BFM模型介绍及可视化实现（C++）

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BFM模型介绍及可视化实现(C++) BFM模型基本介绍 Basel Face Model是一个开源的人脸数据库,其基本原理是3DMM,因此其便是在PCA的基础上进行存储的. 目前有两个版本的数据库(2009和2017). 官方网站:2009,2017 数据内容(以2009版本为例) 文件内容 01_MorphableModel.mat(数据主体) BFM模型由53490个顶点构成,其shape/texture的数据长度为160470(53490*3),因为其排列方式如下: shape: x_1…

【转载 | 翻译】Visualizing A Neural Machine Translation Model（神经机器翻译模型NMT的可视化）

转载并翻译Jay Alammar的一篇博文:Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) 原文链接:https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ 神经机器翻译模型(基于注意力机制的Seq2…

IO模型介绍

先理解几个问题: (1)为什么读取文件的时候,需要用户进程通过系统调用内核完成(系统不能自己调用内核)什么是用户态和内核态?为什么要区分内核态和用户态呢? 在 CPU 的所有指令中,有些指令是非常危险的,如果错用,将导致系统崩溃,比如清内存.设置时钟等.如果允许所有的程序都可以使用这些指令,那么系统崩溃的概率将大大增加.所以,CPU 将指令分为特权指令和非特权指令,对于那些危险的指令,只允许操作系统及其相关模块使用,普通应用程序只能使用那些不会造成灾难的指令. 当进程运行在内核空间时就处于内核态…

模型介绍之FastText

模型介绍一: 1. FastText原理及实践前言----来源&特点 fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具,在学术上并没有太大创新.但是它的优点也非常明显,在文本分类任务中,fastText(浅层网络)往往能取得和深度网络相媲美的精度,却在训练时间上比深度网络快许多数量级.在标准的多核CPU上, 能够在10分钟之内训练10亿词级别语料库的词向量,能够在一分钟之内分类有着30万多类别的50多万句子. 关键词: 多标签分类,很快,浅层网络,Faceboo…

python 全栈开发，Day44(IO模型介绍,阻塞IO,非阻塞IO,多路复用IO,异步IO,IO模型比较分析,selectors模块,垃圾回收机制)

昨日内容回顾协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启执行程序,没有输出结果加上join import gevent def func(): print('eati…

{python之IO多路复用} IO模型介绍阻塞IO(blocking IO) 非阻塞IO(non-blocking IO) 多路复用IO(IO multiplexing) 异步IO(Asynchronous I/O) IO模型比较分析 selectors模块

python之IO多路复用阅读目录一 IO模型介绍二阻塞IO(blocking IO) 三非阻塞IO(non-blocking IO) 四多路复用IO(IO multiplexing) 五异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析七 selectors模块一 IO模型介绍同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题…