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1****6 2018-07-10
感分析
结合构建深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往能到更抽象和高级的特征表示),我们可以通过构建更加强力的基于LSTM的栈式双向循环神经网络[9],来对时序数据进行建模。 如图4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所层的息作为输入,对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文息,并且对文本进行了深层次抽象),最后我们将文本表示连接至softmax构建分类模型。 图4. 栈式双向LSTM用于文本分类 数据集介绍 我们以IMDB感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中,负面评论的分小于等于4,正面评论的分大于等于7,满分10分。 aclImdb |- test |-- neg |-- pos |- train |-- neg |-- pos Paddle在dataset/imdb.py中提实现了imdb数据集的自动下载和读取,并提供了读取字典、训练数据、测试数据等API。
h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。 在BNS系统中,服务单元表示一个服务的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在系统中是唯一的。
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