1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的.将图中的Query看作是target中的数据.计算Attention的整个流程大致如下: 1)

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割 源码和效果图 分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读 评论(8) 收藏 举报   原文链接  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio

本项目是一个系列项目,最终的目的是开发出一个类似京东商城的网站.本文主要介绍后台管理中的区域管理,以及前端基于easyui插件的使用.本次增删改查因数据量少,因此采用模态对话框方式进行,关于数据量大采用跳转方式修改,详见博主后续博文. 后台界面展示: 地区管理包含省市县的管理.详见下文. 一.数据库设计 class Province(Base): """ 省 """ __tablename__ = 'province' nid = Column(

用户行为数据的二分图表示 用户的购买行为很容易可以用二分图(二部图)来表示.并且利用图的算法进行推荐.基于邻域的模型也可以成为基于图的模型,因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况.我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为,这样的话数据集可以用一个二分图来表示.我这里尝试画一个二分图(有点丑,不要介意哈): graph LR A(A) -->a[a] A(A) -->b[b] A(A) -->d[d] B(B) -->b[b] B(B)

本博文将一步步揭秘京东等大型网站的领域驱动模型,致力于让读者完全掌握这种网络架构中的“高富帅”. 一.预备知识: 1.接口: python中并没有类似java等其它语言中的接口类型,但是python中有抽象类和抽象方法.如果一个抽象类有抽象方法,那么继承它的子类必须实现抽象类的所有方法,因此,我们基于python的抽象类和抽象方法实现接口功能. 示例代码: from abc import ABCMeta from abc import abstractmethod #导入抽象方法 class F

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

2005 年诺贝尔经济学奖得主托马斯·谢林(Thomas Schelling)在上世纪 70 年代就纽约的人种居住分布得出了著名的 Schelling segregation model,这是一个 ABM(agent-based model),当年谢林只能通过铅笔在纸上进行模拟,而这次则利用 Python 进行仿真实现这个模型. 在计算机科学中,基于 Agent 的模型(agent-based models)被用来评估独立(autonomous)agent(诸如个体.群组或物体)在整个系统中的影

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中

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1,变量 准确来说不是第一周学习了吧,应该是采用博客记录学习的第一周,记录并做个笔记吧,可能做的不好,但我高兴啊,废话不说了,上图. 学习过程中做的一些笔记,当然能面面俱到,只能在写博客的时候又能复习一下. 入门仪式不能少!! print ("hello word") Python中打印一个字符串,用print()方法,字符串用引号(双引.单引.三引都行). 变量,变量其实就是把一个数据放在内存里,这个数据就是变量,给这个内存取个名字,给他取个名字就是变量名(我的理解). 变量命名也是

本篇文章涉及到的知识点有:Python爬虫,MySQL数据库,html/css/js基础,selenium和phantomjs基础,MVC设计模式,ORM(对象关系映射)框架,django框架(Python的web开发框架),apache服务器,linux(centos 7为例)基本操作.因此适合有以上基础的同学学习. 声明:本博文只是为了纯粹的技术交流,敏感信息本文会有所过滤,大家见谅(由于任何缘故导致长江大学教务处网站出现问题,都与本人无关). 实现思路:在没有教务处数据接口的前提下(学生的

低功耗蓝牙技术现在几乎是只能手机的标配.随着这一技术的发展,苹果在2013年WWDC大会上,苹果推出iBeacon技术.该技术允许开发人员开发能够使用iBeacon硬件传感器的iOS应用程序,来为相应的应用程序提供更加精准的位置信息.2014年WWDC大会上,苹果表示,对iBeacon技术进行了改善,借助该技术,应用程序现在能够跟踪到用户所在的楼层的精确位置信息. iBeacon的工作方式是Transmitter-Receiver,即基站-接收机模式的.基站?这个时候不要想到移动.联通的那些大铁

当下软件发展趋势 当今 IT 行业发展中比较流行的几个技术,首先是微服务化,将原有的一个系统拆分成多个,意味着有多个系统需要构建.测试.部署和运维. 第二个是敏捷开发模式,需求粒度更细化,要求一个可独立部署单元快速开发.快速测试.快速部署上线,实现快速迭代. 还有一个就是容器化,随着容器技术的快速发展,越来越多的应用迁移到了容器上. 这时候就会出现一些问题,如果当下软件交付继续使用传统模式,就会需要花费大量的人力物力,同时有大量的重复部署任务,且交付无法做到快速型.那么有没有一种更好的交付方式满

Spring中基于XML中的装配bean有三种方式: 1.默认构造 2.静态工厂 3.实例工厂 1.默认构造 在我们在Spring的xml文件中直接通过:     <bean id="名字" class="全限定类名" ></bean>     来写的时候,默认走的是类的默认构造,当我们写了自己的构造方法(就算是无参的)     也是会覆盖默认的构造的,在这种情况下,这种     默认构造实例化bean的方式就不能够使用了! 2.静态工厂 同

一,我为什么要学习webgl 一个偶然的机会,在和朋友的聊天过程中,听说了webgl,也许过去也看到过,但是没有特别在意过.原来,JavaScript也可以很好的渲染并在网页上显示三维动画,不用借助插件,听起来是一个很棒的事情.大学的时候,计算机老师让我们课后学习3Dmax,种种原因,并没有听老师的话,但是,却一直希望能够接触一下三维世界.现在,我喜欢的JavaScript也可以实现三维动画效果,当然有点小惊喜,既然如此,何不借此机会,了解webgl的同时,巩固下自己的JavaScript基础呢

先上图,再来说明吧... 下载地址: http://u.115.com/file/t2cd0ea120 先上个本机器运行teamviewer的效果图吧... 如假包换的 2.6.37,  担保是目前最新的稳定内核 不过没有去掉BKL (Big kernel lock ), PAE支持... 其它也没加什么补丁, 加入了豹哥的内核中文字符补丁(所以下面命令行界面下显示漂亮的中文), 加入了aufs2.1补丁 其它就暂时没有了,   如果以后更新内核, 大家可以只下载 i686-0_000_core

1.1什么是面向对象 面向对象程序设计(Object-Oriented Programming,OOP)立足于创建软件代码的重复使用,具有更好地模拟现实世界的能力,这使它被公认为是自上而下编程的最佳选择. 1.1.1什么是对象 软件工程中的对象,是指一种将状态和行为有机结合起来形成的软件构造模型,它可以用来描述或代表现实世界中的一个对象. 1.1.2面向对象的基本特征 抽象.封装.继承.多态 1.4什么是UML 习题