1. 汉化:把resources_zh.jar拷贝到PyCharm的安装目录下的lib目录,重启Pycharm即可. (resources_zh.jar汉化包关注本账号获取:链接: https://pan.baidu.com/s/1JCpTloWnQdQ8ShsUt-Qabg 提取码: i7pu ) 如果打开后显示乱码,请先删除resources_cn.jar,然后打开pycharm2017,在菜单上依次选择 File -> Settings -> Appearance&Behavio

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261873_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 3. 创建绑定状态的三音素HMM模型 目的是加入上下文依赖(cont

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" void main() { , j = ; ]; *sizeof(char*)); //int array[10] if (myarray == NULL) { return; } ; i<; i++) { myarray[i] = (*sizeof(char)); //char buf[100]; if (myarray[

对于最多几千人同时在线的通信应用,通常使用单台服务器就可以支撑.但是,当同时在线的用户数达到几万.几十万.甚至百万的时候,我们就需要很多的服务器来分担负载.但是,依据什么规则和结构来组织这些服务器,并使它们能相互协调合作,是最关键的问题.如果你的通信应用是基于ESFramework通信框架构建的,当同时在线的用户人数剧增时,就可以非常容易地迁移到ESPlatform,以解决巨大并发的问题. ESPlatform 旨在协助快速构建大型的基于ESFramework通信框架的通信应用.ESPlatfo

文中所讲基本都是以非阻塞IO.异步IO为基础.对于阻塞式IO,下面的编程模型几乎都不适用 Reactor三种线程模型 单线程模型 单个线程以非阻塞IO或事件IO处理所有IO事件,包括连接.读.写.异常.关闭等等.单线程Reactor模型基于同步事件分离器来分发事件,这个同步事件分离器,可以看做是一个单线程的while循环.下图描述了单线程模型的处理过程,看起来与网上大部分资料的图片不同,但本质是相同的. 注意上面的Selector之所以会有OP_ACEEPT事件,是因为在单线程模型中,Selec

HTTPD三种工作模型 MPM是apache的多道处理模块,用于定义apache对客户端请求的处理方式.在linux中apache常用的三种MPM模型分别是prefork.worker和event. prefork: 预先生成进程,一个请求用一个进程响应.Apache2.2版本默认使用prefork模型.优点:稳定可靠.执行效率高,任何一个进程的崩溃不会影响其它请求.缺点:在大并发的时候对服务器资源消耗严重. worker: 基于线程的处理方式,一个进程生成多个线程,一个请求用一个线程响应.由于

Netty Reator(三)Reactor 模型 Netty 系列目录 (https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10117436.html) 本文介绍 DC Schmidt 大神的一篇文章<Reactor: an object behavioral pattern for concurrent event demultiplexing and event handler dispatching> 一.What:Reactor 模式是什么? 反应器设计模式(R

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

二级指针相对于一级指针,显得更难,难在于指针和数组的混合,定义不同类型的二级指针,在使用的时候有着很大的区别 第一种内存模型char *arr[] 若有如下定义 char *arr[] = {"abc", "def", "ghi"}; 这种模型为二级指针的第一种内存模型,在理解的时候应该这样理解:定义了一个指针数组(char * []),数组的每个元素都是一个地址. 在使用的时候,若要使用中间量操作元素,那么此时中间量应该定义为 char *tm

什么是同步和异步? 烧水,我们都是通过热水壶来烧水的.在很久之前,科技还没有这么发达的时候,如果我们要烧水,需要把水壶放到火炉上,我们通过观察水壶内的水的沸腾程度来判断水有没有烧开.随着科技的发展,现在市面上的水壶都有了提醒功能,当我们把水壶插电之后,水壶水烧开之后会通过声音提醒我们水开了.对于烧水这件事儿来说,传统水壶的烧水就是同步的,高科技水壶的烧水就是异步的. 同步请求,A调用B,B的处理是同步的,在处理完之前他不会通知A,只有处理完之后才会明确的通知A. 异步请求,A调用B,B的处理是异

在网页中,元素有三种布局模型:流动模型(Flow) 默认的.浮动模型 (Float).层模型(Layer).下面我们来看一下这三种布局模型. 三种布局模型介绍: 1.流动模型(Flow) 流动(Flow)模型是默认的网页布局模式.也就是说网页在默认状态下的 HTML 网页元素都是根据流动模型来分布网页内容的. 流动布局模型具有2个比较典型的特征: 第一点,块状元素都会在所处的包含元素内自上而下按顺序垂直延伸分布,因为在默认状态下,块状元素的宽度都为100%.实际上,块状元素都会以行的形式占据位置

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表

本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

本文转载自编程迷思,原文链接 深入学习Redis(1):Redis内存模型 前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分. 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串.哈希.列表.集合.有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势.在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1.估算R

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fin

QSqlTableModel类继承至QSqlQueryModel类,该类提供了一个可读写单张SQL表的可编辑数据模型,功能:修改,插入,删除,查询,和排序 常用函数 QVariant headerData ( int section,Qt::Orientation orientation, int role = Qt::DisplayRole ) const  获取水平头或垂直头标题 bool setHeaderData ( int section,Qt::Orientation orienta

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/URAL-2067 具体思路:判断三点共线就可以了,只有一对点能满足,如果一对就没有那就没有满足的. 在计算的时候,要注意,如果是按照斜率算的话,可以把除法转换为乘法,防止精度的损失. 如果是按照距离算的话,一定要注意一点,在枚举的时候我们是选择左下和右上的点,然后再去枚举中间的每一个点,一开始我为了防止精度的损失并没有对每段距离进行开根号,直接按照平方的进行计算,但是要注意一点 假设三个点.分别是 ( x1 , y1 ) 

Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,可以直接调用里面库进行模型构建. 一.逻辑回归 大多数情况下被用来解决分类问题(二元分类),但多类的分类(所谓的一对多方法)也适用.这个算法的优点是对于每一个输出的对象都有一个对应类别的概率. from sklearn import metrics from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X, y