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l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的对应的向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应向量的余弦相似度就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统法是统计一个语的共矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,汇表VV(vocabulary)中第i个和第j个同时出现的数,|V||V|为汇表的大小。对XX矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统法有很多问题: 由于很多没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁出现的也会影响矩阵分解的效果。
双****4 2018-07-10
向量(三)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们可以用它一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
用****在 2018-07-10
向量(二)
Skip-gram模型 如上图所示,Skip-gram模型的具体法是,将一个向量映射到2n2n个向量(2n2n表示当前输入的前后各nn个),然后分别通过softmax得到这2n2n个的分类损失值之和。 数据准备 数据介绍 本教程使用Penn Treebank (PTB)(经Tomas Mikolov预处理过的版本)数据集。PTB数据集较小,训练速度快,应用于Mikolov的公开语言模型训练工具[2]中。其统计情况如下: 本章训练的是5-gram模型,表示在PaddlePaddle训练时,每条数据的前4个用来预测第5个。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包paddle.dataset.imikolov,自动数据的下载与预处理,方便大家使用。 数据预处理 预处理会把数据集中的每一句话前后加上开始符号 s 以及结束符号 e 。然后依据窗口大小(本教程中为5),从头到尾每次向右滑动窗口并成一条数据。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
以前有过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组件的容器云,老老实实改变研发流程,让码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器云成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维推动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。而成功的私有云案例,其原始推动力都是客户的技术决策层和架构师,他们不依赖K8S也能搞定架构问题,这不是容器技术和容器厂商的成功,而是客户技术团队的成功案例。 现在是个有趣的节点了,K8S在逐渐被大家接受,研发拥抱K8S就可能设计出符合架构美学的服务。相信很快就会出现容器云的真正成功案例——客户技术足够普通但上云后架构足够合理。 文末总结 以前我看到虚拟机套单容器的事情,因为不信任他们老套的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些容器云从业者。
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