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机器学习资深从业者 Ajit Rajasekharan 在本文中汇集了深度学习领域各路大佬的想法，并分享了他本人的一些思考。

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用于自监督学习的传感器数据流的价值，除了其绝对数量（就每秒训练数据量而言）上的价值之外，

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环境固有的非平稳性也为学习变化的原因提供了机会。

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这类似于我们计划从工作地点开车回家，是在非常稀疏（低维度）的空间里进行规划路线操作，

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已有一些早期工作使用DL方法来找变量（有向图）之间的因果关系，

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我们每个用户，在进行网页浏览的时候，都会输入域名，

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依次去根服务器、.com服务器、taobao.com服务器、www.taobao.com服务器上查询，

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而由于没有验证手段，此时本地DNS就会拿到错误的解析结果去进行后续的解析，

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比如此地址指向了一个钓鱼网站，用户就会在在不知情的情况下丢失了用户密码，给用户和企业带来损失。

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当有后续请求时，可以使用缓存数据进行应答，从而加速解析流程。