前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 1. 数据准备 数据下载通道: 点击这里下载数…

介绍 不久前Pytorch发布了1.0版本,官网的doc页也更新了.这里说下官网的教程很实用,边学pytorch搭网络边学NLP-图像等领域的先进技术. 官网的教程都是英文的,本人就用这个系列博客做个小小的翻译工作,希望能帮到一些英语苦手(当然也包括双开谷歌翻译的我Orz)的小伙伴学习pytorch. Github仓库 使用 jupyternote book 是一个很好的快速构建代码的选择,本系列教程都能在我的Github仓库找到对应的 jupyter notebook . 下载地址:https…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE…

0x000-前文 Cobaltstrike系列教程(一)简介与安装 0x001-Listner(监听器)介绍 ①Cobaltstrike listner简介 可能有一些小白并不理解什么叫做listner,在此科普一下.Listner(监听器):专门用于对其他对象身上发生的事件或状态改变进行监听和相应处理的对象,当被监视的对象发生情况时,立即采取相应的行动.在许多的渗透测试工具中,例如empire,metasploit,cobaltstrike中都有listner的存在.大家可以简单地理解为lis…

在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络.你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,…

问题描述:样本为所有恐龙名字,为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名称模式,并随机生成新的名字. 在这里你将学习到: 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理. 如何合成数据,通过每次采样预测,并将其传递给下一个rnn单元. 如何构建字符级文本生成循环神经网络. 为什么梯度修剪很重要? import numpy as np import random import time import cllm_utils 1 - 问题描述 1.1 - 数据集与预处理 # 获取名称 dat…

0x000--前文 Cobaltstrike系列教程(一)-简介与安装 Cobaltstrike系列教程(二)-Listner与Payload生成 heatlevel 0x001-Beacon详解 1.Beacon命令 大家通过系列教程(二)的学习,配置好Listner,让目标机执行我们的Payload/后门程序后,即可发现目标机已经上线 右键目标interact来使用Beacon,我们用它来执行各种命令 ※在Cobalt Strike中它的心跳默认是60s(即sleep时间为60s,每一分钟目…

一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0…

作者按:因为教程所示图片使用的是 github 仓库图片,网速过慢的朋友请移步<webpack4 系列教程(十三):自动生成 HTML 文件>原文地址.更欢迎来我的小站看更多原创内容:godbmw.com,进行"姿势"交流 ♪(^∇^*) 0. 课程介绍和资料 >>>本节课源码 >>>所有课程源码 本节课的代码目录如下: 本节课用的 plugin 和 loader 的配置文件package.json如下: { "devDepen…

本教程转载至:TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词 使用的数据集是全唐诗,首先提供一下数据集的下载链接:https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w              提取码:koss RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的.本帖代码移植自char-rnn,它是基于Torch的洋文模型,稍加修改即可应用于中文.char-rnn使用文本文件做为…

上周更新了Cobalt Strike系列教程第一章:简介与安装,文章发布后,深受大家的喜爱,遂将该系列教程的其他章节与大家分享,提升更多实用技能! 第二章:Beacon详解 一.Beacon命令 大家通过上一篇内容的学习,配置好Listner,执行我们的Payload后,即可发现目标机已经上线. 右键目标interact来使用Beacon,我们用它来执行各种命令. ※在Cobalt Strike中它的心跳默认是60s(即sleep时间为60s,每一分钟目标主机与teamserver通信一次),…

http://www.cnblogs.com/zskbll/p/4139039.html C#微信公众号开发系列教程一(调试环境部署) C#微信公众号开发系列教程一(调试环境部署续:vs远程调试) C#微信公众号开发系列教程二(新手接入指南) 距离上一篇博文已经半个月了,本来打算每两天更新一次的,但可怜苦逼码农无日无夜的加班.第一篇博文发表后,博文视点的编辑就找到我,问我想不想出版这个系列,我当时瞬间就想到了王大锤的独白,想想真的是有点小激动,后面按照那边的要求,提交了申请书,也提交了目录,可惜…

一.引言 倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.…

注:本文是[ASP.NET Identity系列教程]的第一篇.本系列教程详细.完整.深入地介绍了微软的ASP.NET Identity技术,描述了如何运用ASP.NET Identity实现应用程序的用户管理,以及实现应用程序的认证与授权等相关技术,译者希望本系列教程能成为掌握ASP.NET Identity技术的一份完整而有价值的资料.读者若是能够按照文章的描述,一边阅读.一边实践.一边理解,定能有意想不到的巨大收获!希望本系列博文能够得到广大园友的高度推荐. $(document).rea…

注:本文是[ASP.NET Identity系列教程]的第二篇.本系列教程详细.完整.深入地介绍了微软的ASP.NET Identity技术,描述了如何运用ASP.NET Identity实现应用程序的用户管理,以及实现应用程序的认证与授权等相关技术,译者希望本系列教程能成为掌握ASP.NET Identity技术的一份完整而有价值的资料.读者若是能够按照文章的描述,一边阅读.一边实践.一边理解,定能有意想不到的巨大收获!希望本系列博文能够得到广大园友的高度推荐. $(document).rea…

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/469688272014032134394/ WWWFrom 类Unity3D脚本中文系列教程(十三)辅助类.用来生成表单数据并使用WWW类传递到web服务器.// 获取一个截屏并上传到CGI脚本// 该CGI脚本必须能处理表单上传var screenshotURL = “http://www.my-site.com/cgi-bin/screenshot.pl”;// 截屏function Start()…

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/469688272014032334486/ Unity3D脚本中文系列教程(十二) ◆ function GetPixel(x: int, y: int): Color 描述:返回坐标(x, y)处的像素颜色.如果像素坐标超出边界(大于宽/高或小于0),它将给予纹理的包裹模式来限制或重复.如果你正在从纹理中读一个大的像素块,使用GetPixels可能会更快,它将返回整个像素颜色块.该函数只工作在ARGB3…

今天我们来看一下怎么自定义NGUIAtlas,制作属于自己风格的UI.第一部分:自定义 Atlas1 . 首先我们要准备一些图标素材,也就是我们的UI素材,将其导入到unity工程中.2. 全选我们需要用到的UI素材.选择菜单NGUI->Open the Atlas Maker(快捷键 Alt +shift+M).打开Atlas Maker窗口,如图 我们可以看到,刚才选择的图片素材已经在下面的Sprite窗口中列出来了. 3. 在Create右侧为Atlas起个名称,其余默认即可(这里第二个参…

这个系列教程的前面我们讲解了如何安装Linux系统,以及学习Linux系统的一些方法.那么从这篇博客开始,我们就正式进入Linux命令的学习.学习命令,首先要跟大家纠正的一点就是,我们不需要记住每一条命令的详细语法格式,学完之后我们只需要知道某个命令能干什么.这样我们在实际应用中,遇到需要实现某个功能,我们脑海只要能想起来适用于某个命令就行,至于详细格式我们可以通过查资料.当我们使用的多了,会不知不觉的记住这些命令,这才是正确的学习方法.Linux命令有很多,如果初学者就想全部记住这些命令的详细…

Fastify 系列教程: Fastify 系列教程一 (路由和日志) Fastify 系列教程二 (中间件.钩子函数和装饰器) Fastify 系列教程三 (验证.序列化和生命周期) 验证 Fastify 可以验证请求信息,只有符合验证规则的请求才会被处理. JSON Schema 什么是 JSON Schema ,通俗来讲,JSON Schema 就是"描述 JSON 数据格式的一段 JSON". 首先,JSON Schema 也是一个 JSON 字符串,下面来看一个简单的 JSO…

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 接着第一部分,本节将讲述如何安装数据库,编写第一个模型以及简要的介绍下Django自动生成的后台管理admin站点. 一.数据库安装 打开mysite/settings.py配置文件,这是整个Django项目的设置中心.Django默认使用SQLite数据库,因为Python源生支持S…

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 一个模型(model)就是一个单独的.确定的数据的信息源,包含了数据的字段和操作方法.通常,每个模型映射为一张数据库中的表. 基本的原则如下: 每个模型在Django中的存在形式为一个Python类 每个模型都是django.db.models.Model的子类 模型的每个字段(属性)…

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 模型的元数据,指的是"除了字段外的所有内容",例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的'必须'. 想在模型中增…

这个系列教程的前面我们讲解了如何安装Linux系统,以及学习Linux系统的一些方法.那么从这篇博客开始,我们就正式进入Linux命令的学习.学习命令,首先要跟大家纠正的一点就是,我们不需要记住每一条命令的详细语法格式,学完之后我们只需要知道某个命令能干什么.这样我们在实际应用中,遇到需要实现某个功能,我们脑海只要能想起来适用于某个命令就行,至于详细格式我们可以通过查资料.当我们使用的多了,会不知不觉的记住这些命令,这才是正确的学习方法.Linux命令有很多,如果初学者就想全部记住这些命令的详细…

Spring 系列教程之容器的功能 经过前面几章的分析,相信大家已经对 Spring 中的容器功能有了简单的了解,在前面的章节中我们一直以 BeanFacotry 接口以及它的默认实现类 XmlBeanFacotry 为例进行分析,但是,Spring 中还提供了另一个接口 ApplicationContext,用于扩展 BeanFacotry 中现有的功能. ApplicationContext 和 BeanFacotry 两者都是用于加载 Bean 的,但是相比之下, ApplicationC…

python基础系列教程——Python3.x标准模块库目录 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具…

前言 上一篇文章,介绍了Microsemi Libero系列教程(一)-Libero开发环境介绍,下载,安装与注册,作为嵌入式开发中的Hello World,点灯是再也基础不过的实验了,通过点灯实验,可以了解芯片GPIO的控制和开发环境IDE新建工程的流程,对于FPGA来说,每个IO口几乎一样,所以本篇文章主要学习一下如何基于Microsemi Libero集成开发环境建立一个示例工程,让一个LED以500ms的频率闪烁,以Microsemi SmartFusion系列FPGA--A2F200M…

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp…

​ 前言 本文介绍了Transformer的基本流程,分块的两种实现方式,Position Emebdding的几种实现方式,Encoder的实现方式,最后分类的两种方式,以及最重要的数据格式的介绍. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 在讲如何搭建之前,先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的.这里以最典型的ViT为例. ​ 如图所示,对于一张图像,先将其分割成NxN个…