由于测试部需要加强测试过程管理，我们决定将之前使用的TFS 2008系统升级到TFS 2010系统，以配合TFS 2010中Test Manager的使用。升级的方式主要参考微软的官方和一些网上博客的文章，目前在测试环境下已经通过了，现在准备在生产环境下升级。
升级后的优点：
TFS 2010的后台管理
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2024-04-22 17:26:07
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迁移TFS 2012的时候碰到一些问题, 中文记录很少, 英文的记录也比较零散. 这里记录最直接和简单的方法.环境:1. 公司域环境, 所有TFS用户都是公司域帐户.2. TFS从一台服务器转移至另一台服务器. 都加入了公司域. 机器名分别为PC1和PC2. 域内不能有同名的电脑。准备两台服务器的TFS环境最好一模一样, 否则会碰到各种奇怪问题. 我们的环境是 TFS 201
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2024-02-27 15:32:16
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LSTM原理CNN卷积神经网络 应用：图像，视频RNN 递归神经网络 应用：NLP1RNN结构one to one比如输入一张图片，它会给我们输出是猫还是狗one to many比如输入一张图片，给出一些列图片描述many to one比如文本分析，给出文本是积极还是消极的many to many (输出 与 输入 不定长)比如 聊天机器人many to many (输入
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2024-07-05 08:35:12
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Transfomer详解0 直观理解Transformer 和 LSTM 的最大区别，就是 LSTM 的训练是迭代的、串行的，必须要等当前字处理完，才可以处理下一个字。而 Transformer 的训练时并行的，即所有字是同时训练的，这样就大大增加了计算效率。 Transformer 模型主要分为两大部分，分别是 Encoder 和 Decoder。Encoder 负责把输入（语言序列）隐射成隐藏
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2024-08-15 17:47:36
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1. 迁移学习迁移学习( Tranfers Learning)是机器学习的一个分支，只是神经网络太火了，最近研究和神经网络靠。
迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过已有的标记数据（source domain data）向未标记数据（target domain data）迁移。换句话说，迁移学习就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相
这是在看了台大李宏毅教授的课程之后的一点总结和感想。本文中所使用的图片均来自于李宏毅教授的课程ppt。本篇博客就是对视频的一些记录加上了一些个人的思考。 一、什么是LSTM 长短期记忆（Long sh
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2024-05-16 10:27:01
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目录一、什么是LSTM?二、LSTM详解 0.什么是门？1. 遗忘门2.输入门3.更新记忆4.输出门一、什么是LSTM?LSTM是RNN的一种，可以解决RNN短时记忆的不足，当一条序列足够长，那RNN将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步，而LSTM能学习长期依赖的信息，记住较早时间步的信息，因此可以做到联系上下文。比如：1.RNN可以根据前面几个单词有效预测出空白处单词为sky。
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2024-05-14 23:07:15
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最近由于项目需要，需要使用LSTM进行时间序列预测，由此通过这篇文件，回忆并总结下LSTM的一些关键性问题。一、LSTM原理：1、一句话总结LSTM LSTM即是长短期记忆网络2、LSTM中门和时间步门和时间步的概念 -- LSTM的中有四个门，每个门负责是否把短期记忆纳入长期记忆中(或者说负责将短期记忆的某一部分是否纳入长期记忆) -- 每个时
循环神经网络用来处理序列化数据，因此要使用循环神经网络来处理CV领域的问题，首先要考虑将处理对象转换为序列形式的数据。以MNIST数据集为例，其大小为28*28。将该数据序列化。如果将每一个像素点视作一个单元，则每幅图像可以用一个28*28长度的序列来表示，但这种表示过于粗暴，而且缺少一定的语义信息，处理起来也不容易，因此考虑扩大单元大小。可以考虑按照横向或者纵向进行分片，然后按照一定顺序链接起来
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2024-06-21 19:54:10
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一个简单的python版本的复现： TransE 算法是一种用于表示图结构中节点及关系的嵌入表示的算法，可以广泛应用于后续各类基于图谱的任务，如基于知识图谱的推荐算法CFKG利用transE对图谱中的entity及relation进行embedding用于后续的推荐任务。同时TransE算法也是后续改进版的TransD，TransH系列算法的基础。在知识图谱中，一条内容可以表示为一个不可
一、递归神经网络（RRN） 传统的神经网络，只是在深度上进行多层连接，层与层之间具有连接，但是在同层的内部节点之间没有
原创
2023-02-06 16:41:34
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tensorflow的三种Graph结构：Graph：tensorflow运行会话是在默认的Graph中，包含了各个运算节点和用于计算的张量；GraphDef：将Graph序列化为python代码得到的图，可以理解为一种数据结构，以常量的形式保存Tensor，无法继续训练; ——对应pb文件MetaGraph:将Graph进行序列化，进行模型保存，Tensor以变量形式保存，可以被继续训练（ 通过
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2024-04-02 13:04:12
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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。∣∣∣∏tj
目前NLP领域最火的是各种各样的BERT。而BERT的核心则是更早出生的transformer。今天就来理一理transformers，下面是transformer的原论文。Attention is All You Need：https://arxiv.org/abs/1706.03762 首先是为什么要有transformer，在这之前我们训练seq2seq任务大多使用的是LSTM。效
LSTM学习小记RNN缺点：对所以信息都进行了存储，数据没有选择性，计算量大
原创
2022-12-26 18:25:17
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例如，如果您使用RNN来创建描述图像的标题，它可能会选择图像的一部分来查看它输出的每个单词。在这种情况下，当相关信息
原创
精选
2024-04-30 10:58:14
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构建了一种基于 Bi-LSTM 的短期汇率预测模型，提高了短期汇率预测的准确
原创
2022-11-16 19:27:46
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深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在Cloudera Fast Forward实验室，我们对能解决这些问题的创新特别兴奋。我们最新的研
最近对迁移学习比较感兴趣，连续读了几篇和迁移学习相关的文章。本次博客首先来总结几篇迁移学习在NLP领域的应用。NIPS（美国高级研究计划局）2005年给迁移学习一个比价有代表性的解释：transfer learning emphasizes the transfer of knowledge across domains, tasks, and distributions that are sim
迁移学习和微调的区别1.举例说明当我们遇到一个新任务需要解决时，迁移学习和微调可以帮助我们更快地学习和完成这个任务。迁移学习就像是我们已经学会了一些与目标任务相关的知识，然后我们可以将这些知识应用到新任务中。 类比一下，就好像我们之前学会了画猫的技巧，现在我们要画一只狗，我们可以借用之前学到的知识和技巧，来更好地画出这只狗。微调是迁移学习的一种具体方法，它的思路是利用已经训练好的模型来帮助我们完成
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2024-04-12 06:14:01
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