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1****6 2018-07-10
感分析
同样,为了得到下文息,我们可以使用反方向(将输入逆序处理)的循环神经网络。结合构建深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往能得到更抽象和高级的特征表示),我们可以通过构建更加有力的基于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及之前所有层的息作为输入,对高层LSTM序列使用时间维度上的大池化即可得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),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,负面评论的得分小于等于4,正面评论的得分大于等于7,满分10分。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者务的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 务叫什么,务包含了哪些实例,务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 务的下游有哪些,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”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础务系统。它为每一个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务的相关息 ,这些息包括:务在机器上部署息(机器IP,部署路径,务配置,端息),务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个务名到资源息的一个映射关系。
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