multi lstm attention时序之间,inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,时序之间下次再转成2048的inputs 但是如果使用multi lstm的话inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,这个时候直接循环进入下一个lstm,不会加入attention,会导致input是1024,使用上一个cell的参数的话报错…

error: command 'C:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Common\\Microsoft\\Visual C++ for Python\\9.0\\VC\\Bin\\cl.exe' failed with exit status 2 系统 windows 2003 python2.7 玩了个小项目,需要用到lxml, pip install lxml 常规安装,出现错误,要求c++ 9.0,还给了个下载地址,安装好再来,出现上面错…

学习gulp的时候,看到很多人写到 gulp.task('styles', function() { return gulp.src('src/styles/main.scss') .pipe(sass({ style: 'expanded' })) .pipe(autoprefixer('last 2 version', 'safari 5', 'ie 8', 'ie 9', 'opera 12.1', 'ios 6', 'android 4')) .pipe(gulp.dest('dist/…

最近工作中,经常需要比较2个对象的值.有个问题经常遇到,就是下面的2种情况. public static void main(String[] args) { Integer a =11; Object b=a; System.out.println(b.equals("11"));//false String c ="11"; Object d = c; System.out.println(d.equals("11"));//true } 查…

SpringBoot项目集成swagger项目遇到一个问题: 访问swagger-ui.html 没有加载到数据,也没有加载到页面的html和css资源 除了 1.添加swagger的pom依赖 2.swagger的配置文件 配置swagger的显示内容 例如 @Configuration @EnableSwagger2 public class Swagger2Config { @Bean public Docket createRestApi() { return new Docket(Do…

这几天接手做一个远程控制Android application,安卓前台的EditText用来输入ip地址.端口等信息,发现EditText的使用存在着巨坑一个! 我在网上找了半天,发现仅仅有人提出这个困惑,却没有解决.因此写篇文章来解一下. EditText中,可以预先写好内容,用android:Text="..."属性.但问题是,当我更改输入内容时,后台却无法获取!如下: XML布局: <EditText android:id="@+id/editIP"…

在自家的开发环境中,一般都是直接yum安装最新的docker来做镜像和容器,没有仔细深究,一直相安无事.但这几天却发现一个惊悚的现象,新申请的两台虚机,一台安装好后正常,另一台却出现异常: docker exec -it mongo bash rpc error: code = desc = oci runtime error: exec failed: container_linux.go:: starting container process caused "process_linux.g…

TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入.听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散.人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同的模式,但它们基本上都是以"低分辨率"感知周围的图像,以"高分辨率"的方式集中在图像的某个区域,然后随着时间的推移…

2017年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是FaceBook的<Convolutional Sequence to Sequence Learning>和Google的<Attention is All You Need>,它们都算是Seq2Seq上的创新,本质上来说,都是抛弃了RNN结构来做Seq2Seq任务. 这篇博文中,笔者对<Attention is All You Need>做一点简单的分析.当然,这两篇论文本身就比较火,因此网上已经有很多解读了…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…