02 2018 档案
摘要:Given two binary trees and imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are n
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摘要:他会自己下载数据: 打开tensotboard: tensorboard --logdir=/tmp/tflearn_logs/ 通过tensorboard查看准确率变化以及loss变化,上图是跑了10个epoch的结果。
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摘要:最后这张图特别能够说明问题!!! 然后再看张俊林的文章,应该就彻底明白了。 摘自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时
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摘要:from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自
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摘要:比如我写的: 参考: https://stackoverflow.com/questions/45046265/internetdomainname-and-publicsuffix-list https://github.com/google/guava/blob/master/guava/src
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摘要:Initially, there is a Robot at position (0, 0). Given a sequence of its moves, judge if this robot makes a circle, which means it moves back to the or
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摘要:The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calcul
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摘要:You're given strings J representing the types of stones that are jewels, and S representing the stones you have. Each character in Sis a type of stone
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摘要:比如我将string作为CNN 文本处理输入: 其中,vocabMap为词汇表。构建方法: 注意每一次迭代都是int。 下面是详细解释: 循环遍历Java字符串的字符的规范方法: http://stackoverflow.com/questions/1527856/how-can-i-iterate
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摘要:背景:希望将pickle转换为json,由于pickle里有utf8的字符,因此转换失败。 转换代码如下: 修正后的代码:因为pickle自身是latin编码,需要转换为utf8再给json编码。 尤其注意: python2的json是无法处理,包含utf8和unicode两种编码的!比如仅仅包含u
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摘要:ref: https://gist.github.com/Samurais/567ebca0f59c612eb977065008aad867
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摘要:CPU Information on Linux and OS X This is small blog post detailing how to obtain information on your CPU on Linux and Mac OSX. These commands give in
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摘要:查看tensorflow pb模型文件的节点信息: 效果: 参考:https://tang.su/2017/01/export-TensorFlow-network/ https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15689 一些核心代码: This
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摘要:bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_to
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摘要:模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上,我们应该致力于减少模型的内存占用,缩短推断时间,减少耗电。有几种方法可以实现这些要求,如量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减
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摘要:from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples (in
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摘要:使用Android Studio 可以在Android Studio中直接打开tensorflow/examples/android,但是需要配置好你的gradle、sdk、ndk gradle必须要在3.3以上版本 build_tool_version需要指定在25以上 配置好你的ndk 很重要:
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TensorFlow Lite demo——就是为嵌入式设备而存在的,底层调用NDK神经网络API,注意其使用的tf model需要转换下,同时提供java和C++ API,无法使用tflite的见后
摘要:Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine lea
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摘要:eural Networks API In this document show more Understanding the Neural Networks API Runtime Neural Networks API Programming Model More About Operands
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摘要:参考:https://stackoverflow.com/questions/519633/lazy-method-for-reading-big-file-in-python 最优雅方式: file.readlines() takes in an optional size argument wh
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摘要:参考:https://github.com/tflearn/tflearn/issues/964 解决方法: 注意: 1、需要在 tflearn的model.save 前: del tf.get_collection_ref(tf.GraphKeys.TRAIN_OPS)[:] 作用:去除模型里训练
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摘要:TensorFlow: How to freeze a model and serve it with a python API 参考:https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-pyth
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摘要:Ubuntu16.04下配置caffe(仅CPU) 参考:http://blog.csdn.net/zt_1995/article/details/56283249 第二次配置caffe环境,依旧把之前犯过的错误重新走了一遍,不会配置的地方还是忘了,所以打算通过博客记录下来,方便以后学习使用。 1.
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摘要:传统方法贝叶斯: 传统方法hmm:
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摘要:词袋模型示例: The default configuration tokenizes the string by extracting words of at least 2 letters. The specific function that does this step can be req
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摘要:word2vec和word embedding有什么区别? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么区别?这两个术语的中文是什么? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么区别?这两个术语的中文是什么? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么区别?这两个术语的中文是什么? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么
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摘要:ubuntu已经启动好了sock5的代理, 代理为: 127.0.0.1:1080. #使用Privoxy将sock5代理映射为http代理. 安装Privoxy 配置Privoxy, 打开 /etc/privoxy/config, 注释掉 在最后一行后边加上 然后重启Privoxy 这样就完成了s
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摘要:Elasticsearch源码分析—线程池(十一) 转自:https://www.felayman.com/articles/2017/11/10/1510291570687.html 线程池 每个节点都有一些线程池来优化线程内存的消耗,按节点来配置管理。有些线程池还拥有与之关联的队列配置,用来允许
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摘要:(5)Date Histogram Aggregation 时间直方图聚合,专门对时间类型的字段做直方图聚合。这种需求是比较常用见得的,我们在统计时,通常就会按照固定的时间断(1个月或1年等)来做统计。下面统计学校中同一年出生的学生数。 返回结果如下,可以看到由于上面的”format”: “yyyy
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摘要:Lucene里面有关于Filter的整体知识 下面,我们来看下具体的在代码里怎么实现,先来看下我们的测试数据 Java代码 id score bookname ename type price date 1 1 飘渺之旅 pmzl 小说 52.23 201005 2 1 三国演义 sgyy 小说 3
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摘要:_field_stats 实现的功能:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/search-field-stats.html 获取索引下字段的统计信息,如下表,同时还可以针对这些统计值进行过滤: Field statis
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摘要:from:https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py
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摘要:https://www.threatminer.org/domain.php?q=blackschickens.xyz https://www.threatminer.org/host.php?q=62.112.9.52 https://www.robtex.com/dns-lookup/79186
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