环境: mysql:mysql-5.1.65 centos:centos 6.5 编译命令: gcc -o chinesetopinyin chinesetopinyin.c -L/usr/lib/mysql -lmysqlclient -I/usr/include/mysql 源代码: #include <mysql/mysql.h> #include <stdio.h> #include <string.h> void ChineseToPinyin(char *p…

MOOC_VM.vdl.zip 解压之后,得到一个vdl文件.打开virtual box,新建选择类型linuxubuntu 64位. 选择继续,分配2g.使用已有的虚拟硬盘文件,点击选择我们下载的文件.点击创建. 点击启动.已设置开机自动启动终端,也可以禁用. 左上角 活动(activities)tweaks工具.可以配置桌面显不显示家目录, startup application: terminal mark ls 可以看到我们预先放进系统的文件. 用户名和密码都是: mooc python…

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用…

http://www.jianshu.com/p/d44ce1e3ec2f 1. 前言 本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding.自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后,它的简单.高效.实用,很快引起业界众人的关注和应用,为搜索引擎.[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2].[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路. 何为Embedding? 开篇之前首先需要明白一个概念何为Embedding?Embe…

http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/55653279  Github下载完整代码 https://github.com/rockingdingo/deepnlp/tree/master/deepnlp/pos 简介 这篇文章中我们将基于Tensorflow的LSTM模型来实现序列化标注的任务,以NLP中的POS词性标注为例实现一个深度学习的POS Tagger.文中具体介绍如何基于Tensorflow的LSTM cell单元来构建多…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

densenet 中文汉字手写识别,代码如下: import tensorflow as tf import os import random import math import tensorflow.contrib.slim as slim import time import logging import numpy as np import pickle from PIL import Image import tensorflow as tf #from tflearn.layers.…

100个汉字,放在data目录下.直接将下述文件和data存在同一个目录下运行即可. 关键参数: run_mode = "train" 训练模型用,修改为validation 表示验证100张图片的预测精度,修改为inference表示预测 './data/00098/102544.png'这个图片手写识别结果,返回top3. charset_size = 100 表示汉字数目.如果是全量数据,则为3755. 代码参考了:https://github.com/burness/tenso…

原文作者:zhaozhengcoder链接:https://www.jianshu.com/p/27a2fb320934來源:简书简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处. 前一段时间比较系统的学习了一下tensorflow,从安装tensorflow到实现一些小的demo.在这个过程里面,在网上看了很多教程, 学习了很多大牛的博客,看了很多很棒的代码,同时也掉进了很多坑,走了很多“弯路”.在这里阶段性的小结一下. 推荐的tensorlfow 教程 : 吴恩达的deep…

1.目录结构 2.入口类 # coding = utf-8 """ 注意:RNN使用的数据为序列化的数据 RNN网络:主要由多个LSTM计算单元组成,依靠BPTT算法进行时序展开 LSTM:含有保留门和忘记门,是一个多输入多输出的网络结构. LSTM具备抑制梯度特性 """ # import numpy as np # import tensorflow as tf # from .models.model import rnn_model #…