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利用Python Numpy从零开始步步为营计算Word2Vec词向量 牛伯雨 词向量建模是自然语言处理当中的重要基础步骤。有了用向量表示的词汇,计算机就可以更好地处理文本数据了。 2013年,Mikolov et al. (2013)提出的Word2Vec是一个里程碑式的词向量建模方法。
近日,三星发布的Buds Pro 耳机中,宣传有以下功能。其中涉及到噪声的,有主动降噪,通话降噪及智能降噪,很多人对他们的具体用途容易混淆,今天我们来辨析一下。                                             主动降噪和通话降噪完全不是一个概念,无论
从 Pytorch 转向 Tensorflow 已有一段时间,直到今天也没发现太好的 Pytorch 教程,心想倒不如自己写一个系列。除技术文章,也写写其他方面的东西。 2017年3月1号,我发布了第一篇公众号文章。随后也陆陆续续的发表了几篇,但毕竟没坚持下来。这两年经历了不少事,想着是时
近日友人推了一个博客:https://blog.csdn.net/david_tym/article/details/80963732 作者对手机中通话链路进行了详细的分析。其中包括了经典的CP Call(运营商提供的电话业务)和流行的AP Call(VoIP等OTT业务)的链路,值得一看
在日常开发过程中,除了例行调度的任务和直接在开发环境下比如Scripts,开发,很多情况下是shell下直接搞起(小公司一般是这样),看一下常见的linux后台运行和关闭的命令,这里做一个总结,主要包括:fg、bg、jobs、&、nohup、ctrl+z、ctrl+c 命令等 一、
大数据开发--Hbase协处理器案例 1. 需求描述 在社交网站,社交APP上会存储有大量的用户数据以及用户之间的关系数据,比如A用户的好友列表会展示出他所有的好友,现有一张Hbase表,存储就是当前注册用户的好友关系数据,如下 需求 使用Hbase相关API创建一张结构如上的表
Transformer Model 性质: 1. Transformer是Seq2Seq类模型. 2. ransformer不是RNN. 3.仅依赖attention和全连接层. 准确率远高于RNN类. 各种weights: (weights spacespace alpha_{ij}
前言 过年时闲来无事,瞎翻自己的博客,偶然看到之前写的一篇文章: 一篇文章解决机器学习,深度学习入门疑惑 这篇文章原先发布于2018年中旬,那会正是深度学习、神经网络无脑火热的时候。火热到什么程度?火热到显卡一度卖脱销(不是因为挖矿),研究生导师集体推荐学生转深度学习方向、毕业论文不带“深
好久不见了各位! 前一阵子忍不住剁手买了M1芯片的mac mini,为了弥补自己的内疚感就卖了自己的旧的mbp2017款。数据也完全迁移到了新机器上,之前的工作也就由mbp2017彻底换成mac mini了,要换就换彻底点,不要给自己了留后路,哼。 为什么买mini而不是macbook系
1.user ss is currently user by process 3234 问题原因:root --> ss --> root 栈递归一样 解决方式:exit 退出当前到ss再退出到root 然后执行命令即可。 2.列出某目录下的目录而不是文件 参考:ls --h
新建目录/mnt/cdrom 执行命令 mount /dev/cdrom /mnt/cdrom [root@ocdp1 cdrom]# mount /dev/cdrom /mnt/cdrom mount: /dev/sr0 写保护,将以只读方式挂载 进入/mnt/cdrom文件夹下发
fg、bg、jobs、&、ctrl + z都是跟系统任务有关的,虽然现在基本上不怎么需要用到这些命令,但学会了也是很实用的一。& 最经常被用到这个用在一个命令的最后,可以把这个命令放到后台执行二。ctrl + z可以将一个正在前台执行的命令放到后台,并且暂停三。jobs查
一、问题描述 安装CentOS7 mini版,静态IP配置完毕后,关闭虚机CentOS7-1,克隆虚拟机为CentOS-2。克隆出来的虚拟机使用ifconfig命令,无法发现网卡,只有一个lo设备。虚机无法配置网络。原因是克隆出来的虚机在网卡配置文件中与源虚机有相同的网卡MAC地址和UUI
前言 深度学习不不仅仅是理论创新,更重要的是应用于工程实际。 关于深度学习人工智能落地,已经有有很多的解决方案,不论是电脑端、手机端还是嵌入式端,将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来,应用起来才是最实在的。 (caffe2-ios:https://github.com/KleinY
前言 本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>的知识铺垫。 自编码器是什么,自编码器是个神奇的东西,可以提取数据中的深层次的特征。 例如我们输入图像,自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程),这个特征就保存为自编码器的潜变量,例如这张
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在设计和开发阶段需要注意效率。影响Hive效率的不仅仅是数据量过大;数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方