今天总结了下Node.js的Formidable模块的使用，下面做一些简要的说明。1) 创建Formidable.IncomingForm对象 var form = new formidable.IncomingForm()2) form.encoding = 'utf-8' 设置表单域的编码3)&
1.Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv preprint arXiv:1609.02907 (2016). 2.Deff
原创
2022-07-15 21:22:06
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第二种实现
原创
2022-07-19 11:54:18
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1. 兼容IE8 导出Wrod方法直接var word=new ActiveXObject("word.Application");word.visible=true；(这句不要就不显示word出来，后台处理)var doc=word.ActiveDcouemnt;doc.content.text="导出内容"doc.save(如果要选择存放路径)就用doc.saveas()备注：此方法需在安全设
作为机器人工程专业的废柴，学完学校教的简单python后，安排的大作业，利用pygame编写一个完整的游戏。是指自己动手参照《python从入门到实践》中的外星人入侵的游戏改写而来。Tips：利用pygame调用图片编写游戏程序是记得要抠图！！！完成程序文件及相关图片已存入gitee仓库中：https://gitee.com/wang-wenyu-312/python.git以下分别是游戏的开始界
自编码器（Auto-encoder）Auto-encoder输入前馈神经网络的一种，它借助了稀疏编码的思想，目标是借助抽取到的高阶特征来重构输入，而不只是简单的复制。auto-encoder曾经主要用于降维和特征抽取，现在被扩展到了生成模型。Auto-encoder的模型架构可以简单地表示为：
实现流程为:
Auto-encoder的思想很简单，下面我们来看一下如何用代码实现，这里
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2024-04-21 22:43:32
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在我的一篇博客PageRank中，在5.1 算法实现中简单实现部分原本是有一个错误的。这个错误也体现出我当时对PageRank算法有理解上的偏差。这是个什么样的错误呢？是这样的：简单实现中计算每个网页的PR值时使用的是最原始的方法，即下面的这个公式：\[PR(p_{i}) = \alpha \sum_{p_{j} \in M_{p_{i}}} \frac{PR(p_{j})}{L(p_{j})}
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2024-02-25 13:33:06
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跨语言相互调用，一直是不同编程语言间代码交互Interop的难题，微软一直致力于给C++与C#找个理想的”翻译“，这么多年在语法语义（当然还应该包含编译器）和ABI（应用二进制接口）层面做了不少尝试，进而产生了C++\CLI，C++\CX和COM等技术产物，但这些产物如同现实中自然语言翻译一样，并不算太完美（java同其他语言交互的机制
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2023-10-30 14:53:27
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在本文中，我们将会介绍20 个简短的Python代码片段，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.寻找频率最高的元素此方法将输出列表中出镜率最高的元素。def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)
list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
most_frequent(lis
class PositionalEmbedding(nn.Module)
原创
2022-07-19 12:07:09
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1、背景在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代表一个离散特征。但假如，我们某一个离散特征有多个取值呢？举个例子来说，每个人喜欢的NBA球队，有的人可能喜欢火箭和湖人，有的人可能只喜欢勇士，也有的人喜欢骑士、绿军、猛龙等一大堆。对于这种特征，我们本文将其
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2024-01-02 20:54:07
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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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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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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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就是高频词用比如1024或512维，
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2022-07-19 12:08:06
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前一个月接触到一个概念，Embedding层。今天跟大家分享一下个人心得。首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要&
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
