编码器—解码器(seq2seq) 在自然语言处理的很多应用中,输入和输出都可以是不定长序列.以机器翻译为例,输入可以是一段不定长的英语文本序列,输出可以是一段不定长的法语文本序列,例如 英语输入:“They”.“are”.“watching”.“.” 法语输出:“Ils”.“regardent”.“.” 当输入和输出都是不定长序列时,我们可以使用编码器—解码器(encoder-decoder)或者seq2seq模型.这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络,分别叫做编码器和解码器.编码器用来分析

第27章 硬件输入模型和局部输入状态 这章说的是按键和鼠标事件是如何进入系统并发送给适当的窗口过程的.微软设计输入模型的一个主要目标就是为了保证一个线程的动作不要对其他线程的动作产生不好的影响. 27.1 原始输入线程 当系统初始化时,要建立一个特殊的线程,即原始输入线程(raw input thread,R I T).此外,系统还要建立一个队列,称为系统硬件输入队列(System hardware input queue, SHIQ).R I T和S H I Q构成系统硬件输入模型的核心. R

数据验证特性RequiredAttribute:表示数据不能为空RegularExpressionAttribute:正则校验CompareAttribute:和某个属性比较RangeAttribute:表示在某个区间之内MaxAttribute:最大值MinAttribute:最小值StringLengthAttribute:验证字符串长度DataTypeAttribute:验证数据类型在Models页面下面新建实体类UserInfo.cs using System.ComponentMode

从后台组织好数据然后传递到页面倒是水到渠成很方便,因为MVC自身就将这样的需求内建到了这个系统中.我只需要在后台组织好一个List 或IEnumerable类型的变量,将需要传递的数据模型扔进去便可. 比如这里我们向视图返回5条product信息在页面进行展示,仅仅是返回这么简单. 然后在页面我们就毫不费力地得到了后台传过来的数据模型,然后进行显示即可. 但问题是,如何又将多个模型传回后台去呢.一个form一般只传递一个模型,我们可以在JavaScript里序列化多个模型然后通过ajax 传递回

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

企业架构模型(Enterprise Architecture Model,EAM)是PowerDesigner 15新增的功能,它能够以图形的方式展现企业架构,从而取代文字描述:以偏向非技术性的表达方式,从不同层面表达不同的图示结果. 企业架构模型从业务层,应用层和技术层对企业的体系架构进行全方面的描述,包括业务流程,业务功能,系统,人员等单元的结果及行为,以确保各单元能够符合企业的战略发展方向.PowerDesigner企业架构模型包括7种企业架构流程图,这7种企业架构流程图可以划分为以下3个

PowerDesigner 企业架构模型 ( EAM ) 说明 file工作数据库框架application网络   目录(?)[+]   一. 企业架构模型 说明 EnterpriseArchitecture Model(EAM),企业架构模型从业务层.应用层以及技术层的对企业的体系架构进行全方面的描述,包括业务流程.业务功能.系统.人员等单元的结构及行为,以确保各单元能够符合企业的战略发展方向. EAM 分以下三类: (1)    业务层: 组织结构图 业务通信图 进程图 城市规划图 (2)

5.1  什么是视图模型 5.1.1  在线商店示例 5.1.2  建立视图模型 5.1.3  交付表现模型 5.1.4  ViewData.Model 5.2  表现用户输入 5.2.1  设计(输入)模型 5.2.2  在视图中表示输入模型 5.2.3  使用提交的输入 5.3  用于显示和输入的复杂模型 5.4  小结

  打开PowerDesigner软件,选择菜单文件->建立新模型,或者敲击键盘ctrl+N   弹出建立新模型窗口,模型类型选择Object-Oriented Model,图选择Class Diagram,输入模型名称,例如ObjectOrientedModel_1,选择对象语言为Java,点击OK   PowerDesigner会创建名称为ObjectOrientedModel_1的模型工程,在Palette面板中会列出可以操作组件符号,对于类图来说,主要使用的是Class(类),Inter

本文由 伯乐在线 - 东狗 翻译,toolate 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:blog.dominodatalab.com.欢迎加入翻译小组. 本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa

简介 之前公司需要做一个自定义数据搜索模型的功能,大体是这样的:左边显示的每一个模型对应于数据库中的一个表,把左边的模型拉入右边的容器内,会显示这个模型(也就是表)下的列信息,然后通过连线确定各独立的模型之间的关系(对应于数据库中的多表链接查询),然后保存数据到后台执行.由于保存模型就是对容器中的模型的一个解析,这里就不做展示了,这个demo主要处理模型的展示以及如何链接. 话不多说,先上图:  需要用到的东西 这个功能主要用到的是jQuery UI的拖拽功能以及jsPlumb连线插件. jsP

感谢一路走来默默陪伴和支持的你~~~ ----------------欢迎来访,拒绝转载---------------- 关于GP模型的制作请点我! 一.GP发布 ArcGIS Desktop可以作为客户端,将创建好的模型作为GP服务发布到ArcGIS Server上,以供Web端的调用. 1) 模型运行成功后,在Results窗口中会出现执行的结果,右键单击模型,share as为Geoprosessing service. 2) Pulish aservice,下一步. 3) 选择服务连接或

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

keras提供了Sequential线性的模型,但是有些网络需要多个输入,有些网络有多个输出,更甚之层与层之间有内部分支,这使得网络看起来像是层构成的图,而不是线性的堆叠.有些场景需要多模态的输入,这些的输入来源于不同的数据,例如下面的例子 而有些场景是多个输出,例如给定一部小说,希望将其自动分类(比如爱情.惊悚),同时还希望预测其写作的日期.当然可以训练两个独立的模型,但由于这些属性并非是统计无关的,你可以构造一个更好的模型,进行联合训练输出想要的结果. 那么如何该用keras实现这类模型呢?

keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行. 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠.对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图. 用Keras定义网络模型有两种方式, Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1.Sequential 顺序模型 from kera

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3词嵌入的特性 properties of word embedding Mikolov T, Yih W T, Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations[J]. In HLT-NAACL, 2013. 词嵌入可以用来解决类比推理问题(reasonable analogies) man 如果对应woman,此时左

Unified Robot Description Format,简称为URDF(标准化机器人描述格式),是一种用于描述机器人及其部分结构.关节.自由度等的XML格式文件. 一.创建第一个URDF文件 将要创建的URDF文件描述的是一种最常见的移动机器人,它有四个轮子.一个带有抓取器的手臂. 为了打好基础,我们先做一个带有四个轮子的机器人底座.在 chapter7_tutorials/robot1_description/urdf 文件夹创建一个新文件并命名为robot1.urdf,其内容如下:

1 作业讲解 指针间接操作的三个必要条件 两个变量 其中一个是指针 建立关联:用一个指针指向另一个地址 * 简述sizeof和strlen的区别 strlen求字符串长度,字符数组到’\0’就结束 sizeof是看数据类型占用大小(字节 何为野指针 声明指针变量后,内部数是随机的,为了避免野指针,初始化的时候要设为NULL 使用完之后,依然要设为NULL 2  昨日回顾 3 字符串易犯错误模型 判断一个指针是否合法应该看这个指针的值是不是NULL 而不是看*的内容 (错,最后a的位置已经变了,

AlexNet是ImageNet LSVRC 2012比赛中分类效果第一的深度神经网络模型,点击链接下载论文http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 1.模型的表现及结果 AlexNet模型主要在ILSVRC2010数据集与ILSVRC2012数据集上进行了训练与测试.在2012年的测试集上,模型取得top-5 error 15.3%,比