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2020年3月31日
win10 远程桌面 ubuntu
摘要: 一、获取本机ip 通过 "ip查询网址" 来查询本机外网地址 二、下载远程链接软件 下载 "向日葵" ,注册账号 三、远程链接 1. 将连接端与被连接端分别绑定账号,输入相应ip地址,即可连接。
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posted @ 2020-03-31 22:44 海阔心
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VMware 虚拟机开机黑屏
摘要: VMware 虚拟机开机黑屏 1. 在 cmd 中运行以下命令: 2. 重启计算机
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posted @ 2020-03-31 22:43 海阔心
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计算机存储单位换算
摘要: 单位换算 存储类型 相关单位 数据类型
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posted @ 2020-03-31 22:41 海阔心
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TextCNN代码实践
摘要: 在上文 "《TextCNN论文解读》" 中已经介绍了TextCNN的原理,本文通过tf2.0来做代码实践。 数据集: "来自中文任务基准测评的数据集IFLYTEK" 导库 数据预处理 设置数据路径 read_json: 定义json数据读取函数 ReplacePunct: 一个用正则去除标点符号的类
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posted @ 2020-03-31 22:37 海阔心
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TextCNN论文解读
摘要: 引言 本文是对《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》的原理解读,简称TextCNN。 作者提出了一种基于CNN的新的文本分类模型。该模型结构简单,支持静态词向量和可微调词向量。作者做了一系列实验验证了该方法的优势,在各种
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posted @ 2020-03-31 22:34 海阔心
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word2vector代码实践
摘要: 引子 在上次的 "《word2vector论文笔记》" 中大致介绍了两种词向量训练方法的原理及优劣,这篇咱们以skip gram算法为例来代码实践一把。 当前教程参考: "A Word2Vec Keras tutorial" 导库 '2.0.0' 数据下载与预处理 将数据下载到本地,若本地已有数据则
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posted @ 2020-03-31 22:31 海阔心
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word2vector论文笔记
摘要: 背景 很多当前的NLP系统和技术都把单词像ont hot一样当做原子性的一个概念去对待,单纯就是一个索引,无法表示词之间的相似性。原因就是往往一个简单的、鲁棒的、可观测的模型在海量数据集上的学习效果要优于一个复杂模型在少量数据集上的学习效果。 然而,基于简单技术的模型有以下缺陷:比如语音识别和机器翻
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posted @ 2020-03-31 22:26 海阔心
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Mysql 连接池
摘要: 通常,如果我们的服务涉及到mysql的操作,当一个新的请求进来的时候,可以先连接mysql, 使用完之后再断开连接即可。 但这样做有个弊端,当请求量巨大时,会在瞬间有大量的数据库连接与断开操作,这是非常影响 mysql 性能的做法。此时,我们就需要使用Mysql连接池。 在 Python 服务中使用
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posted @ 2020-03-31 22:16 海阔心
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2019年11月28日
keras fit_generator 并行
摘要: 虽然已经走在 torch boy 的路上了, 还是把碰到的这个坑给记录一下 数据量较小时,我们可直接把整个数据集 load 到内存里,用 model.fit() 来拟合模型。 当数据集过大比如几十个 G 时,内存撑不下,需要用 model.fit_generator 的方式来拟合。 model.fi
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posted @ 2019-11-28 20:19 海阔心
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自动生成requirements.txt
摘要: Python 自动生成当前项目的requirements.txt 通常我们开发一个python项目时都会用conda 或者 virtualenv 等虚拟环境管理工具来创建一个虚拟环境,在这个虚拟环境中进行开发。 有下面几种方式来生成requirements.txt pip freeze 命令 这个命
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posted @ 2019-11-28 20:18 海阔心
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最新评论
1. Re:TextCNN代码实践
博主,方便提供 iflytek_public这个数据集的下载链接吗?我在github上下载的数据test没有标签
--圆滚滚的胖虎
2. Re:keras BatchNormalization 之坑
@盘安思 BatchNormalization()(x, training=True)...
--我是渭城岸
3. Re:keras BatchNormalization 之坑
使用版本号: Keras 2.3.1 Keras-Applications 1.0.8 Keras-Preprocessing 1.1.2 tensorboard 2.0.2 tensorflow-e...
--盘安思
4. Re:keras BatchNormalization 之坑
con = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(7,7),strides=(2,2), padding='valid')(zpad) bn = layers....
--盘安思
5. Re:keras BatchNormalization 之坑
training=False之后不会更新mean和var;training=True时如果batch太少而momentum太高,会导致mean和var更新太慢,从而val_acc上升慢。...
--我是渭城岸
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