LSTM生成文本 github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据.循环神经网络可以用来生成音乐.图像作品.语音.对话系统对话等等. 如何生成序列数据? 深度学习中最常见的方法是训练一个网络模型(RNN或者CNN)通过之前的tokens预测下一个或者之后的几个token序列.通常在处理文本数据时,tokens通常是单词或字符,任何可以对给定前一个tokens时对下一个令牌的概率进行建模的网络模型称为语言模型.语言模型能捕捉语言的潜在空间特性:其统计结构特征. 一旦你有了这样一个训练有素的语言模

无需编译.快速生成 Vue 风格的文档网站 https://docsify.js.org/#/#coverpage https://github.com/QingWei-Li/docsify/

上回说到如何在CentOS上部署node-mapnik,本想着接下来学习如何使用node-mapnik生成openstreetmap的瓦片图,没想到在接下来的近40天的时间里忙成了狗!好不容易等到元旦终于有两天属于自已的时间了.经过一天时间折腾,终于可以初步实现node-mapnik生成openstreetmap-carto风格的瓦片了. 本文涉及的内容较多,而且要用到很多之前的文章中的内容,如有对其中某一个环节不明白,建议可先看前几篇文章. 现在的情况是: 1. PostgreSQL和Post

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp

介绍   前几天,某个公众号发文质疑马蜂窝网站,认为它搬运其它网站的旅游点评,对此,马蜂窝网站迅速地做出了回应.相信大多数关注时事的群众已经了解了整个事情的经过,在这里,我们且不论这件事的是是非非,也不关心它是否是通过爬虫等其他技术手段实现的.本文将会展示一种自动生成旅游点评的技术手段.我们用到的模型为LSTM模型.   LSTM模型是深度学习中一种重要的模型,全称为Long Short-Term Memory,中文译为长短期记忆网络,是RNN家族中的重要成员,它模拟了人的大脑,具有一定的记忆功

http://magicly.me/2017/04/07/rnn-lstm-generate-name/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 之前翻译了一篇介绍RNN的文章,一直没看到作者写新的介绍LSTM的blog,于是我又找了其他资料学习.本文先介绍一下LSTM,然后用LSTM在金庸.古龙的人名上做了训练,可以生成新的武侠名字,如果有兴趣的,还可以多搜集点人名,用于给小孩儿取名呢,哈哈,justforfun,大家玩得开心… RNN回顾 RNN的出现是

很久之前我在Github上搞了一个LeetCode的仓库,但一直没怎么维护.最近发现自己刷了不少LC的题目了,想搬运到这个仓库上. 玩Github最重要的当然是写README了,MD的逼格决定了项目牛逼不牛逼.但是让我一个一个去手写项目中的链接那是不可能的,这辈子都不可能手写,只有写脚本自动生成才能满足装逼的样子. import os import os.path # 根目录 rootdir="E:/gitTest/LeetCode/" list=[] result=[] # 定义链接

当你开发了一个库的时候,就需要给库开发一个api文档,微软提供了一个C#库的自动生成工具.我在使用的过程中记录了相关的信息,以供大家学习和查阅,如有不正之处,欢迎指出. 首先先下载一个软件,下载地址在github上:https://github.com/EWSoftware/SHFB/releases 下载最新的版本即可.到本地后开始安装 先安装上面的msi文件,安装好以后,点击下面的文件 现在还是打开不了的,还需要下载个东西 这里有个提示很重要:意思是如果想使用单独的GUI程序,需要安装Mic

目录 LSTM机器学习生成音乐 数据集介绍 将mid转成note数组 将note数组转成mid文件 获取数据集并将其保存 将note进行编号 构建数据集 截取数据 进行one-hot编码 构建模型 训练 生成音乐 加载数据 加载模型 构建id与note的映射 预测下一个note 源源不断产生note数据 生成音乐 总结 参考 LSTM机器学习生成音乐 ​ 在网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中对LSTM的原理进行了介绍,在简单明朗的 RNN 写诗教程中介绍了如何使用keras构建RNN模型,然

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1

使用 Sandcastle可以生成MSDN风格的帮助文档,生成的帮助文档既可以是chm文档,也可以是MS Help 2.x帮助文档. 1 下载并安装Sandcastle Sandcastle下载地址为:http://sandcastle.codeplex.com/ 2 下载并安装HTML Help Workshop HTML Help Workshop可以用来生成chm文件,有的系统可能已经安装了HTML Help Workshop,HTML Help Workshop的默认安装路径为C:\Pr

一.Graphviz + CodeViz简单介绍 CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有 egypt.ncc).其基本原理是给 GCC 打个补丁(如果你的gcc版本不符合它的要求还得先下载正确的gcc版本),让它在编译每个源文件时 dump 出其中函数的 call graph,然后用 P

本文的示例代码为可以从这里下载: 1           概述 微软Visual Studio.NET开发工具推出已经好几年了,这个开发工具一推出就以其易用性和强大功能深受开发者的喜爱.尤其是.NET环境使得不同开发语言如C#.VB.NET以及C++.NET之间的交互变得非常容易.因此涌现了许多在.NET下开发的控件库,可以供不同的开发语言调用.MagicLibrary就是其中比较优秀的一个用于界面设计的控件库,可以用来开发类似.Net Studio这样具有停靠窗口风格的界面.该库的源代码及使用

使用Objective-C的文档生成工具:appledoc 前言 做项目的人多了,就需要文档了.今天开始尝试写一些项目文档.但是就源代码来说,文档最好和源码在一起,这样更新起来更加方便和顺手.象 Java 语言本身就自带 javadoc 命令,可以从源码中抽取文档.今天抽空调研了一下 objective-c 语言的类似工具. 从 stackoverflow 上找到三个比较 popular 的工具:doxygen, headdoc 和 appledoc .它们分别的官方网址如下: docxygen

前言 做项目的人多了,就需要文档了.今天开始尝试写一些项目文档.但是就源代码来说,文档最好和源码在一起,这样更新起来更加方便和顺手.象Java语言本身就自带javadoc命令,可以从源码中抽取文档.今天抽空调研了一下objective-c语言的类似工具. 从stackoverflow 上找到三个比较popular的工具:doxygen, headdoc和appledoc .它们分别的官方网址如下: docxygen http://www.stack.nl/~dimitri/doxygen/ind

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直

         原著:Prorgamming Entity Framework Entitywork Code First 大家好! 我是AaronYang,这本书我也挺喜欢的,看了一半了,今晚也没事情,就分享一下一点东西吧 这本书总共8章,192页,整体内容看起来也不算吃力的.但是自己认真学的,感觉内容也不多.初学者完全不用害怕自己会不会学会,放心吧,会学会的. 虽然本书还是基于vs2010 开发的,但是我相信学会这个vs2012那个也会很简单,再说2010现在也还是主流(但也会对比vs20

<工具产生背景>          由于SOAP是一种基于xml的文件,手动编写SOAP文件太机械耗时,在这种背景下产生了gSAOP 这个工具,用于生成各种类型的代码,目前支持C/C++,如果索引ONVIF框架代码就会发现,代码中最主要的工作是将程序中的数据生成xml文件,或者是将xml文件中的数据解析成程序中的数据. <准备工作> ➤工具下载          到网站https://www.genivia.com/dev.html下载相应工具,目前最新的版本是gSOAP 2.8.

1,新建控制台工程xdltest,改属性-配置属性-常规-配置类型为 动态库.dll或静态库.lib2,打开工程后添加 dltest.h, dltest.cpp,其中.h与.cpp名字没必要一样3,编写代码------------------------------------------------dltest.h#pragma once_declspec(dllexport) void Print(const char* str); -----------------------------

作者:zyl910 手工写文档是一件苦差事,幸好现在有从源码中抽取注释生成文档的专用工具.对于Objective-C来说,目前最好用的工具是appledoc和doxygen.可是这两种工具对于注释的要求略有区别.于是我经过一番摸索,找到了一套能同时兼容这两种工具的注释写法. 工具简介——appledoc:简单方便,适于生成apple风格的html文档,及直接集成到xcode帮助(docset).官网 http://gentlebytes.com/appledoc/ .doxygen:功能强大,适