雖然這篇g++參數鄉民發文沒有被收入到精華區：在g++參數這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 g++參數產品中有43篇Facebook貼文，粉絲數超過12萬的網紅妮妮 Niniko，也在其Facebook貼文中提到， 嘿嘿(´･ω･`)好東西就是要跟好朋友們分享😋 因為疫情已經乖乖宅在家三個月了 宅在家的我不打電動、不追劇怎麼行啦🤣 電腦重度使用者的我 當然是保護好我的靈魂之窗👀 這次特別更新了我的螢幕 @BenQ 家的 MOBIUZ類瞳孔遊戲護眼螢幕 EX2710Q 大螢幕不僅能清楚的展示開啟的所有畫面 螢...
同時也有86部Youtube影片，追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格，也在其Youtube影片中提到，Python基礎程式語言應用證照班第10次上課 01_重點回顧與證照508最大公因數 02_證照508最大公因數解答 03_證照510費氏數列題目說明 04_證照510費氏數列無函式解答 05_證照510費氏數列加上函式解答 06_證照602撲克牌總和解答一 07_證照602撲克牌總和解答二改用串...
「g++參數」的推薦目錄
- 關於g++參數 在 獨身健力仔-阿維 William Instagram 的最讚貼文
- 關於g++參數 在 瑞丘※便當飲食日記※ Instagram 的最讚貼文
- 關於g++參數 在 Serena Chen Instagram 的最佳解答
- 關於g++參數 在 妮妮 Niniko Facebook 的最讚貼文
- 關於g++參數 在 Facebook 的最佳貼文
- 關於g++參數 在 3Q 陳柏惟 Facebook 的最佳解答
- 關於g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
- 關於g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
- 關於g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
g++參數 在 獨身健力仔-阿維 William Instagram 的最讚貼文
2021-09-10 22:32:22
. 這次分享一種更好判斷健力成績的方式－ 『IPF Points』 作為開胃菜，這兩天還會分享重頭戲: 1⃣.IPF Points等級表 2⃣.男女成績對應等級表 敬請期待😁 - 相信有一定訓練資歷的人都知道體重越重，成績越難達到跟輕量級選手一樣的體重倍數， 這是因為“身高是線性成長，力量是平方...
g++參數 在 瑞丘※便當飲食日記※ Instagram 的最讚貼文
2021-04-19 11:37:08
🍱 《右滑有料理影片👉🏻》（結團後刪文） 橙廚 CHANCOO 輕巧果汁機開團囉 / 橙廚 CHANCOO 輕巧果汁機（伊莉莎白/瑪麗蓮夢露綠） 含主機/梅森杯/梅森杯吸管/手拎杯/刀頭蓋/保固卡 官網原價NT4280 元 💡瑞丘團購價NT2380元 （下單後五分鐘內結帳付款） 開團時間：4/11~...
g++參數 在 Serena Chen Instagram 的最佳解答
2021-02-03 07:24:04
今天要跟大家介紹Sunpower N2 磁吸式可調濾鏡 其實前幾篇貼文就偷偷出現過幾次 經過瘋狂加班風波跟評測的照片一整批直接憑空消失的慘案 評測文今天終於熱騰騰的生出來了🎉 一直以來因為不確定我一顆鏡頭會用多久 所以我買的ND鏡是內置型的ND鏡，我的主要考量是因為我沒有很常用，他比支架系統便宜許...
-
g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
2021-09-14 22:35:23Python基礎程式語言應用證照班第10次上課
01_重點回顧與證照508最大公因數
02_證照508最大公因數解答
03_證照510費氏數列題目說明
04_證照510費氏數列無函式解答
05_證照510費氏數列加上函式解答
06_證照602撲克牌總和解答一
07_證照602撲克牌總和解答二改用串列
08_證照604眾數建立串列與新增
09_證照604眾數用COUNT計算次數
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/g/tcfst_python_2021_2
證照基礎程式語言 (Python 3)證照
Python 第1類：基本程式設計
技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elifPython 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…inPython 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
上課用書：
Python 3.x 程式語言特訓教材（第二版）
作者： 蔡明志, 財團法人中華民國電腦技能基金會
出版社：全華
出版日期：2018/12/20
定價：490元
吳老師 110/9/14
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境![post-title]()
-
g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
2021-09-14 22:34:53Python基礎程式語言應用證照班第10次上課
01_重點回顧與證照508最大公因數
02_證照508最大公因數解答
03_證照510費氏數列題目說明
04_證照510費氏數列無函式解答
05_證照510費氏數列加上函式解答
06_證照602撲克牌總和解答一
07_證照602撲克牌總和解答二改用串列
08_證照604眾數建立串列與新增
09_證照604眾數用COUNT計算次數
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/g/tcfst_python_2021_2
證照基礎程式語言 (Python 3)證照
Python 第1類：基本程式設計
技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elifPython 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…inPython 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
上課用書：
Python 3.x 程式語言特訓教材（第二版）
作者： 蔡明志, 財團法人中華民國電腦技能基金會
出版社：全華
出版日期：2018/12/20
定價：490元
吳老師 110/9/14
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境![post-title]()
-
g++參數 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
2021-09-14 22:34:37Python基礎程式語言應用證照班第10次上課
01_重點回顧與證照508最大公因數
02_證照508最大公因數解答
03_證照510費氏數列題目說明
04_證照510費氏數列無函式解答
05_證照510費氏數列加上函式解答
06_證照602撲克牌總和解答一
07_證照602撲克牌總和解答二改用串列
08_證照604眾數建立串列與新增
09_證照604眾數用COUNT計算次數
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/g/tcfst_python_2021_2
證照基礎程式語言 (Python 3)證照
Python 第1類：基本程式設計
技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elifPython 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…inPython 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
上課用書：
Python 3.x 程式語言特訓教材（第二版）
作者： 蔡明志, 財團法人中華民國電腦技能基金會
出版社：全華
出版日期：2018/12/20
定價：490元
吳老師 110/9/14
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境![post-title]()
g++參數 在 妮妮 Niniko Facebook 的最讚貼文
嘿嘿(´･ω･`)好東西就是要跟好朋友們分享😋
因為疫情已經乖乖宅在家三個月了
宅在家的我不打電動、不追劇怎麼行啦🤣
電腦重度使用者的我
當然是保護好我的靈魂之窗👀
這次特別更新了我的螢幕
@BenQ 家的 MOBIUZ類瞳孔遊戲護眼螢幕 EX2710Q
大螢幕不僅能清楚的展示開啟的所有畫面
螢幕支架的部分也貼心的可以調整加高
功能的部分還有幾項特點
🌟獨家類瞳孔技術HDRi🌟
能隨環境光源調整亮度
長時間打遊戲都能保護好眼睛
🌟Light Tuner 獨家個人化HDRi🌟
HDR開啟時一樣能照自己喜好調整亮度、對比、gamma值等參數
有20 種不同的參數組合可以選擇
不管是 FPS 或是 RPG 遊戲
都可以自由調配虛擬世界的色彩🤩
當然還可以設定遙控器、喇叭、快速選單
也有支援G-sync相容消除畫面撕裂
重度電腦使用者的我們最需要的就是
能讓我們沉浸體驗且舒服自在的螢幕啦🥰
除了是日常宅家小女子之外
我的角色由我作主✊🏻
上線開打遊戲馬上成為電玩高手!!
就是現在！你的角色由你決定(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)
專屬連結🔗 https://benqurl.biz/3zHlGGI
#BenQ #MOBIUZ #我的角色我作主 #EX2710Q
#靈魂之窗 #護眼 #電腦螢幕
g++參數 在 Facebook 的最佳貼文
四兩撥千斤！ 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！
本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。
不同的是，不是大公司、不是超大模型……
一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。
CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。
瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。
這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。
▎輕量化模型孟子？
孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。
包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。
可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。
孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。
但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。
CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。
該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。
騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。
而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。
因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。
萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。
因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。
孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。
相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
1） 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。
當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。
▎原理方法和應用？
在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。
具體有四方面：
1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。
基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。
另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？
瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：
1) 數據增強：使用領域相關數據；
2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；
而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。
基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：
1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。
瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。
並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。
▎瀾舟團隊？
最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。
瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。
AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。
周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。
據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。
值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。
引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：
AI的發展可以按照兩個時間點劃分。
第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。
而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。
「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。
g++參數 在 3Q 陳柏惟 Facebook 的最佳解答
【三級警戒未來何時解？從研究找依據！】
疫情進入三級警戒至今，本週似有趨穩趨勢，但還難稱真正緩和。不過隨著高強度防疫持續，生計受影響的行業越來越多，也讓人擔心民眾出現「防疫疲乏」的現象，雖然目前還沒到鬆懈的時候，但未來我們有沒有一個「警戒降級」的明確標準，用科學化的方式，及最保險的部署，逐步回復原本的生活？
＃修改疫情警戒標準增列查核條件 ＃訂出解除三級之明確安全標準
根據先前2021/1/21發布的疫情警戒標準，各級警戒的升降依據是病例數與傳播鏈，譬如：『出現感染源不明之本土病例（二級）』、『單周出現3件以上社區群聚事件或1天確診10名以上感染不明的本土病例（三級）』，藉此標準去規定防疫的層級。
和一月時相比，不論國際上或國內，都已經開始進行疫苗施打，而雙北大流行之後，也有更多的數據來反映本土流行的樣態。團隊和我在近期討論過程中，也都會從國際上的實證研究，來參考如何讓大家在安全狀況下解封。我們大致上提出三個建議：
1. 根據實證證據，納入疫苗接種率考量
2. 確保流行熱區疫調、匡列、檢驗作為足夠
3. 各項限制分別逐步開放
我們先來討論疫苗接種率，根據《自然醫學》（Nature Medicine）6月10日刊登的論文[1]指出，在177個以色列社區中，疫苗施打率每增加20%，未施打疫苗族群的陽性檢驗率就會下降一半，這篇研究由於使用以色列四大健保之一的資料，涵蓋百萬人以上，因此有相當的證據力，可以讓我們看出，疫苗接種率在還沒達到理論上的「群體免疫閾值」以前，和保護力就有一定的正向關係。打疫苗不僅保護自己，並可間接保護沒打疫苗的他人。
這篇研究的附件中，更動各種參數，保護力都相對穩定。但要注意若僅算「高齡族群（>66歲）施打率」，則對未打疫苗族群的保護力就很弱，這可能是因為高齡族群本身活動力就低，較不會「主動產生」傳播鏈。
當然，根據由美國、南韓、德國三國數據的實際分析，疫苗先打高齡者，可以拯救最多生命[2]，英國研究也顯示，先打60歲以上高齡族群，可以讓武漢肺炎造成的死亡降低96%、住院降低80%、加護病房入住也降低65%[3]。顯示台灣先打高齡族群的政策當然正確。
但要疫苗要涵蓋到一定比率中壯年人口（若把55~65歲加進來就有效），才能有效抑制輕症與無症狀傳播。也就是說，在解封過程中，需考量中壯年人口施打疫苗比率來「漸進放寬」管制措施。
但在疫苗接種以外，同一篇文章作者也提到，以色列的封鎖等NPI政策，與疫苗是相輔相成，此因素無法被獨立排除。我們也看到，能夠妥善進行疫調、擴大往外匡列、搭配對高風險群大量篩檢的地方，在圍堵疫情上表現都不錯。例如指揮中心進駐苗栗後，成功控制大量移工感染疫情，近幾日確診個案都早已被隔離，這才能確保社區的安全。而社區的安全性，也可以用抗原快篩陽性率、抗體陽性率、背景病毒量幾種方式去推估，已確保疫情已被侷限住。
最後，解封過程中，一定要小心謹慎，現行三級警戒不少限制，譬如停課、展覽館、社團交接、公祭、群聚人數限制、餐廳需外帶......等等規定，也應該研擬「風險區分」來分開開放。
根據英國研究，第一次封鎖令的對國民行為的影響，以及減少死亡的效應，遠高於第二次封鎖令，很可能有「防疫疲勞」的現象[4]。顯示解了又封，國民遵守的程度就沒這麼好。因此，我希望把「關鍵人口疫苗接種率」(例如65歲以上50%)、「青壯人口（18~65歲）疫苗接種率」（例如20%）、縣市疫調匡列與篩檢能量（能否確實掌握多層對象，外圈的篩檢陽性率）都納入「解封標準」，訂定更嚴格、更安心、更透明的標準，讓社會大眾了解，穩定民心，並得以達到社會共識。
在這次解封以後，今年都不用再倒退，才能讓經濟振興、產業輔導轉型等後續政策順利推展，這有賴與大眾的溝通和討論，重建國人信心，而不只是頒布命令而已。
期待台灣經此一役，能成為一個真正的公衛國家！
1.Milman, O., Yelin, I., Aharony, N., Katz, R., Herzel, E., Ben-Tov, A., ... & Kishony, R. (2021). Community-level evidence for SARS-CoV-2 vaccine protection of unvaccinated individuals. Nature Medicine, 1-3.
2.Goldstein, J. R., Cassidy, T., & Wachter, K. W. (2021). Vaccinating the oldest against COVID-19 saves both the most lives and most years of life. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(11).
3.Cook, T. M., & Roberts, J. V. (2021). Impact of vaccination by priority group on UK deaths, hospital admissions and intensive care admissions from COVID‐19. Anaesthesia, 76(5), 608-616.
4.Davies, N. G., Barnard, R. C., Jarvis, C. I., Russell, T. W., Semple, M. G., Jit, M., & Edmunds, W. J. (2021). Association of tiered restrictions and a second lockdown with COVID-19 deaths and hospital admissions in England: a modelling study. The lancet infectious diseases, 21(4), 482-492.