前面介绍了牛逼的CNN(Convolutional Neural Network)、深度学习加速神器BNN(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-06-20 17:07:20
                            
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            前面介绍了牛逼的CNN(Convolutional            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # NMT Java:机器翻译与Java的结合
## 引言
机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)是近年来发展迅猛的人工智能领域之一。它采用神经网络模型来将一种语言自动翻译成另一种语言。Java作为一种通用的编程语言,在NMT中也有着重要的应用。本文将介绍NMT在Java中的应用,并带有代码示例。
## NMT简介
NMT是一种基于神经网络的机器翻译方法,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现Java NMT(神经机器翻译)的流程和代码示例
## 1. 简介
Java NMT(神经机器翻译)是一种利用神经网络技术实现的机器翻译方法,它可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。本文将介绍实现Java NMT的流程,并给出每个步骤需要使用的代码示例。
## 2. 实现流程
下表展示了实现Java NMT的主要步骤和对应的代码示例:
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Docker 启动 NMT(神经机器翻译)教学指南
## 前言
在这个数字化日益发展的时代,神经机器翻译(NMT)作为一种现代的翻译方式,能够为我们提供越来越高质量的翻译服务。Docker 是一个方便的工具,可以帮助我们轻松地在容器中部署 NMT 系统。本文将为您提供详细的操作流程和相应的代码,让您能够迅速搭建 NMT 环境。
## 总体流程
我们将通过以下步骤在 Docker            
                
         
            
            
            
            本文关于onmt的一个参数:【max_generator_batches】 该参数被设置为默认32:(下图为在onmt开源代码的opt.py参数文件中的默认设置)help文档意为:max_generator_batches为一个序列中并行运行生成器的最大的单词数量。越高越快,但占用的内存越大。设置为0禁用。第一次看到的时候有点懵,反复确认代码后,决定将其暂时理解为模型对于一个输入做序列输            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Kernel Density (KD) Feinman R., Curtin R. R., Shintre S. and Gardner A. B. Detecting Adversarial Samples from Artifacts. arXiv preprint arXiv:1703.004 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            **译文:**摘要     通过对抗播来训练。训练和样本生成时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Java NMT(Native Memory Tracking)简介
Java 的 NMT(Native Memory Tracking)是一个可以帮助开发人员监控和分析本地内存使用的工具。通过 NMT,开发者可以获得关于 JVM(Java Virtual Machine)使用的本地内存的信息,这在优化应用程序性能和排查内存泄漏时非常有帮助。本文将通过一系列步骤介绍如何启用和使用 NMT。            
                
         
            
            
            
             链接 1. Overview 为什么java程序消耗的内存,远超-Xms、-Xmx的限制?因为各种原因,或是为了进行某些优化,JVM会额外分配内存。这些额外的分配,会导致java程序占用的内存,超出-Xmx的限制。 本文档列举了通常情况下,JVM会分配哪几部分内存,以及各部分调整大小的方法 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             直接内存1. 直接内存1.1 直接内存有哪些1.2 代码案例2. 为什么要使用直接内存3. 直接内存的缺点4. 直接内存案例和场景分析4.1 内存泄漏案例4.2 常规排查方式4.3 使用工具排查4.4 内存泄漏问题解决5. 堆外内存默认多大6. 直接内存总结 1. 直接内存Java 应用程序通过直接方式从操作系统中申请的内存1.1 直接内存有哪些使用了 Java 的 Unsafe 类,做了一些本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pang T., Zhang H., He D., Dong Y., Su H., Chen W., Zhu J., Liu T. Adversarial training with rectified rejection. arXiv Preprint, arXiv: 2105.14785, 20 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Virtual Adversarial Training:A Regularization Method for Supervised and Semi-Supe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录Another Approach: q(z)->p(z)Intuitively comprehend KL(p|q)Minimize KL DivergenceHow to compute KL between q(z) and p(z)Distribution of hidden codeGive more details after GANAnother Approach: q(z)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录Another Approach: q(z)->p(z)Intuitively comprehend KL(p|q)Minimize KL DivergenceHow to compute KL between q(z) and p(z) Distribution of hidden code            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            AWT事件类型: ActionEvent:通常按下按钮,双击列表项或选中一个菜单项时,就会生成此事件。 AdjustmentEvent:操纵滚动条时会生成此事件。 ComponentEvent:当一个小组件移动、隐藏、调整大小或成为可见时会生成此事。 ItemEvent:单击复选框或列表项时,或者当一个选择框或一个可选菜单的项被取消或选择时生成此事件。 FocusEvent:组件获得或失去键盘焦点            
                
         
            
            
            
            ## Java NMT Internal使用了很多
Java NMT(Native Memory Tracking)是一种用于跟踪Java应用程序中本机内存使用的工具。在Java 8及更高版本中,NMT被纳入了JVM中,以帮助开发人员更好地了解应用程序的内存分配情况。在实际开发中,我们经常需要使用Java NMT来定位内存泄漏或者性能问题。
### Java NMT的使用
Java NMT提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            (Memory Leak,内存泄漏)为什么会产生内存泄漏?当一个对象已经不需要再使用本该被回收时,另外一个正在使用的对象持有它的引用从而导致它不能被回收,这导致本该被回收的对象不能被回收而停留在堆内存中,这就产生了内存泄漏。内存泄漏对程序的影响?内存泄漏是造成应用程序OOM的主要原因之一。我们知道Android系统为每个应用程序分配的内存是有限的,而当一个应用中产生的内存泄漏比较多时,这就难免会导            
                
         
            
            
            
            
        
        墙裂推荐的论文写作快速指南~
    《机器翻译学术论文写作方法和技巧》《机器翻译学术论文写作方法和技巧》1. 论文发表流程2. 确定科研方向3. 思考问题和解决问题4. 审稿5. 论文写作5.1. 标题5.2. 摘要5.3.介绍5.4. 相关工作5.5. 段落5.6. 方法5.7. 实验6. 写作基本问题7. 超好用的写作方法8. 时间管理摘自清华大学刘洋在第            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这篇论文中,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。作者还提出了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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