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

/** * 小米关于小米笔试题 数组乘积输入: 一个长度为n的整数数组input 输出: 一个长度为n的数组result,满足result[i] = * input数组中,除了input[i] 之外的所有数的乘积,不用考虑溢出例如 input {2, 3, 4, 5} output: {60, 40, * 30, 24} * * @author Administrator * */ public class Test5 { public static void main(String[] arg

题目:10. 编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串. 但是要保证汉字不被截半个,如"我ABC"4,应该截为"我AB",输入"我ABC汉DEF",6,应该输出为"我ABC"而不是"我ABC+汉的半个". 一.需要分析 1.输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串-------------->按照字节[byte]截取操作字符串,先将String转换成byt

窗体设计: 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsAppl

题目: 6 10 18 32 下一个数?编程实现输入任意一个N位置,该数是多少? 10 = 6 + 4         4 18 = 10 + 8        4 + 4  32 = 18 + 14       8 + 6 ? = 32 + 22       14 + 8 ? = 54 + 32       22 + 10 ? = 86 + 44       32 + 12' 阶梯思路: 分析特点就是 f(x) = f(x-1)+ M; 其中M又是可递归的 4 8 14 22 f(N)=f(N

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space cha

一.需要分析 1.输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串--->按照字节[byte]截取操作字符串,先将String转换成byte类型 2.汉字不可以截半--->汉字截半的话对应字节的ASC码为小于0的数值 二.技术难点 1.知道汉字截半的话对应字节的ASC码为小于0的数值 2.对字符串操作应该都要面对的一个问题,字符串是否有效null, 字符串的长度0,1这种边界处理 /** * 编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串. * 但是要保证汉字不

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

package com.swift; import java.util.Scanner; public class Hanzi_jiequ { public static void main(String[] args) { /* * 编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串,但要保证汉字不被截取半个, * 如“我ABC”,4,应该截取“我AB”,输入“我ABC汉DEF”,6,应该输出“我ABC”,而不是“我ABC+汉的半个”. */ Scanner scan

// 二维数组中的查找,杨氏矩阵在一个二维数组中.每行都依照从左到右的递增的顺序排序. // 每列都依照从上到下递增的顺序排序.请完毕一个函数,输入这种一个数组和一个数.推断数组中是否包括这个数 #include <stdio.h> #define col 4 #define rol 4 int yang(int(*p)[col], int num) { int i = 0; int j = col - 1; while (j+1) { int *q = &(p[i][j]); if

输入任意一个大写字母,生成金字塔图形 def GoldTa(input): L = [chr(i) for i in range(65, 91)] # 大写字母A--Z idA = 65 # 从A开始 # ord()函数将字母转换为Unicode数值 idInput = ord(input) num = idInput - idA + 1 # 输入的字符个数 tempResult = "" for C in range(0, num): for C1 in range(0, C): #

package com.loaderman.test; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.util.Scanner; public class Test { /** * 需求:从键盘输入接收一个文件夹路径,打印出该文件夹下所有的.java文件名 * 分析: * 从键盘接收一个文件夹路径 * 1,如果录入的是不存在,给与提示 * 2,如果录入的是文件路径,给与提示 * 3,如果是文件夹路径,直接返回 * 打印出该

有用的词: transportation: 交通 airport express: 机场快线 shuttle bus: 班车 taxi/cab: 出租车 meter: 打表 limousine:专车.包车 car rental: 租车 gas station: 加油站 tour bus: 观光大巴 daily ticket: 每日通票 有用的句子: Where is the closest subway station/bus stop? 最近的地铁.公交站在哪儿? The hotel has

有用的词: sights and attractions: 景点 ticket booth: 售票处 will call ticket: 网络售票 guided tour: 带导游的游览 audio tour: 有声导游 opening hours: 开门时间 brochure: 介绍小册子 souvenir: 纪念品 有用的句子: Where do I get tickets? 售票处在哪里? How much is the ticket? 门票多少钱? Where does the line

有用的词: airport terminal: 航站楼 domestic flight: 国内航班 international flight: 国际航班 checked luggage: 托运行李 carry-on luggage: 随身行李 security check: 安检 flight number: 航班号 boarding gate: 登机门 transfer/stop over/lay over: 转机 flight delayed: 航班延误 flight cancelled:

有用的词: hotel reservation/booking: 酒店预订 standard room:标准间 suite: 套房 king size bed: 大床房 double bed:双床房 extra bed/cot: 加床 crib: 宝宝床.婴儿床 checking in on...checking out on...: 某日入住,某日离店 breakfast included: 包早餐 free cancellation: 免费取消 incidental deposit/char

有用的词:visa category: 签证类型tourist visa: 旅游签证visa interview: 签证面试multiple entries: 多次往返visa on arrival: 落地签证visa free: 免签itinerary: 行程confirmation of flight and hotel reservation: 航班.酒店预定证明occupation: 职业bank statements: 银行对账单proof of employment: 在职证明loc

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

转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

一个典型的C程序内存布局,从低地址到高地址分别为: 1. text (正文段,即代码段 Code Segment) 2. data (已经初始化的数据段) 3. bss (未被初始化的数据段 Block Started by Symbol) 4. heap (堆) 5. stack (栈) 注1:上图中的Code segement 即text. 于是,采用缩写词记忆法如下所示: 对第1个单词text取其第1个字符t, 对第2个单词data取其第2个字符a, 对第3个单词bss取其第3个字符s,

可以用blur或keyup事件响应: 实现一: <body> <input type="text" id="AfterOtOt1" name="inputovertime" onkeyup="javascript:check(this);" /> <input type="text" id="AfterOtOt2" name="inputovert