互联网的发展离不开创新和草根站长的力量

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   互联网自诞生之日起,便贴上了变革的标签,可谓是掀起了一场新的技术革命。而这一场技术革命带来的最大变化便是改变人们的生活习惯和方式,衍生新的文化和信息传播方式。信息因有了网络这一新的传播媒介而拓宽了传播的方式丰富了传播的载体强化了传播的效果。这一新兴事情就像慢性中毒一样不断侵入到社会的每一个角落和人们的日常生活,不过它带来的发展大于危害,所以对其发展的保护也应多于阻碍。

    中国的互联网相比世界起步甚晚,真正走向普及和发展的高速公路也是就是十多年的时间。但就是这十多年时间,国内的互联网成长速度却快的惊人,快的发指。这块“土地”从无到有,从贫瘠到肥沃,从耕耘到丰收,其中也经历过风雨,也有过灾害,天灾人祸不断,但始终没有跨下来。中国的互联网总的框架大体包括相关管理权力部门+大型网站和个人网络创业+中小企业的组合,而支撑互联网不断前进的动力则是创新和个人创业者以及中小企业。个人创业者中小企业又是互联网的基础组成部分,之所以说其是基础,一方面,个人创业者和中小企业数量众多,国内互联网不成熟的时期,他们是创新的来源,更是推动创新的力量,而在互联网开始成熟,权力部门介入监管,大型网站和企业稳固发展的时候,他们又是繁荣互联网给互联网带来更多元素,敢于牺牲自我,敢于拼搏努力,诞生更多创新的

    中国的互联网不能没有创新,而创新的力量源泉则是那人数庞大却又是势微力薄的个人创业者和中小企业。而个人站长又是这个群体中数量最庞大,个人力量最势弱,整体力量最强大的群体。中国的互联网说到底,发展如此之快,说白了就是没人管。互联网十年,其实并没有太多的条文框框来束缚你,没有拘束的野蛮生长促进了发展的创新,跳跃式发展让互联网创业者能够展开自由的思维,奉献自己的创业热情。在这里没有垄断,没有发展道路上管理政策的设卡,从而使得创新动力和来源得以生存下来。试问,如今的互联网巨鳄哪个不是从个人创业,从小小的个人网站,小公司发展而来的。正是互联网的自由让草根站长和其他的网络创业者能够没有顾忌的将自己的创业热情和满腹才华发挥出来。QQ当年也很艰难,马化腾因为oicq的启发开发了这样一个以小企鹅为形象的im软件,模仿的同时诞生创新,也许就连他自己当年也没有想到会有今天的成就。这样的例子还有很多。

    全国有300万的个人网站和150万左右的个人站长,这个数字很惊人。却正是互联网井喷式发展带来的必然景象。没有草根站长满怀创业热情,投身于互联网,也不会有互联网今天的成就。李兴平是草根站长界的神话,起初在网吧做网管的他正是一个偶然的启发开设了hao123网址导航,颠覆了很多初级网民的上网习惯,也最终被百度收购功成身退。假如当初,互联网像如今一样一刀切,出了一点问题,就把机房全部的机器封掉。网站稍微有一点用户发的不良信息没有及时处理,域名就被hold。网站备案迟迟不下来,域名严查导致网站域名因为备案问题迟迟没有给予解析。做一个网站,要申请n多的许可证,那么,可想而知,李兴平不会有今天的成就,一个简单的创新也许还没付之行动就被扼杀在摇篮里。

    网络的过分自由,确实会带来很多问题,网络色情泛滥,非法言论无法控制,网瘾问题,网络舆论的是非等等。特别是如今,国家处在转折期,快速发展但社会矛盾却进一步激化,国家对于网络的控制逐渐变的严格。但是过分收紧的政策,反而会波及正规网站和创业者的利益,最后使得互联网的创新受到束缚,动力和来源被遏制,互联网的发展则不仅而退。前面一个十年积累下来的东西也会付之一炬。在互联网逐渐成为主流媒体而不是传统媒体的附庸之时,如何在管理好网络与引导创新发展之间寻找平衡就将成为相关权利部门要放到台面上仔细讨论的问题了。管理意识的逐渐增强是好事,网络整风严打也是好事。但是互联网的发展离不开创新和草根站长的力量,一刀切式的管理最终收益的不是互联网更不是草根站长,打击的不是色情网站而是正规站,草根的泯灭只会加速互联网的垄断和创新的不足。

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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