介绍 "The world's best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback." 你能猜到上面那句话是谁说的吗?这并不是某位总统或首相,当然也不是像Raghuram Rajan那样的顶尖经济学家说出来的. 这句话是由我们的机器产生的!是的,你没听错,这是一个在OpenAI的GPT-2框架上训练的自然语言处理(NLP)模型训练"说出"了这句话

TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构 一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过

之前有几次提到了使用display:table-cell实现强大的任意尺寸元素的自适应布局(都藏在长长文章之中).这里开篇再次提一下,希望能将该技术普及下去. 典型的双栏布局类名使用如下: fix l cell 该类名去来自我自己整的CSS基本样式库 – zxx.lib.css 套用HTML显示则为: <div class="fix"> <div class="l"></div> <div class="cell&

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨

前言: 本章介绍自己写的基于java.util.logging的轻量级日志记录库(baseLog). 该版本的日志记录库犹如其名,baseLog,是个实现日志记录基本功能的小库,适合小型项目使用,方便快捷,简单实用,没有使用缓冲区,日志写出操作都是同步操作. 很早就想过要写两个日志记录器,一个用于大项目(logGuide),解决多线程模型下的日志记录并发性能问题:一个是基于Java的logging库写的简单同步日志记录,适合小项目,简单.便捷. 之前写过一个logGuide,该日志记录系统没有使

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在 上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1.  roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c

一.多表 sql 单表 多表 多对一 多对多 一对一 =============================================== 一对多:Book id title price publish_id 1 php 100 1 2 python 200 1 3 go 300 2Publish id name email addr 1 人名出版社 @ 北京 2 沙河出版社 @ 沙河 一旦确定是 一对多 怎么建立一对多的关系?---> 关联字段 ,建在‘多’的表中 查询python这

锁的内存语义 中所周知,锁可以让临界区互斥执行.这里将介绍锁的另一个同样重要但常常被忽视的功能:锁的内存语义 锁的释放-获取建立的happens-before关系 锁是Java并发编程中最重要的同步机制.锁除了让临界区互斥执行外,还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息. 下面是锁释放-获取的示例代码 public class MonitorExample { int a = 0; a++; } ... } } 假设线程A执行writer()方法,随后线程B执行reader()方法.根据

这一节我们一起看下分配过程 PooledByteBuf<T> allocate(PoolThreadCache cache, int reqCapacity, int maxCapacity) { PooledByteBuf<T> buf = newByteBuf(maxCapacity); // 初始化一块容量为 2^31 - 1的ByteBuf allocate(cache, buf, reqCapacity); // reqCapacity = 1024 进入分配逻辑 ret

本文前言 在学习图形学(games101 from bilibili)的时候,也遇到了像这样的问题,Cook-Torrance模型无法实现粗糙度为0时,物体微表面呈现绝对镜面的效果(呈现出一面镜子),为了搜寻解决办法,因此看到了这篇博客,因为是全英文,所以就花了一点时间翻译了一下,方便日后重新观看,红色字对原博客的补充说明 前言 最近我正在为我的渲染器开发microfacet brdf模型,我注意到为microfacet brdf提供一个单独的采样方法是非常必要的,而不是使用默认的方法,因为默认

原创作者 | 苏菲 论文题目: Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning 论文作者: Rabeeh Karimi Mahabadi 论文地址: https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g 02 PERFECT:无需Patterns和Verbalizer的微调模型 这个模型主要包含三个部分: 1)无需pattern的任务描述,使用了一个任务相关的适配器来有效告知模型相关的任务,取代了手工制作的pa

6. 显式订阅监控 你通常不需要手动设置订阅,所以初学者应该跳过这一节. 对于高级用户,如果你想注册自己的订阅来监控通知变化,你可以使用 subscribe函数,比如: myViewModel.personName.subscribe(function(newValue) { alert("The person's new name is " + newValue); }); KO内部很多部分都是由subscribe来实现.大多数情况下你不需要使用它,因为内置绑定和模板系统要管理订阅.

创建Pair RDD 什么是Pair RDD 创建Pair RDD Pair RDD的转化操作 Pair RDD的转化操作1 在xshell启动 reduceByKey的意思是把相同的key的value的值相加起来 Pair RDD转换操作2 Pair RDD的action操作 Pair RDD转换操作1 Pair RDD的分区控制 自定义分区方式

ObjectContext 并没有提供 LINQ to SQL DataContext.Log 这样的功能,要查看实际生成的 T-SQL 语句,要么借助 SQL Server Sql Profiler 这样的工具,要么使用 ObjectQuery.ToTraceString() 方法. using (var context = new TestEntities()) { var users1 = context.User.Where(u => u.Name == "user1")

聚合查询 关键字:aggregate from django.db.models import Max,Min,Sum,Count,Avg 统计所有书的平均价格 models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) #拿所有的书籍的价格的平均值 这样的话就可以求最大的价格,最小的价格等 分组查询 关键字:annotate 统计每一本书的作者个数 models.Book.objects.annotate(author_num = Count('auth

需要修改的文件在根目录include/customfields.func.php文件 foreach($items as $v) { $v = trim($v); if($v!='') { $myformItem.= "<option value='$v'>$v</option>\r\n"; } } 替换如下 foreach($items as $v) { if(preg_match("/[:]/", $v)){ $items_i = exp

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网