直白点说，我只是提议你用“正态分布的 CDF”作为一个非线性映射，把你的线性分数“排名 /人数”给非线性化。其本身不具有任何统计含义。比如下图给你画出来这个映射关系，横坐标是排名 /人数（ 0~1 之间），纵坐标是映射出来的分数。

https://i.imgur.com/nYXvVvG.png

https://i.imgur.com/MtP20N0.png

@dxgfalcongbit 你还是没有理解我的意思呀。。。你有个排名，排名 / 人数，直接当成分位数不就行了？

@dxgfalcongbit 排了序当然可以通过正态分布搞成分数啊。你想，排序就是正态分布的分位数，然后通过 CDF 的纵坐标找到对应的横坐标，然后把 0 作为 50%，把正负无穷的 x 搞归一化，不就出来分数了？

其实都不用归一化，搞个合适的 sigma，直接截断就行了。比如这个图中 sigma=0.2 的情况：

https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Normal_Distribution_CDF.svg

不截断也无所谓

正态分布不还是排个序然后给分么。。。 两边截断，然后 CDF <-> 分数

@fanzheng 已经别处收了，谢啦~

你这根本没杀掉吧。。。

我妈华为小米都用过。只要是新手机她都喜欢（手动狗头

买个手机给你妈，你同学还这么 diss 你，他们配么。。。

@ohiu https://t.me/korepwx_02

@ohiu 网上查了，“如果是+86 手机号注册的账号，那么是不能对非+86 注册的账号发送消息的”

@ohiu "sorry, you can only send messages to mutual contacts at the moment"

@iiusky 收 Aurora HDR 2019，怎么联系？

@ohiu 有意收 Aurora HDR 2019

可是，人家作者说不定真的第一反应写出来的是版本一，根本不是先写版本二再简化成版本一的呀?

@Olament 哦对，文件系统和数据库服务器，四个千兆网口做了 LACP Bonding。其他计算节点做了双网口的 Bonding。

@Olament 我们实验室的集群是我搭起来的。

文件系统和数据库：两台 Xeon E5 做 MooseFS/MongoDB Master，三台 48T （共 144T ）做数据存储。MooseFS 是 goal=2 的双倍存储，MooseFS 是 Master/Slave*2 的三倍存储。当然，这些都是偏向于读写速度的配置。写入速度显然不如单机。

交换机：3 台 Cisco 24 口全千兆 + Ciso 专有的互联接口，这个互联接口好像是 48Gbps 的。

CPU 集群：10 台 E5。

GPU 集群：3 台，其中一台 10 卡，另两台各 4 卡。
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实验数据和结果都存在文件系统和数据库服务器上。Home 目录也是 MooseFS 的。计算节点不保存任何数据，开放 Docker。用户系统是 LDAP 服务器。运行良好。

窃以为 ssd 存数据集毫无意义。你真训练起来，只要把读取图片放到后台线程就行了。基本上复杂的 cnn，单个 batch 的运行时间都是秒级的，一秒还不够你一个后台线程机械硬盘读完一个 batch 的嘛?

亲，这边呢建议您老婆换个老公。