<style lang="less" scoped> .text-box { /deep/ input { width: 166px; text-align: center; } } </style> 有些像 Sass 之类的预处理器无法正确解析 >>>.这种情况下你可以使用 /deep/ 操作符取而代之——这是一个 >>> 的别名,同样可以正常工作. vue里使用less报错

vue中css样式不起作用,用!important也不起作用,此时需要用 /deep/ ,没加之前是 加了之后起作用了,此时这个deep是深度作用域

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.

这道题可以用LCT做,开set,LCT,二叉树 操作1:直接开set,找到它要插入的位置,一定是前驱,后缀中deep最大的(显然手玩) 操作2:set+LCT询问路径,直接手动提上去,因为树的形态不变 操作3:同2 操作4:LCT::Cut,手动删除 操作5:同4 没了 记得手动更新二叉树(这个一定要想清楚会又WA又TLE又RE n遍) # include <bits/stdc++.h> # define RG register # define IL inline # define Fill

学弟不是说要出丧题吗>>所以我就研究了1天lca又研究了1天tj然后研究了一天天天爱跑步,终于写了出来.(最后的平均用时为240ms...比学弟快了1倍...) 题意:给你颗树,然后有m个东西在树上移动,每s移动一条边.路径为S[i]->T[i],现在求在w[i]时第i各节点上有多少个东西. 解题思路:首先,我们考虑使用lca将走过的路径拆成2半,一段为S->f(lca),一段为f(lca)->T,显然对于一个点在T时所经过他的东西数,我们是可以通过树上差分求出的,具体方法:

为什么要序列化 django 查询数据库返回的类型是  queryset 类型 而我们和前端通信使用的大多数是json类型,这个时候我们需要把 queryset的数据类型转换成python的数据类型然后在转换成json 的格式返回 在我们没使用  restframework 中的 序列化之前我们是这样做的 class RolesView(APIView): def get(self,request,*args,**kwargs): roles = models.Role.objects.all(

This world need more Zhu 题目连接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5840 Description As we all know, Zhu is the most powerful man. He has the infinite power to protest the world. We need more men like Zhu! In Duoladuo, this place is like a tree.

计算广告领域中数据特点:    1 正负样本不平衡    2 大量id类特征,高维,多领域(一个类别型特征就是一个field,比如上面的Weekday.Gender.City这是三个field),稀疏 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特征通常以独热编码(one-hot encoding)的方式转化为高维稀疏二值向量,多个域(类别)对应的编码向量

本文翻译自 Vishwesh Shrimali 的  "Using OpenVINO with OpenCV" 原文链接: https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们会介绍如何利用 Intel 的 OpenVINO 软件包来,发挥 OpenCV 中 Deep Neural Network (DNN) / 深度神经网络 模块的的最大性能: 我们也对 CPU 上 OpenCV 和其

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM.NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造.上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了.AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和. 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码

https://www.cnblogs.com/jrglinux/p/6964169.html 关键是如何写Makefile.am  其他的交给 自动工具完成 添加一个 很好的博客 学习下 https://www.cnblogs.com/lixinjie/p/a-answer-about-thread-safety-in-a-interview.html lesson 0 什么是Autotools Automake Autotools Cmake Scons 自动创建Makefile 大型项目很

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

开源软件包 SENNA 和 word2vec 中都用到了词向量(distributed word representation),当时我就在想,对于我们的中文,是不是也类似地有字向量(distributed character representation)的概念呢? 最近恰好读到复旦大学郑骁庆博士等人的文章 [1]<Deep Learning for Chinese Word Segmentation and POS tagging>.这篇文章利用文 [3] 作者提出的神经网络框架,针对中文

这方面的资料比较零散,学起来各种碰壁,碰到各种问题,这里就做下学习记录. 参考资料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感谢莫烦老师的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html 这篇文章也是用非常简单的说明将 Q-Learning 的过程给讲解清楚了 http://www.cnblogs.com

JavaScript中并没有直接提供对象复制(Object Clone)的方法. JavaScript中的赋值,其实并不是复制对象,而是类似`c/c++`中的引用(或指针),因此下面的代码中改变对象b中的元素的时候,也就改变了对象a中的元素. a = {k1:1, k2:2, k3:3}; b = a; b.k2 = 4; 如果只想改变b而保持a不变,就需要对对象a进行复制. 用jQuery进行对象复制 在可以使用jQuery的情况下,jQuery自带的extend方法可以用来实现对象的复制.

Ruby中如何复制对象 (deep clone) 用Ruby复制一个对象(object)也许没有你想像的那么容易. 今天我google了半天, 做个总结吧. 先从最简单的开始, b = a 是复制吗? 看代码说话: a= [0,[1,2]] b=a b[0]=88 b[1][0]=99 b => [88, [99, 2]] a => [88, [99, 2]] 从上面代码发现, 一但修改b, 原来的a也同时被改变了. 甚至: b.equal?(a) => true 原来b跟a根本就是同一

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在

最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个too

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好

[论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Nataly Brukhim,Amir Globerson [论文链接]Paper (13-pages // Single column) [摘要] 许多机器学习问题需要多维标签的预测.这种结构化预测模型可以从标签之间的依赖关系建模中获益.最近,已有研究提出了几种结构预测的深度学习方法.在