单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

前几天,人民日报公众号报道了复旦博士生自己写代码,通过OCR和正则表达式统计核酸截图结果.具体文章见:https://mp.weixin.qq.com/s/l8u9JifKDlRDoz32-jZWQg 行外人看热闹,行内人都知道很容易实现的,这里就只说在Mac上如何用Python来实现图片内容识别,以及文字提取功能 准备工作 安装Python3运行环境,安装pycharm开发工具 安装包 第一步:安装tesseract (这里都是在Mac操作系统上进行的) brew install tesser

1. 用于条件过滤 @works=DworkPro.all.order(:work_type) @work_pro=@works.select{ |x| x.job_type == 7} 2. select 和find 的区别 arr = [1,2,3,4]  arr.find{|i| i%2 == 0 }#=>2arr.select{|i| i%2 == 0}#=>[2, 4] find返回满足条件的第一条记录,而select返回满足条件的全部记录. 要分情况应用不同的方法,否则会产生bug

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

通过范例学习 PyTorch 本博文通过几个独立的例子介绍了 PyTorch 的基础概念. 其核心,PyTorch 提供了两个主要的特征: 一个 n-维张量(n-dimensional Tensor),类似 NumPy 但是可以运行在 GPU 设备上 构建和训练神经网络,可自动求微分 我们将使用三阶多项式去拟合 y=sin(x) 的问题作为我们的例子.神经网络将会有 4 个参数,并且将使用梯度下降通过最小化(minimizing)网络输出和真实输出的欧氏距离(Euclidean distance

摘要:MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台,该IDE上功能很多,涵盖面广,可以进行包括网络模型训练.移植.应用开发.推理运行及自定义算子开发等多种任务. 本文分享自华为云社区<使用MindStudio进行Pytorch离线推理全流程>,作者:yd_281378454. 1 MindStudio环境搭建 本次实验在MindStudio上进行,请先按照教程配置环境,安装MindStudio. MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的A

华为优招面试经验. 1.笔试(这部分按照华为以前的风格不会为难人的,认真做AC一道题就可以进面试了,我编程能力一般吧,做了一道半而已,-_-||!) 2.测评(性格测试,不要太偏激就行了) 3.面试分为业务面和综合面两面,业务面就是技术面,综合面就问的比较杂了,我选的岗位是IT软件开发,下面分享一下我依稀记得面试题目:大家接好了! 4.录用签约 5.入职 1 2 3 4 5 我是8月17参加的面试,当天我还迟到了2分钟,让我去的东门,好不容易才找到,其实去南门进去就是了,可能他们考虑人分流的原因

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入

论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱

 相关论文的链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production 第一次看<Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production>一文是在两年前,随意看了一下,觉得论文里的公式比较多,以为实现有一定的难度,没有去细究,最近在作者主页上看到有 [code of direction classification] 部分代码,下载后觉得还是有自己实现的可能,下面记录下自己实现过程

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频 网络在过去几年中发生了不可思议的发展变化:从单向对话到双向对话的转变; 由视频,Ajax和Flash提供的丰富的web体验; 和通过多渠道(如RSS和移动)的内容分发. 这些改变在让用户自行负责的同时,也改进了网站体验. 但是,这带来了一个小问题:你如何度量成功呢? 在这个令人兴奋的章节中,我将会介绍一些新兴的分析解决方案,以能够解决:Web如何从"所有内容在同一个地方" 以及

逻辑查询优化包括的技术 1)子查询优化  2)视图重写  3)等价谓词重写  4)条件简化  5)外连接消除  6)嵌套连接消除  7)连接消除  8)语义优化 9)非SPJ优化 一.子查询优化 1. 什么是子查询:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询. 2. 查询的子部分,包含的情况: a) 目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:子查询只能返回一个字段 ( [Err] 1242 - Subquery returns more than 1

由于android系统中应用程序之间不能共享内存.因此,在不同应用程序之间交互数据(跨进程通讯)就稍微麻烦一些.在android SDK中提供了4种用于跨进程通讯的方式.这4种方式正好对应于android系统中4种应用程序组件:Activity.Content Provider.Broadcast和Service.其中Activity可以跨进程调用其他应用程序的Activity:Content Provider可以跨进程访问其他应用程序中的数据(以Cursor对象形式返回),当然,也可以对其他应

CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4291416.html .调用参数... 12 .事务ID(TID)... 13 .设定作业开始时间... 13 .多LUW处理... 13 .出错处理... 13 .检查事务性RFC调用状态..

1.协议的选择 Loadrunner的协议选择众多,想正确的选择脚本协议,首先要从Loadrunner的工作原理上深入的理解协议的作用和意义, Loadrunner启动后,在任务栏上有一个loadrunner agent process 进程,这个进程的一项重要的工作就是监视各种协议的客户端和服务器端的通信.只要是能支持的协议, Loadrunner在录制的工程中就可以通过脚本语言将通信工程录制下来,所以要明确被测软件的通信过程和所使用的协议, Loadrunner才能正确的录制脚本. a.选择

原文:WCF技术剖析之十七:消息(Message)详解(下篇) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]<WCF技术剖析(卷1)>自出版近20天以来,得到了园子里的朋友和广大WCF爱好者的一致好评,并被卓越网计算机书店作为首页推荐,在这里对大家的支持表示感谢.同时我将一直坚持这个博文系列,与大家分享我对WCF一些感悟和学习经验.在<消息(Message)详解>系列的上篇和中篇,先后对消息版本.详

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

网络编程 定义:所为网络编程即是对信息的发送和接收. 主要工作: (1)发送端:将信息以规定的协议组装成数据包. (2)接收端:对收到的数据包解析,以提取所需要的信息. Socket:两个在网络上的程序通过一个双向的通信连接,实现数据的交换,此连接的一端称为一个socket. Socket的本质:Socket是一个编程接口(API),TCP/IP协议需要向开发者提供做网络开发用的接口,这就是Socket接口,它是对TCP/IP协议网络通信的封装. python中用有标准库socket,要进行so

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征