基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…

PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制转换函数说明 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载   中文字符编码研究系列第一期,PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制互相转换函数说明,主要掌握各进制转换的方法,以应用于实际开发     一,十进制(decimal system)转换函数说明 1,十进制转二进制 decbin() 函数,如下实例 echo decbin(12); //输出 1100 echo decbin(26); //输出 11010 decbin (PHP 3…

原文:走向DBA[MSSQL篇] 详解游标 前篇回顾:上一篇虫子介绍了一些不常用的数据过滤方式,本篇详细介绍下游标. 概念 简单点说游标的作用就是存储一个结果集,并根据语法将这个结果集的数据逐条处理. 观点 正因为游标可以将结果集一条条取出处理,所以会增加服务器的负担.再者使用游标的效率远远没有使用默认的结果集效率高,在默认结果集中,从客户端发送到服务器的唯一一个数据包是包含需执行语句的数据包.而在使用服务器游标时,每一个FETCH语句都必须从客户端发送到服务器,然后在服务器中将它解析并编译为执…

Scala进阶之路-Scala函数篇详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.传值调用和传名调用 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAIL:y1053419035@qq.com */ package cn.org.yinzhengjie.basicGrammar objec…

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摘要:残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的"退化"(优化)问题.ResNet 通过设计残差块结构,调整模型结构,让更深的模型能够有效训练更训练. 本文分享自华为云社区<Backbone 网络-ResNet 网络详解>,作者: 嵌入式视觉 . 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的"退化"(优化)问题. 有论文指出,神经网络越来越深的时候,反传回来的梯度之间的相关性会越来越差,最后接近白噪声.即更深的卷积网络会产生梯…

转自:http://blog.csdn.net/gueter/archive/2007/03/08/1524447.aspx Author :Jeffrey 引言 HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议,由于其简捷.快速的方式,适用于分布式超媒体信息系统.它于1990年提出,经过几年的使用与发展,得到不断地完善和扩展.目前在WWW中使用的是HTTP/1.0的第六版,HTTP/1.1的规范化工作正在进行之中,而且HTTP-NG(Next Generation of HTTP)的建议已经提出.HT…

WebSocket 协议运行在TCP协议之上,与Http协议同属于应用层网络数据传输协议.WebSocket相比于Http协议最大的特点是:允许服务端主动向客户端推送数据(从而解决Http 1.1协议实现中客户端只能通过轮询方式获取服务端推送数据造成的资源消耗和消息延时等问题). WebSocket 协议诞生于2008年6月,并在2011年12月成为 RFC6455 https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc6455.txt 国际标准,诞生之初被应用于HTML5相关规范…

Oracle10g数据泵impdp参数详解 2011-6-30 12:29:05 导入命令Impdp •      ATTACH 连接到现有作业, 例如 ATTACH [=作业名]. •      CONTENT 指定要加载的数据, 其中有效关键字为: (ALL), DATA_ONLY 和 METADATA_ONLY. •      DIRECTORY 供转储文件, 日志文件和 sql 文件使用的目录对象. •      DUMPFILE 要从 (expdat.dmp) 中导出的转储文件的列表,…

一,数学基础 1.1,概率密度函数 1.2,正态分布 二,背景 2.1,如何理解 Internal Covariate Shift 2.2,Internal Covariate Shift 带来的问题 2.3,减少 Internal Covariate Shift 的一些尝试 三,批量归一化(BN) 3.1,BN 的前向计算 3.2,BN 层如何工作 3.3,训练和推理式的 BN 层 3.4,实验 3.5,BN 层的优点 参考资料 一,数学基础 1.1,概率密度函数 随机变量(random va…