学习笔记（7）- 基于LSTM的对话模型

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学习笔记（7）- 基于LSTM的对话模型

LSTM based Conversation Models 本文介绍一种会话语言模型,结合了局部.全局的上下文,以及参与者的角色. 问题提出者倾向于用"任何人"."如何"来提出问题. 问题回答者倾向于使用指令性词汇(you, you're).模糊限制语(may, might)和与解决问题相关的词汇(sudo, check). Luan, Yi , Y. Ji , and M. Ostendorf . "LSTM based Conversation…

【ALB学习笔记】基于事件触发方式的串行通信接口数据接收案例

基于事件触发方式的串行通信接口数据接收案例广东职业技术学院欧浩源一.案例背景之前写过一篇<基于多线程方式的串行通信接口数据接收案例>的博文,讨论了采用轮询方式接收串口数据的情况.经过使用了多线程来处理,而然轮询的办法比较还是比较笨拙的.我们在实际的项目开发中,更加常用的是基于事件触发的方式,这个方式不但好用,而且灵活,只是使用起来需要更多的一点专业知识.在本博文中,就"传感器模块每隔1秒钟向上位机传送4字节的电压数据帧"的项目,对该方法的设计进行详细的讲述. …

深度学习笔记之基于R-CNN的物体检测

不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N…

Spring学习笔记之四----基于Annotation的Spring AOP编程

你能使用@Aspect annotation将某个Java类标注为Aspect,这个Aspect类里的所有公有方法都可以成为一个Advice,Spring提供了5个Annotation去将某个方法标注为Advice:@Before.@After.@AfterReturning.@AfterThrowing.@Around:为了启用基于annotation的AOP编程,你需要在Application Context文件中插入<aop:aspectj-autoproxy/>标记:@Before.@…

Nagios学习笔记四:基于NRPE监控远程Linux主机

1.NRPE简介 Nagios监控远程主机的方法有多种,其方式包括SNMP.NRPE.SSH和NCSA等.这里介绍其通过NRPE监控远程Linux主机的方式. NRPE(Nagios Remote Plugin Executor)是用于在远端服务器上运行检测命令的守护进程,它用于让Nagios监控端基于安装的方式触发远端主机上的检测命令,并将检测结果输出至监控端.而其执行的开销远低于基于SSH的检测方式,而且检测过程并不需要远程主机上的系统帐号等信息,其安全性也高于SSH的检测方式. 2.安装配…

CSS3学习笔记--transform基于原始数据（旋转木马实例）

参考链接:好吧,CSS3 3D transform变换,不过如此! transform-style:preserve-3d属性要在图片所在的容器(父元素)中定义,perspective定义在父子元素上的效果不同. 对象的Z轴与其平面垂直,因此照片需要先旋转,再位移:否则所有照片都会挤到一起. 点击图片后,都要基于图片的原始顺序和位置进行transform计算.下面是旋转木马的javascript代码.HTML代码和CSS代码. <script type="text/javascript&q…

STM32学习笔记(二) 基于STM32-GPIO的流水灯实现

学会了如何新建一个工程模板,下面就要开始动手实践了.像c/c++中经典的入门代码"hello world"一样,流水灯作为最简单的硬件设备在单片机领域也是入门首推.如果你已经有了一定的C语言基础以及曾经使用过类似的芯片,那么学习起来绝对事半功备.当然没有也不需要担心,本项目实现起来很简单.不过学习嵌入式,第一点就是要转变思路,从现在开始你不在是仅仅和编程语言打交道了,交叉编译的方式注定嵌入式项目软硬件不分家,从硬件实现,软件设计,软硬件调试,硬件运行观察结果,熟悉和适应这个流程对于嵌入…

【ALB学习笔记】基于.NET环境的高频RFID卡读写设备的基本操作案例

基于.NET环境的高频RFID卡读写设备的基本操作案例广东职业技术学院欧浩源 1.引言 RFID高频卡在我们的日常生活中随处可见,是物联网应用中不可或缺的一个重要部分,也是全国职业院校技能大赛"物联网技术应用"赛项中重要的考查环节.从应用的层面来看,高频卡的操作没有太大难度,你需要做的是,老老实实的把基本的操作都做一遍,接着反复多做几遍,熟能生巧,然后你就可以灵活的应用了.本文通过一个具体的范例,让你轻松的彻底掌握在.NET环境下,利用C#语言对RFID高频卡进行基本操作的技术细…

Spark学习笔记——构建基于Spark的推荐引擎

推荐模型推荐模型的种类分为: 1.基于内容的过滤:基于内容的过滤利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,来求出与该物品类似的物品. 2.协同过滤:协同过滤是一种借助众包智慧的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义. 在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似. 同样也可以借助基于物品的方法来做推荐.这种方法通常根据现有用户对物品的偏好或是评级情况,来计算物品之间的某种相似…

scala 学习笔记七基于类型的模式匹配

1.介绍 Scala 提供了强大的模式匹配机制,应用也非常广泛. 一个模式匹配包含了一系列备选项,每个都开始于关键字 case.每个备选项都包含了一个模式及一到多个表达式.箭头符号 => 隔开了模式和表达式. 先看一个整型值模式匹配的例子 match 对应 Java 里的 switch,但是写在选择器表达式之后.即: 选择器 match {备选项}. 2.基于类型的模式匹配 acceptAnything的参数类型Any允许任何类型的参数,如果向某个方法传递的类型具有多样性,并且没有任何共性部分,…

【ALB学习笔记】基于多线程方式的串行通信接口数据接收案例

基于多线程方式的串行通信接口数据接收案例广东职业技术技术学院欧浩源 1.案例背景在本博客的<[CC2530入门教程-06]CC2530的ADC工作原理与应用>中实现了电压数据采集的程序设计,传感器模块以每1秒发送一帧数据的形式通过串口向上位机发送电压数据.其数据帧由4个字节组成:一个帧头和一个帧尾,中间两个字节为电压数据,其格式如下: 帧头(0xAF) 电压数据高8位电压数据低8位帧尾(0xFA) 在篇博文中,将讲述如何通过多线程的方式,从串口接收传感器发送过来的…

SpringMVC 学习笔记(五) 基于RESTful的CRUD

1.1. 概述当提交的表单带有_method字段时,通过HiddenHttpMethodFilter 将 POST 请求转换成 DELETE.PUT请求,加上@PathVariable注解从而实现 RESTful 风格的CRUD 1.2. 配置信息 Web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? > <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLS…

Spring源码学习笔记之基于ClassPathXmlApplicationContext进行bean标签解析

bean 标签在spring的配置文件中, 是非常重要的一个标签, 即便现在boot项目比较流行, 但是还是有必要理解bean标签的解析流程,有助于我们进行基于注解配置, 也知道各个标签的作用,以及是怎样被spring识别的, 以及配置的时候需要注意的点. 传统的spring项目,spring内部启动的方式是基于ClassPathXmlApplicationContext启动的: @Test public void test1() { //传入spring的配置文件路径 Application…

Flink源码学习笔记(2) 基于Yarn的自动伸缩容实现

1.背景介绍随着实时计算技术在之家内部的逐步推广,Flink 任务数及计算量都在持续增长,集群规模的也在逐步增大,本着降本提效的理念,我们研发了 Flink 任务伸缩容功能: 提供自动伸缩容功能,可自动调节 Flink 任务占用的资源,让计算资源分配趋于合理化.一方面避免用户为任务配置过多资源,造成资源浪费:另一方面,降低用户在调节资源方面的运维成本. 提供手动伸缩容功能,降低调节资源过程对业务的影响.伸缩容操作本质是先申请资源,待资源准备就绪后,才执行 Recover 操作,和重启任务相比,…

Spring学习笔记之三----基于Annotation的Spring IOC配置

使用Annotation 来创建Bean有两种方式在配置类中创建bean(配置类是指标注为@Configuration的类),在配置类中每一个创建bean的方法都应该标注为@Bean,可以在@Bean 这个annotation中指定Bean name,如果没有指定,则默认使用方法的名字:注意在配置类中一个方法创建的Bean要引用另外一个方法创建的Bean,则直接调用方法即可: 将Java类标注为 @Component,@Repository,@Service,@Controller中的任何一种…

Spring学习笔记之一----基于XML的Spring IOC配置

1. 在spring配置文件中,如果对一个property进行直接赋值,可使用<value>元素,spring负责将值转化为property指定的类型:也可以直接在property元素上使用value属性来赋值: 2. 构造函数注入,应使用<constructor-arg>元素来赋值,该元素有三个属性,你可以指定来对赋值的构造函数参数进行区分:type.index或者name,但是当你使用name属性时,你应该放置@ConstructorProperties annotation到…

Java学习笔记之基于TCP协议的socket

可以一直输入,而不是一问一答: 开两个线程,一个负责收,一个负责发. 1.先运行: package com.zr.javase0825; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.Server…

ELK学习笔记之基于kakfa (confluent)搭建ELK

0x00 概述测试搭建一个使用kafka作为消息队列的ELK环境,数据采集转换实现结构如下: F5 HSL–>logstash(流处理)–> kafka –>elasticsearch 测试中的elk版本为6.3, confluent版本是4.1.1 希望实现的效果是 HSL发送的日志胫骨logstash进行流处理后输出为json,该json类容原样直接保存到kafka中,kafka不再做其它方面的格式处理. 0x01 测试 192.168.214.138: 安装 logstash,c…

基于STM32的USB枚举过程学习笔记

源:基于STM32的USB枚举过程学习笔记基于STM32的USB枚举过程学习笔记(一) 基于STM32的USB枚举过程学习笔记(二) 基于STM32的USB枚举过程学习笔记(三) 基于STM32的USB枚举过程学习笔记(四) 基于STM32的USB枚举过程学习笔记(五)…

Git学习笔记与IntelliJ IDEA整合

Git学习笔记与IntelliJ IDEA整合一.Git学习笔记(基于Github) 1.安装和配置Git 下载地址:http://git-scm.com/downloads Git简要使用说明:http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html Github官方使用说明:https://help.github.com/articles/set-up-git 默认安装配置 1)首先你要告诉git你的名字 git config --glob…

【Stage3D学习笔记续】真正的3D世界（一）：透视矩阵

如果各位看官跟着我的学习笔记一路看过来的话,一定会吐槽我的,这都是什么3D啊?从头到尾整个都是在使用GPU绘制一堆2D图像而已,的确,之前我们一直使用正交矩阵利用GPU加速来实现2D世界的展示,算不上真3D,但是正是由于有了之前的学习我们实现真3D世界的学习才会更加轻松,下面的笔记就让我们真正的进入3D世界吧! 补充一下,我们的这部分学习笔记是基于<Adobe Flash 11 Stage3D(Molehill) 游戏编程初学者指南>一书的学习而来的. 赶快进入我们的主题,是否还记得之前的2D…

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 之前讲过了tensorflow…

深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现深度学习笔记(三):激活函数和损失函数深度学习笔记:优化方法总结深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…

[转]Git学习笔记与IntelliJ IDEA整合

Git学习笔记与IntelliJ IDEA整合一.Git学习笔记(基于Github) 1.安装和配置Git 下载地址:http://git-scm.com/downloads Git简要使用说明:http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html Github官方使用说明:https://help.github.com/articles/set-up-git 默认安装配置 1)首先你要告诉git你的名字 git config --glob…

学习笔记TF035:实现基于LSTM语言模型

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag…