点击返回:自学Zabbix之路 13 Zabbix Item类型之Zabbix ODBC类型 ODBC是C语言开发的.用于访问数据库的中间件接口 . zabbix支持查询任何ODBC支持的数据库.zabbix通过调用ODBC来获取数据库的数据以及数据库状态等等信息. zabbix只用ubixODBC,它是最常用的开源ODBC API应用之一. 1. 安装unixODBC 安装方法如下: RedHat/Fedora/Cetnos    shell> yum -y install unixODBC…

[论文标题]RankMBPR:Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation ( WAIM 2016: Web-Age Information Management) [论文作者] Lu Yu,Ge Zhou,Chuxu Zhang,Junming Huang [论文链接]Paper(13-pages // Single column) [摘要] 之前的研究表明,基于比较对的方法是最先进的方法,它可以…

Multi-Head Attention多头注意力 让我们进入并了解多头注意力机制. 符号变得有点复杂,但要记住的事情基本上只是你在上一个视频中学到的自我注意机制的四个大循环. 让我们看一下每次计算自我注意力的序列时,称为头部. 因此,多头注意力这个名称指的是你是否按照上一个视频中看到的方式进行操作,但有很多次让我们来看看它是如何工作的.请记住,您通过将每个输入项乘以几个矩阵 WQ WK 和 WV 得到了每个输入项的向量 Q K 和 V.使用多头注意力,您将同一组query key 和 valu…

一.摘要: 自注意力机制------从用户历史交互中推断出项目-项目关系.学习每个项目的相对权重[用来学习用户的暂时兴趣表示] 二. 模型: 一部分是用于建模用户短期意图的自注意力机制,一部分是建模用户长期偏好的协作度量学习. 1.自注意力 自注意力可以保存上下文序列信息,并捕获序列中元素的关系.因此用自注意力来关注用户过去的行为. 输入: query.key.value三值相等,并且都是又用户最近的历史记录L组成.其中每一项都可以由d维的嵌入向量表示.X ∈ RN×d表明全体item的嵌入表示…

Mobile is no longer on the sidelines. If you’re not already thinking mobile first, you should at least consider it. Let’s go over compelling data that demonstrate the importance of focusing on performance for mobile devices. Business is Booming on th…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 上一篇博文深度学习方法(八):Encoder-Decoder模型,基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型,在作为翻译模型的时候,这种基本的Encoder-Decoder模型有较大缺点,就是Encoder部分每一个输入对Decoder部分每一个输出的贡献都是一样的.下面先看一个例子…

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型…

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At…

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

一.摘要种类 抽取式摘要 直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有…

Title: The Attention Merchants (书评类文章) <注意力商人> attention 注意力 merchant 商人(零售商,强调通过贩卖物品获取利益)  businessman 商人(从事商业活动的人,而且通常指在公司中地位比较高的主管) The history of the slow exploitation of our consciousness(大脑的意识) —— whether by television commercials(电视广告), war p…

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.…

1.seq2seq:分为encoder和decoder a.在decoder中,第一时刻输入的是上encoder最后一时刻的状态,如果用了双向的rnn,那么一般使用逆序的最后一个时刻的输出(网上说实验结果比较好) b.每一时刻都有一个输出,即:[batch_size,  decoder_output_size],经过一个MLP后,都跟词汇表中的每一个词都对应了一个概率,即: [batch_size, vocab_size]. c.将每一个时刻的输出拼接起来,那么就是[batch_size, de…

一.概述 自动摘要可以从很多角度进行分类,例如单文档摘要/多文档摘要.单语言摘要/跨语言摘要等.从技术上说,普遍可以分为三类: i. 抽取式摘要(extractive),直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单,比如博客园的博客摘要就是前面几句话.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重…

本文是对文献 <An Attentive Survey of Attention Models> 的总结,详细内容请参照原文. 引言 注意力模型现在已经成为神经网络中的一个重要概念,并已经应用到多个应用领域.本文给出了注意力机制的主要思想,并对现有的一些注意力模型进行了分类,以及介绍了注意力机制与不同的神经结构的融合方法,并且还展示了注意力是如何提高神经网络模型的可解释性的.最后,本文讨论了一些具体应用程序中注意力机制的应用与建模过程. Attention Model(AM)首次被 Bahda…

Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 创新点: 通过self-attention,自己和自己做attention,使得每个词都有全局的语义信息(长依赖 由于 Self-Attention 是每个词和所有词都要计算 Attention,所以不管他们中间有多长距离,最大的路径长度也都只是 1.可以捕获长距离依赖关系 提出multi-head attention,可以看成attention的ensemble…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

目录 Attention演进(RNN&LSTM&GRU&Seq2Seq + Attention机制) LSTM GRU Seq2Seq + Attention机制 Attention机制(self-attention) 变种之Memory-based Attention 变种之Soft/Hard Attention 变种之self-attention Scaled Dot-Product Attention Multi-Head Attention 序列建模有哪些经典论文? SDM…

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…

通过第一天的学习之后,我们相信您已经对MVC有一些基本了解. 本节所讲的内容是在上节的基础之上,因此需要确保您是否掌握了上一节的内容.本章的目标是在今天学习结束时利用最佳实践解决方案创建一个小型的MVC项目,本节的主要目标是了解MVC之间的数据传递问题.我们会逐步深入讲解,并添加新功能,使项目越来越完善. 系列文章 七天学会ASP.NET MVC (一)——深入理解ASP.NET MVC 七天学会ASP.NET MVC (二)——ASP.NET MVC 数据传递 七天学会ASP.NET MVC…

Jquery LigerUI Tree是Jquery LigerUI()的插件之一,使用它可以快速的构建树形菜单.呵呵 废话不说了,直入正题,下面介绍C#结合ligerui 构造树形菜单的两种方法 1.ID/PID格式 JqueryLigerUI官网上的例子是这样的: 复制代码  1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DT…

功能:在打开文章之后,能在文章下面是显示文章的评论,有父级评论.思路:在文章详情的视图里面,获取这个文章的全部评论,得到显示列表,然后用模板显示出来.步骤:一,在views.py的文章详情中获取评论: 1 #文章详情 2 #blog/views.py 3 def article(request): 4 try: 5 # 获取评论信息 6 #查询指定文章的所有评论,按照id排序 7 comments = Comment.objects.filter(article=article).order_b…

本文是转发博友的总结,方便自己以后随时温习: 1.值类型和引用类型 1.1堆和栈 简单的说值类型存放在堆栈上面,引用类型的数据存放在托管堆上面(它的引用地址却存放在堆栈上面)! 栈:它是一个内存数组,是一个先进后出的数据结构! 栈的特征:数据只能从栈顶进,从栈顶出! 堆:它是一个内存区域,可以分配大块区域存储某类型的数据,与栈不同的是它里面的数据可以任意排序和移除! 下面是园子的一张图,贴上来供大家参考啊! 问     题 值  类  型 引 用 类 型 这个类型分配在哪里? 分配在栈上 分配在…

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><ShowList> <Movie>  <name>非常完美</name>  <Poster>perfect</Poster>  <Director>阴萌</Director>  <Actor>范冰冰</Actor>  <Price>100</…

转载地址:http://www.cnblogs.com/zhouzhou-aspnet/articles/2591596.html 1.值类型和引用类型 1.1堆和栈 简单的说值类型存放在堆栈上面,引用类型的数据存放在托管堆上面(它的引用地址却存放在堆栈上面)! 栈:它是一个内存数组,是一个先进后出的数据结构! 栈的特征:数据只能从栈顶进,从栈顶出! 堆:它是一个内存区域,可以分配大块区域存储某类型的数据,与栈不同的是它里面的数据可以任意排序和移除! 下面是园子的一张图,贴上来供大家参考啊! 问…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/10471245 在上一篇文章中,我们学习了Camera的基本用法,并借助它们编写了一个例子,实现了类似于API Demos里的图片中轴旋转功能.不过那个例子的核心代码是来自于API Demos中带有的Rotate3dAnimation这个类,是它帮助我们完成了所有的三维旋转操作,所有Matrix和Camera相关的代码也是封装在这个类中. 这样说来的话,大家心里会不会痒痒的呢?虽然…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/9671609 记得在很早之前,我写了一篇关于Android滑动菜单的文章,其中有一个朋友在评论中留言,希望我可以帮他将这个滑动菜单改成双向滑动的方式.当时也没想花太多时间,简单修改了一下就发给了他,结果没想到后来却有一大批的朋友都来问我要这份双向滑动菜单的代码.由于这份代码写得很不用心,我发了部分朋友之后实在不忍心继续发下去了,于是决定专门写一篇文章来介绍更好的Android双向滑…