抽象工厂是创建型模式的代表,其他的还有单件(Singleton).生成器(Builder).工厂方法(Factory Method)以及原型(Prototype),模式本身没有好坏之分,只有适用不适用的区别. 最近常看喜洋洋与灰太狼,这是发生在青青草原的故事,其中涉及的动物有绵羊.山羊.羚羊.狼族等,本文就以创建绵羊(Sheep)和狼(Wolf)为例来说明Abstract Factory的使用方法.对于绵羊(Sheep),它由绵羊头(SheepHead).绵羊身体(SheepBody)组成.具有…

本文导读: ——JStorm之Nimbus简介 .简介 .系统框架与原理 .实现逻辑和代码剖析 )Nimbus启动 )Topology提交 )任务调度 )任务监控 .结束语 .参考文献 附:JStorm之NimbusServer启动流程 一.简介 JStorm集群包含两类节点:主控节点(Nimbus)和工作节点(Supervisor).其分别对应的角色如下: 1. 主控节点(Nimbus)上运行Nimbus Daemon.Nimbus负责接收Client提交的Topology,分发代码,分配任务…

import os,sys,django; sys.path.append("\\path\\to\\mysite")#ATTETION!,Err: "unable to configure filter 'special'django.core.exceptions.ImproperlyConfigured" os.environ["DJANGO_SETTINGS_MODULE"]="mysite.settings"#Att…

原创作品,转载请注明出处哦~ 了解RNN的前向.后向传播算法的推导原理是非常重要的,这样, 1. 才会选择正确的激活函数: 2. 才会选择合适的前向传播的timesteps数和后向传播的timesteps数: 3. 才会真正理解为什么会梯度消失和爆炸: 4. 才会从根源上想怎样尽量去避免梯度消失和梯度爆炸: 5. 才会知道为什么Attention的提出的意义: 6. 才会知道Google Transformer这个模型设计时候,是怎么想到要这样做的…… 作为一名眼高手低的NLPer,某一天忽然推…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.…

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所…

给一棵点带权树,$q$次询问,问树上$x$到$y$路径上,两点权之差(后面的减去前面的)的最大值. 这个是在树链上找点,如果沿路径的最小值在最大值之前出现那肯定答案就是$maxx-minx$,但是反之就不好办了.. 方法一:在线倍增合并答案 先来看一个退化成链的情况:区间$ql,qr$内找$i<j$使$A_j-A_i$值最大怎么做. 这里尝试线段树解决.假设两个小区间合并答案的话,维护一个$dif_i$表示区间$i$上述答案. 那么合并区间答案时,要么答案出自左半区间,要么右半区间,要么跨中间,…

Transformer原理 论文地址:Attention Is All You Need:https://arxiv.org/abs/1706.03762 Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型.Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献. Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ,目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系…

抽象工厂是创建型模式的代表,其他的还有单件(Singleton).生成器(Builder).工厂方法(Factory Method)以及原型(Prototype),模式本身没有好坏之分,只有适用不适用的区别. 最近常看喜洋洋与灰太狼,这是发生在青青草原的故事,其中涉及的动物有绵羊.山羊.羚羊.狼族等,本文就以创建绵羊(Sheep)和狼(Wolf)为例来说明Abstract Factory的使用方法.对于绵羊(Sheep),它由绵羊头(SheepHead).绵羊身体(SheepBody)组成.具有…