tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码. 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size)) 其中, train_inputs =…

在解析v-if和v-for等指令时我们会看到通过evaluate执行指令值中的JavaScript表达式,而且能够读取当前作用域上的属性.而evaluate的实现如下: const evalCache: Record<string, Function> = Object.create(null) export const evaluate = (scope: any, exp: string, el?: Node) => execute(scope, `return(${exp})`,…

1. Linux设备驱动模型和sysfs文件系统 Linux内核在2.6版本中引入设备驱动模型,简化了驱动程序的编写.Linux设备驱动模型包含设备(device).总线(bus).类(class)和驱动(driver),它们之间相互关联.其中设备(device)和驱动(driver)通过总线(bus)绑定在一起. Linux内核中,分别用 bus_type. device_driver和 device结构来描述总线.驱动和设备,结构体定义详见 linux/device.h.设备和对应的驱动必须…

memcached是一个典型的单进程系统.虽然是单进程,但是memcached内部通过多线程实现了master-worker模型,这也是服务端最常见的一种并发模型.实际上,除了master线程和worker线程之外,memcached还有一些其他的辅助线程(比如logger线程),但是与本文主题无关,所以这里不做描述. master-worker线程模型 memcached有1条主线程,以及4条woker线程.可以通过启动参数-t来指定worker线程的数量,如果不指定,默认情况下就是4.简单来…

<?php /* *Author:Kermit *Time:2015-8-26 *Note:红包生成随机算法 */ header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set('PRC'); #红包生成的算法程序 class reward { public $rewardMoney; #红包金额.单位元 public $rewardNum; #红包数量 public $scatter; #分散…

网络连接建立与分发 前面分析了worker线程的初始化,以及主线程创建socket并监听的过程.本节会分析连接如何建立与分发. 初始状态 A,可以摸清楚master线程的大致逻辑: 1)初始化各个worker线程 2)执行socket,bind,listen...主线程进行监听 3)一旦有新的连接建立,则调用event_handler B,woker线程被创建之后的逻辑: 1)监听管道recv端的fd,一旦有数据过来,则调用thread_libevent_process 注意,worker线程其…

一.核心代码 word2vec.java package com.ansj.vec; import java.io.*; import java.lang.reflect.Array; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; imp…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3…

//源码剖析都基于jQuery-2.0.3版本,主要考虑到兼容IE 一.关于jQuery对象实例化的逻辑: 整个jQuery程序被包裹在一个匿名自执行行数内: (function(window,undefined){ //...... })(window); 外部程序不能直接调用jQuery对象的属性和方法,jQuery所有方法和属性被变成局部私有的.例如: (function(window,undefined){ var a = "我是a"; var b = function(a){…

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>…