人可以自行搜尋這顆行星在占星上的意涵,於此不贅述),不排除你們會透過「語言」及「文字」來處理工作,包括花上比平時更多的力氣跟各式各樣的廠商/客戶來回溝通、往返到令人不耐的文書作業等。必要的時候,你們甚至會被推上公開的場合發表演說。其方式之多、內容之廣讓人眼花撩亂,可見你們的2020年將非常精采,帶領你們通往更多元的未來,但同時也會讓你們變得更焦頭爛額。
如果部分的你們不夠成熟或經驗不夠多,很可能會從原本意氣風發的模樣,轉成內在的缺乏自信,最常見的就是「不相信自己辦得到」。那就不難想見你們夜長夢多的可憐樣——「魔術師」這張牌對應的身體系統,其一是腦部神經,因此2020的你們比起往年,更容易腦神經衰弱,甚至長起白頭髮(例如我就是「魔術師」那一年開始白髮蓬勃的受害者😭);其二是上呼吸道,包括鼻腔、咽喉與支氣管,例如感冒、咳嗽久病不癒。尤其武漢肺炎在即,請務必做好防疫措施。
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| 單身者——新觀念、新嘗試、新交友、新模式 |
「魔術師」帶來的「改變」不只體現在生命,還有感情生活。不論去年的你有著多不愉快的經驗,都有機會在2020年重新找回自己,進而拾回「嘗試新事物」的勇氣。比如說,如果是排斥網路交友的人,今年可能會試著下載交友app或加入LINE群;甚至說堅守「先愛再性」觀念的人,也不排除會用更開放的態度面對自身需求(白話文翻譯:就是ㄩㄆ的意思),等等。
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#看不懂ㄩㄆ是甚麼意思的話歡迎留言讓其他人回答你😂
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這種擴大交友圈的行為固然能認識到更多「新人」,就機率來說確實比較有機會步入新戀情,但不一定代表你們一定會在今年確認新的感情歸屬,因為你們可能會發現以「自己」為主的生活比想像中更自由自在——除了繼續當單身狗,也可能是保持「開放性‧的關係」或「開放‧性的關係」。當然,如果是母胎單身者,假如往年的你總因為遇不到理想對象而垂頭喪氣,2020年有機會讓絡繹不絕的交際成為新的心靈寄託。
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| 有伴者——好上加好,或分道揚鑣 |
有伴而且雙方互動良好的人,不排除會在2020年進入新的關係,例如從男女朋友的交往進而論及婚嫁;或面臨身分的變化,像是說從先生/太太變成為人父母。
至於相處本來就不佳的人,考慮到「魔術師」這張牌受到「水星」的守護,兩人間應該有機會透過良性的溝通來解決問題。但要看其中一方是不是那種態度比較強勢、不容易說服的人,或者是比較舌燦蓮花,總是能把話說成反的——遇過好幾次的真實案例是,明明是自己的問題,就是有本事說成都是對方的錯——這種無效溝通當然無助於兩人關係,那麼另一方當然會萌生「還我自由」的覺悟,而且這種想法將隨著時間推進越發強烈。若為此,亦不失為另一種感情生活的轉變。
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類神經網路範例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
神經網路完成晶片設計僅需幾小時
新浪財經APP
來源:科技日報
科技日報北京6月9日電 (記者張夢然)英國《自然》雜誌9日發表一項人工智慧突破性成就,美國科學家團隊報告機器學習工具已可以極大地加速電腦晶片設計。研究顯示,該方法能給出可行的晶片設計,且晶片性能不亞于人類工程師的設計,而整個設計過程只要幾個小時,而不是幾個月,這為今後的每一代電腦晶片設計節省數千小時的人力。這種方法已經被穀歌用來設計下一代人工智慧電腦系統。
不同元件在電腦晶片上的佈局,是決定晶片整體性能的關鍵。設計電腦晶片的物理佈局既複雜又耗時,難度非常大,需要專業人類設計工程師付出大量工作。而儘管已為此進行多年的嘗試,晶片佈局規劃一直都無法實現自動化,需要設計工程師們花費數月的努力才能生產可供規模製造的佈局。
在位於美國加州的穀歌研究院內,人工智慧專家阿澤利亞•米爾侯賽尼、安娜•戈迪耶及其同事最新的研究表明,機器學習工具已經可以用來加速這一名為“佈局規劃”的流程。
研究團隊將晶片佈局規劃設計成一個強化學習問題,並開發了一種能給出可行晶片設計的神經網路。他們訓練了一個強化學習智慧體,讓這個智慧體把佈局規劃看作一種棋盤遊戲:元件是“棋子”,放置元件的畫布是“棋盤”,“獲勝結果”則是根據一系列評估指標評出的最優性能(評估基於一個包含1萬例晶片佈局的參考資料集)。
研究人員指出,這種方法能在6小時內設計出與人類專家不相上下或是更好的可行晶片佈局,有望為今後的每一代電腦晶片設計節省數千小時的人力。
美國加州大學聖達戈分校科學家安德魯•康在一篇同時發表的新聞與觀點文章中寫道,“開發出比當前方法更好、更快、更省錢的自動化晶片設計方法,有助於延續晶片技術的‘摩爾定律’”。這裡的摩爾定律,是指每塊晶片的元件數量大約每兩年會翻一番。
安德魯•康同時表示,在這一研究中,團隊展示的佈局規劃方案已經被用來設計穀歌的下一代AI處理器,這也顯示出其設計品質可用於大規模生產。
總編輯圈點
在不到6小時的時間裡,一個深度學習強化方法,可以自動生成晶片設計的所有關鍵指標,包括功耗、性能和晶片面積,且給出的佈局圖都優於或可與人類設計的晶片佈局圖相比肩。這無疑是人工智慧助力人類實現更好、更快、更強目標的範例。有意思的是,這個人工智慧現在又被拿去設計下一代人工智慧,這讓我們看到一種共生關係——更強大的人工智慧設計硬體,正在推動人工智慧的進步。
資料來源:https://finance.sina.com.cn/tech/2021-06-10/doc-ikqciyzi8735268.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=12&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=145
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--課程已於 2020 年 11 月更新--
--課程已於 2020 年 11 月更新--
課程說明
本課程將讓你開始使用深度學習技術構建你的第一個人工類神經網路( artifical neural network )。按照我以前的邏輯回歸(logistic regression)課程,我們採用這個基本的構建塊(builing block),並使用Python和Numpy 構建全開的非線性類神經網路。本課程的所有教材都是免費的
我們使用softmax函數將以前的二進制分類模型擴展為多個分類,並且我們使用第一原理導出非常重要的訓練方法稱之為“反向傳播 (backpropagation)”。我會向你說明如何在Numpy中反向傳播代碼,首先是“緩慢的方式”,然後是“快速的方式”使用Numpy功能。
接下來,我們使用 Google 的新 TensorFlow 程式庫實現一個類神經網路。
如果你有興趣開始朝向成為深度學習專業人士這個目標,或者如果你對機器學習和資料科學感興趣,那麼你應該參加這門課程。我們超越了基本模型,例如邏輯回歸和線性回歸,我向你展示一些自動學習特徵的東西。
本課程為你提供了許多實用範例,以便你可以真正了解如何使用深度學習。在整個課程中,我們將實作一個課程專案,該專案將向你展示如何預測使用者在網站上的操作,這些使用者數據包括使用者是否在移動設備上,他/她們查看的產品數量,他/她們在你的網站上停留多長時間,他/她們是否是回訪使用者,以及他/她們訪問的時間。
課程結束時的另一個專案向你展示如何使用深度學習來進行臉部表情識別。想像一下,能夠預測某人的情緒只是基於一張圖片!
在讓你動手做後有了基礎,我提供了一些最新的類神經網路發展的簡要概述-稍微修改的架構和它們用來做什麼。
https://softnshare.com/data-science-deep-learning-in-python/
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本課程將讓你開始使用深度學習技術建構你的第一個人工類神經網路。
本課程為你提供了許多實用範例,以便你可以真正了解如何使用深度學習。
在整個課程中將實作一個課程專案,該專案將向你展示如何預測使用者在網站上的操作,這些使用者數據包括使用者是否在行動裝置上,他/她們查看的產品數量,他/她們在你的網站上停留多長時間,他/她們是否是回訪使用者,以及他/她們訪問的時間。
課程結束時的另一個專案向你展示如何使用深度學習來進行臉部表情識別。想像一下,能夠預測某人的情緒只是基於一張圖片!
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