李宏毅-ELMO, BERT, GPT引言One-of-Hot: 词汇鸿沟Word-embedding: 语义相近的词在向量空间上也比较近同一个词汇也会有不同的意思：Have you paid that money to the bank yet ?It is safest to deposit your money in the bank.The victim was found lying d
转载
2024-03-05 22:54:41
72阅读
毫无疑问 Python 中没有所谓的 main 入口函数，但是网上经常看到一些文章提“Python 的 main 函数”、“建议写 main 函数”……有些人是知情的，他的意图可能是模仿那些正宗的 main 函数，但还有不少人明显是被误导了(或自己误解了)，就写出来很累赘的代码。本期“Python 为什么”栏目来聊聊 Python 为什么没有 main 函数？在开始正题之前，先要来回答这两个问题：
# 用PyTorch实现位置编码(Positional Embedding)
作为一名刚入行的开发者，你可能听说过位置编码（Positional Embedding）这个概念，尤其是在处理序列数据时。位置编码是一种将位置信息嵌入到模型输入中的方法，使得模型能够感知序列中元素的顺序。在本文中，我将向你展示如何在PyTorch中实现位置编码。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览实现位
原创
2024-07-29 11:18:40
40阅读
目录1、类属性（1）类属性的访问（2）修改类属性2、类属性和实例属性区别1、类属性（1）类属性的访问类属性就是 类对象 所拥有的属性，它被 该类的所有实例对象 所共有。类属性可以使用 类对象 或 实例对象 访问。# 定义一个类
class Dog(object):
# 定义一个类方法
tooth = 10
# 创建对象
wangcai = Dog()
xiaohei = Dog(
转载
2024-05-18 23:26:55
37阅读
CNN的Embedding层报错： 报错：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape' 查了下是这个问题： https://stackoverflow.com/questions/44285907/attributee
转载
2019-07-22 12:01:00
455阅读
2评论
最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
转载
2024-07-28 13:31:15
157阅读
要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
转载
2024-04-08 19:22:14
131阅读
Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
转载
2024-08-21 11:31:19
112阅读
词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
转载
2024-04-29 09:50:36
172阅读
最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
转载
2024-03-07 12:12:09
233阅读
使用shape有一个好处就是可以减小我们apk的大小，因为同样的效果，shape比图片更节省空间. shape是android drawable资源中的一个重要的角色，drawable资源覆盖面广，它不仅代表图片，它可以是一个颜色，一个形状，因为shape其简单实用. shape形状的分类： rec
转载
2021-08-13 10:36:39
204阅读
作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。举例说明：建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列,第一维的长度为3，第二维的长度也为3 [plain] view plain copy1. >>> e = eye(3)
2. >>> e
3
转载
2023-05-28 15:47:42
269阅读
注意：Android3.0以上系统开始支持硬件加速特性hardwareAccelerated，默认是启用的。当你的某个activity用到了“虚线”效果的时候，必须要设置AndroidManifest文件中那个activity的硬件加速属性为：android:hardwareAccelerated="false"，否则是不会显示”虚线“效果的。具体原因也不是很清楚。利用shape来画line，很简
转载
2023-05-26 11:42:57
197阅读
日常开发中，我们会遇到一些Button、Textview...等控件的背景是圆角矩形、圆形...等，和android默认的控件背景矩形不一致，此时shape的作用就体现出来了，我们可以根据shape属性画出很多我们意想不到的背景图案，下面我会把所有shape的属性都介绍一下。1 shape标签： android:shape： rectangle: 矩形，默认的形状，可以画出直
转载
2024-02-28 15:10:13
315阅读
shape：意即形状，是Android中描述规则几何图形的定义，ShapeDrawable其实就是Drawable的一个子类； 定义文件是xml，以shape元素为根节点。根节点下定义了六个节点：corners（圆角）、gradien（渐变）、padding（间隔）、size（尺寸）、solid（填充）、stroke（描边），各节点的属性值主要是各种长宽、半径、角度，以及颜色shape（根节点）
转载
2023-06-02 14:15:29
230阅读
功能说明：利用CFileDialog可同时添加MAX_PATHARRAY个图层/图片，（MAX_PATHARRAY大小自己定义，例如#define MAX_PATHARRAY (30) ）。图片支持格式为：shp,bmp,jpg,等。
前提：我觉得读者首先需要对Shape文件有所了解，才便于运用
①Shape文件是地图数据的矢量形式。它由一个主文件，一个索引文
转载
2023-11-06 16:14:34
103阅读
关于Shape的使用，简单来说说吧， shape作为Android程序员你也是一定会用到的一个工具。 用官方的话来说，这是在 XML 中定义的一般形状。指向 GradientDrawable 的资源指针。Shape可以绘制几种图形：方型：rectangle，这也是默认的形状原型：oval线性：line环：ring，为环的时候还有些针对它才使用的一些属性我们用到的属性solid :用于填充形状的纯色
Pytorch 批量归一化（Batch Normalization）0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 批量归一化1.1 简介深度卷积神经神经网络训练中的问题：损失出现在最后，后面的层训练较快数据在最底部
底部的层训练较慢底部层一变化，所有都得跟着变最后的那些层需要重新学习多次导致收敛变慢批量归一化就是去解决在学习底部层的时候避免变化顶
