emqttd 集群在上一节我们已经配置完毕。emqttd默认占用1883端口用于MQTT连接，8083端口用于HTTP接口，通过HTTP接口从应用程序向MQTT客户端发布消息。下面我们通过Java实现消息的发布和订阅。1.pom使用mqtt-client java客户端，添加依赖jar [html]
1. <dependency>
2. <groupId>org.
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2024-07-14 10:42:40
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基于嵌入式Web Server的无线数据采集系统（2） By MCUBLOG 发表于 2006-3-2 10:32:58 uClinux是Linux的一个嵌入式版本，它是源代码开放的嵌入式操作系统，其内核的二进制映像文件可以做到小于512K。uClinux针对无MMU的处理器设计，支持多任务，具有完备的TCP/IP协议栈并支持多种网络协议。uClinux还支持多种文
推荐一：影檬影檬是一款非常棒的在线高清视频播放神器，它提供了各种各样的电影、电视剧、综艺节目等类型的高清视频资源，并且支持在线播放和下载，让我们可以随时随地观看自己喜欢的视频内容。首先，它的视频资源非常丰富和多样化。无论你是想看最新的电影、热门的电视剧，还是追逐最新的综艺节目，影檬都能够为你提供高质量、全面的视频资源，带给你更丰富、更有趣的视频观看体验。其次，它的界面和操作非常简洁易用。影檬采用了
本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Transformers 的神秘面纱及其工作原理，这么做不是为了把读者变成机器学习从业者，而是让为了让读者更好地理解 transformers 从而能够更好地利用它。同时，我们深知实战永远是最好的学习方法，因此，我们将以在 Hugging Face Space 中运行 Microsoft 的
（具体网址暂时省略 用原地址https://api.github.com替代）目录： 文章目录1. 获取用户基本信息接口功能URL支持格式HTTP请求方式请求参数返回字段接口示例2. 新增用户基本信息接口功能URLHTTP请求方式请求参数3.修改用户基本信息接口功能URLHTTP请求方式请求参数4. 获取空间的数据接口功能URL支持格式HTTP请求方式请求参数返回字段接口示例5. 新增空间的数据接
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2024-10-22 22:20:19
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embed
（一）、基本语法：
embed src=url
说明：embed可以用来插入各种多媒体，格式可以是 Midi、Wav、AIFF、AU、MP3等等，
Netscape及新版的IE 都支持。url为音频或视频文件及其路径，可以是相对路径或绝对路径。
示例：<embed src="your.mid">
（二）、属性设置：
1、自动播放：
语法
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2024-03-21 20:08:30
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(本文转自：开源最前线)每当接手一个他人开发好的模块或者项目，看着那些没写注释的代码，是不是很抓狂？每次写文档都要花大量的时间处理格式排版等非技术问题，是不是崩溃？有时候一份文档，不止是一个人编写，几种不同风格掺杂在一起，阅读起来吃不吃力？今天，就和大家分享一个专门为程序员开发文档开源管理系统——ShowDoc。目前，它已经在Github上标星超5300，1.3K个Fork！Github地址：ht
Java内存模型：JMMjava内存模型JMM(Java Memory Model)是线程间通信的控制机制，描述了程序中各变量1之间的关系，定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样底层细节: JMM中规定了线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中，每个线程都有一个私有的本地内存(local memory)，本地内存2中存储了该线程以读/写
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
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2024-07-28 13:31:15
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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
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2024-08-21 11:31:19
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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
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2024-04-08 19:22:14
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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
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2024-03-07 12:12:09
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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
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2024-04-29 09:50:36
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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
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2024-08-06 11:07:51
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一特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过 embedding 层的权重矩阵计算来降低维
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2024-05-29 16:18:24
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1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
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2024-05-13 20:43:59
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说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
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2024-03-24 13:35:51
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Word2Vec算法原理：skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
