引言：
我们在测试过程中经常会遇到批量添加数据的情况，并且这些数据很多时候是具有唯一性的。
比如说当前项目中需要创建一个添加用户的脚本，这些用户都是唯一的，当时采取的是创建file类型的参数，将参数用excel拖曳下来（tester001-tester1000）保存成dat类型的文档，如果参数数量很小这种方案也还算切实可行，但是如果遇到成百上千万的数据
PyTorch的学习和使用（五）卷积（convolution）LSTM网络首次出现在Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting，并且在处理视频这种具有时间和空间关系的数据时具有较好的效果。通过扩展torch.nn的方式增加ConvLSTM在github-roge
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2023-11-15 22:09:34
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相信在写了Smile的你应该挺开心，就下来我们就解释下这些代码的意义为何。1. 类申明类申明的格式如下所示：public class DemoOfSmile(){
}Java是一个基于类的语言，创建Java程序的第一项工作就是创建一个类，以上为创建一个名为DemoOfSmile的类。它分为如下四个结构：类访问权限修饰符（public,default） 他们是控制被修饰的类的可见范围publicd
上文讲解了基于SimaseLSTM来计算两个句子或单词之间相关性的原理和个人的一些经验这里来分析一下源码是怎么实现的：Github实现地址：https://github.com/dhwajraj/deep-siamese-text-similarity具体实现的是文章SiameseRecurrent Architectures for Learning Sentence Similarity所提出
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2023-06-23 08:33:26
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国外知名的源代码网站1HPWIND和DISCUZ 都国产论坛程序,是现在国内目前应用最广泛的国产论坛程序代表了中国PHP论坛的高水平. 2:VBB和IPB 是国外最有名的PHP论坛,这个相似不用说了. 3:CTB和OFSTAR 是国产最优秀的PHP文本论坛程序,现在都放慢了开发的步伐. 4HPBB和EBB 是国外汉化过来的知名论坛,都有一定的用户 5:SRP和FLASHBBS 是国内的论坛程序.但
之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码，现在我们来看RNN的代码。不过好像官方只给了LSTM的代码。那么我们就来看LSTM吧。LSTM的具体原理就不讲了，可以参见深度学习笔记(五)：LSTM，讲的非常清楚。坦白说，这份写LSTM的代码有点难，倒不是说LSTM的原理有多难，而是这份代码中使用了大量tf提供的现成的操作函数。在精简了代码的同时，也增加了初学者阅读的难度。很多函数的用法我是去看
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种类型的循环神经网络 (RNN)，它用于处理和预测序列数据。LSTM 能够记忆长期依赖，因此在自然语言处理和时间序列预测等任务中很常用。下面是一个使用 LSTM 进行序列分类的 Python 代码示例：from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.models import Seque
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2023-06-11 14:32:06
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Siamese
原创
2021-08-02 13:46:28
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Siamese
原创
2021-08-02 13:47:03
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CIFAR 10¶
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 32 x 32 x 3，一共是 10 分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前
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2024-01-05 21:43:47
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1. 项目地址多层LSTM项目2. 项目数据使用text8.zip Linux下下载指令curl http://mattmahoney.net/dc/text8.zip > text8.zip3. 命令行运行指令python3.5 ptb_word_lm.py --data_path=simple-examples/data/4. 程序入口项目由ptb_word_lm.py文件中第526-5
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2023-10-15 08:21:33
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom sklearn import metricsfr
原创
2023-05-18 17:07:35
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本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic():
"""2023美赛C：https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
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2023-08-11 20:43:10
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GPT-12018 年 6 月，OpenAI发布了第一版GPT（Generative Pre-trained Transformer） 模型，即GPT-1。[论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training]模型原理与结构 OpenAI gpt模型基于Tran
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2024-07-17 15:56:35
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1. 对比损失函数（Contrastive Loss function） 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类，而是区分它们。因此，分类损失函数（如交叉熵）不是最合适的选择，这种架构更适合使用对比函数。对比损失函数如下： （以判断图片相似度为例）其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Y值
原创
2021-07-08 16:33:05
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具体代码如下import torch
# 准备数据
index_chart = ['e', 'h', 'l', 'o']
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]
y_data = [1, 0, 0, 3, 2]
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0], # 设置一个索引表
[0, 1, 0, 0],
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2023-09-25 06:45:15
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1 循环神经网络的原理1.1 全连接神经网络的缺点现在的任务是要利用如下语料来给apple打标签： 第一句话：I like eating apple！（我喜欢吃苹果！） 第二句话：The Apple is a great company！（苹果真是一家很棒的公司！） 第一个apple是一种水果，第二个apple是苹果公司。全连接神经网络没有利用上下文来训练模型，模型在训练的过程中，预测的准确程度，
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2023-10-18 17:57:08
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 &n
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2023-08-17 16:38:48
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关于什么是 LSTM 我就不详细阐述了，吴恩达老师视频课里面讲的很好，我大概记录了课上的内容在吴恩达《序列模型》笔记一，网上也有很多写的好的解释多的问题，网上大部分的博客都没有讲清楚 cell 参数的设置，在我看了N多篇文章后终于搞明白了，写出来让大家少走一些弯路吧！ 如上图是一个LSTM的单元，可以应用到多种RNN结构中，常用的应该是 one-to-many 和 many-to-many 下面介
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2024-03-26 11:17:54
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