引言Memory Networks是由Facebook的Jason Weston等人提出的一个神经网络框架，通过引入长期记忆组件(long-term memory component)来解决神经网络长程记忆困难的问题。在此框架基础上，发展出许多Memory Networks的变体模型。出现原因seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，
转载
2024-04-09 08:02:23
188阅读
摘要Memory Networks 通过结合长时记忆模块 和 推断模块 联合工作来进行推理。
翻译
2022-07-19 11:40:07
115阅读
自剪枝神经网络Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。从Long-Term退化至Short-Term。尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish，但RNN的深度过深，替换激活函数治标不治本。$\left | &n
The goal of ensemble methods is to combine the predictions of several base estimators built with a given learning algorithm in order to improve generalizability / robustness over a single estimator.主要
转载
2024-09-16 13:26:39
38阅读
这几天在看教学视频，里面在讲一些linux系统常用的命令，虽然有一部分都很熟悉了，但也有一些不太熟悉，因此来总结一下。注：本文并非介绍了linux下所有常用的命令，而是本人看视频时所遇到以及平时所常用的，命令参数也只是选取了部分做介绍，如需了解所有参数可通过man 命令查看man 手册。一、日期和时间
• date 命令：用来查看、设置当前系统时间
格式化显示：+%y--%m--%d （分隔符
一、CPU 良好状态指标 CPU利用率：User Time <= 70%，System Time <= 35%，User Time + System Time <= 70%。 上下文切换：与CPU利用率相关联，如果CPU利用率状态良好，大量的上下文切换也是可以接受的。 可运行队列：每个处理器的可运行
转载
2019-07-18 18:08:00
109阅读
2评论
一、什么是端到端相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真
原创
2023-03-23 08:57:00
203阅读
存储技术网络存储设备根据存储技术的不同，主要分为三类：DAS(Direct Attached Storage)、NAS(Network Attached Storage)和SAN(Storage Area Network)。直接连接存储DAS是对SCSI总线的进一步发展。它对外利用SCSI总线通道和多个主机连接，解决了SCSI卡只能连接到一个主机上的缺陷。NAS(附网存储系统)系统是用一个装有优化
DBNet论文详解DBNet：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization背景介绍 DBnet是一种用于文本检测的深度学习模型，在文件检测领域面临的挑战主要有：文本的多样性：颜色、大小、字体、语言、方向、文本长度和文本弯曲等都会影响文本的检测效果复杂的背景干扰：图像失真、模糊、低分辨率、亮度等都会影响检测效果文本分布
转载
2024-08-06 20:56:06
59阅读
linux系统瓶颈分析(精)
linux系统瓶颈分析(精)
(2013-09-17 14:22:00)
分类： linux服务器瓶颈分析
1.0 性能监控介绍性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去除这些的过程,多数管理员相信看一些相关的"cook book"就可以实现性能优化,通常通过对内核的一些配置是可以简单的解决问题,但并不适合每个环境,性能优化其实是对OS 各子系统达到一种平衡
转载
2020-01-06 09:29:00
221阅读
transformer在预训练时，靠attention matrix能学到 预训练数据 里两两token之间的关系，也就是所说的上下文关系，然
原创
2023-01-28 06:24:57
89阅读
foreach ($vm in $vms){
$name = $vm.Name
$cpu = $vm.NumCPU
$mem = $vm.MemoryGB
原创
2016-12-28 15:55:32
10000+阅读
点赞
#!/usr/bin/pythonimport psutilimport jsonimport timedef item_disk(): return dict(zip( ['total','used','free','percent'],ps
原创
2017-05-10 13:59:21
1131阅读
点赞
1评论
[1]概述
[2]事件
[3]查看
[4]生命周期
[5]问题诊断
前面的话 Chrome 开发者工具是一套内置于Google Chrome中的Web开发和调试工具，可用来对网站进行迭代、调试和分析。使用 Network 面板测量网站网络性能。本文将详细介绍chrome开发者工具中网络面板network的使用 概述【打开方
转载
2024-07-28 16:31:35
1141阅读
[操作系统-linux]linux性能监控 -CPU、Memory、IO、Network等指标的讲解(转) 一、CPU 1、良好状态指标 CPU利用率：User Time <= 70%，System Time <= 35%，User Time + System Time <= 70%。 上下文切换：
转载
2019-07-04 10:44:00
124阅读
2评论
终端模拟器有什么用 终端仿真器的偏好可以说明一个人的工作流程。 无鼠标驱动器是否必须具备？ 您要在标签页还是窗口之间导航？ 关于它如何使您感觉也有话要说。 它有那么酷的因素吗？ 通过进行民意测验或向我们发表评论，告诉我们您最喜欢的终端模拟器。 您尝试了多少？ 我们要求我们的社区告诉我们他们在终端仿真器方面的经验。 以下是我们收到的一些回复。 “我最喜欢的终端仿真器是用Powerline定制的T
Introduction: 传统的cnn过滤器是一个泛化的线性模型（GLM），我们认为这GLM的抽象能力是低级别的。把GLM替换为一个更有效的非线性函数近似能够提高抽象能力。当例子是线性可分时，GLM能实现很好的抽象。然而例子很多情况下是线性不可分的，输入的线性函数才能很好地表达。此网络没有采用传统
转载
2017-04-12 18:15:00
370阅读
2评论
arXiv：4 Mar 2014文章目的
原创
2023-06-27 22:37:03
291阅读
我们知道：系统优化是一项复杂、繁琐、长期的工作.通常监测的子系统有以下这些：CPUMemoryIONetwork下面是常用的监测工具Linux 系统包括很多子系统（包括刚刚介绍的CPU，Memory，IO，Network，等），下面这张图片很好的总结了 Linux 各个子系统以及监控这些子系统所需...
转载
2014-12-27 23:57:00
71阅读
2评论
1 前言在上一篇文章中笔者介绍了一种可复用的网络模型VGG，在接下来的这篇文章中将向大家介绍另外一种网络模型“Network in Network，NiN（网络中的网络）”。这是一篇是新加坡国立大学2014年发表在顶会ICLR上的一篇论
原创
2021-12-28 16:04:29
801阅读
