import torch import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [ [1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]]) y11= F.softmax(x, dim = 0) #对每一列进行softmax y12 = F.softmax(x,dim =1) #对每一行进行softmax x2 = torch.Tensor([1,2,3,4]) y2 = F.softmax(x2,dim=0) 这里的dim=0其实就是张量的0…

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren…

关于HTML中,绝对定位,相对定位的理解...(学习HTML过程中的小记录)   作者:王可利(Star·星星) HTML中 相对定位:position:relative; 绝对定位:position:absolut; 1.相对定位(div与div之间的关系)        body 标签其实就是一个大的盒子,在body里面设置 两个盒子div1 和 div2 ,而且两个盒子都给了它一个相对定位:position:relative;,那么div2 就会相对于 div1 排版,排在div1的下面,…

.NET抽象工厂模式微理解--教你在项目中实现抽象工厂 最近在学习MVC,对于MVC里面的一些项目上的东西都和抽象模式有关,今天就微说明一下个人对于抽象工厂模式的理解,以方便学习MVC及工厂模式相关的同事和博友们理解.不足之处,还请斧正! 首先简单阐述一些三层的关系,相信观看该文章的博友们对于三层设计早已经是烂熟于心了,我这边就简单说明一下:用户界面表示层(Web)业务逻辑层(BLL)数据访问层(DAL) 1:数据数据访问层:主要是对原始数据(数据库或者文本文件等存放数据的形式)的操作层,而不是…

前言 以前看别人博客说看完<深入理解Java虚拟机>这本书并没有让自己的编程水平提高多少,不过却大大提高了自己的装逼水平.其实,我倒不这么认为,至少在我看完一遍这本书后,有一种醍醐灌顶的感觉,很多模糊的知识和概念也变得清晰起来.今天,也是偶然的机会能够运用书中所学的知识解决实际问题,在这里,与大家分享一下,如有不正确的地方,还请指正. 问题描述 预生产环境突然出现了一个运行时异常,异常信息如下(Error异常): java.lang.NoClassDefFoundError: javax/se…

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic…

对hibernate的延迟加载如何理解,在实际应用中,延迟加载与session关闭的矛盾是如何处理的? 解答:延迟加载就是并不是在读取的时候就把数据加载进来,而是等到使用时再加载.那么Hibernate是怎么知识用户在什么时候使用数据了呢?又是如何加载数据呢?其实很简单,它使用了代理机制.返回给用户的并不是实体本身,而是实体对象的代理.代理对象在用户调用getter方法时就会去数据库加载数据.但加载数据就需要数据库连接.而当我们把会话关闭时,数据库连接就同时关闭了.这种情况就叫做未初始化的关系.…

谈谈对XML的理解?说明Web应用中Web.xml文件的作用? 解答:XML(Extensible Markup Language)即可扩展标记语言,它与HTML一样,都是SGML(Standard Generalized Markup Language,标准通用标记语言).Xml是Internet环境中跨平台的,依赖于内容的技术,是当前处理结构化文档信息的有力工具.扩展标记语言XML是一种简单的数据存储语言,使用一系列简单的标记描述数据,而这些标记可以用方便的方式建立,虽然XML占用的空间比二…

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,适用于多分类问题中,且类别之间互斥的场合. Softmax将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成是当前输出是属于各个分类的概率,从而来进行多分类. 假设有一个数组V,Vi表示V中的第i个元素,那么Vi元素的softmax值就是: 例如 V = [9,6,3,1] , 经过Softmax函数输出 V_Softmax = [0.950027342724 0.0472990762635 0.00235488234367…

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new…