原文：https://arxiv.org/abs/2312.10997https://www.toutiao.com/article/7353475944348205620/主要作者：Yunfan Gao、Yun Xiong、Xinyu Gao、Kangxiang Jia、Jinliu Pan、Yuxi Bi、Yi Dai，特别鸣谢 Jiawei Sun 和 Haofen Wang 所属机构：1.

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即使有一个很好的入门或一个伟大的（和免费的）实践培训，也总是有关于如何开始、如何调试问题或如何在 IDE 中启动项目的问题。在本文中，我们介绍了在本地环境中使用 Apache Flink 的基础知识和一些典型陷阱。在本地运行作业时，日志级别非常详细，可能很难在 Flink 消息之间找到您的消息。有关更多信息，请参阅 官方文档中的测试 Flink 作业。你也可以在官方的 Flink 训练测试中找到很

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大规模深度学习首先深度学习之所以能够在现在获得大的突破，主要依靠于硬件技术的进步和大数据的发展。卷积神经网络需要的高并发，依赖于GPU的发展不断进步，甚至已经有了很多专用设备，如谷歌TPU，阿里和华为也都有最新针对AI算法的芯片。高并发时可能导致梯度下降出问题，目前多采用异步梯度下降。当模型过大时，通常可以通过模型压缩来减少内存和运算时间。（具体方法这里没提...

展开计算图就是将循环图展开成展开图而已。循环神经网络 就是如上网络，将某一层不断重复，输出重新作为输入的一部分。双向RNN应用于上下文环境都影响结果的场景，如语音识别，文章翻译等基于编码-解码的序列到序列架构可以将可变长度的输入转变为可变长度的输出。这里也提到了注意力模型。后面了解下自编码网络有没有用到循环神经网络的技术。自编码网络是...