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Coursera Deep Learning笔记序列模型（二）NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入)

参考 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词，使用one-hot 向量表示词，缺点：它使每个词孤立起来，使得算法对相关词的泛化能力不强。从上图可以看出相似的单词分布距离较近，从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征。 2. 词嵌入(word

深度学习

情感分类

权重

特征向量

语言模型

转载 2020-06-28 12:30:00 121 阅读 2评论

Device Tree 详解【转】

转自：https://blog.csdn.net/pwl999/article/details/79631434 1、DTS语法对于DeviceTree的来历和用处大部分人都已经非常了解了，DeviceTree发源于PowerPC架构，为了消除代码中冗余的各种device注册代码而产生的，现在已经成

sed

ide

子节点

赋值

#endif

转载 2020-06-22 15:37:00 371 阅读

电脑主板开机电路工作原理分析

https://tech.hqew.com/news_1107232 http://www.360doc.com/content/12/0221/16/380475_188374695.shtml https://product.pconline.com.cn/itbk/software/dnyw/

南桥芯片

三极管

引脚

html

配置参数

转载 2020-06-13 23:00:00 2603 阅读 2评论

Detectron2 API 之 config | 十五

作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github detectron2.config package class detectron2.config.CfgNode(init_dict=None, key_list=None, new_allowed=False) 源代码：

深度学习

机器学习

加载

html

重命名

转载 2020-06-13 11:59:00 377 阅读 2评论

苹果报错SSL

2017年1月1日开始，苹果要求所有iOS应用必须使用ATS，即APP内连接必须使用安全的https。ATS特性检测地址：配置指南：需要配置符合PFS规范的加密套餐，目前推荐配置：ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4需要在服务端TLS协议中启用TLS1.2，目前推荐配置：TLSv1

证书配置

重启

右键

javascript

tomcat

转载 2020-06-09 15:36:00 1650 阅读 2评论

TensorFlow从0到1之TensorFlow超参数及其调整（19）

正如你目前所看到的，神经网络的性能非常依赖超参数。因此，了解这些参数如何影响网络变得至关重要。常见的超参数是学习率、正则化器、正则化系数、隐藏层的维数、初始权重值，甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置。超参数调整过程调整超参数的第一步是构建模型。与之前一样，在 TensorFlow 中构建模型。

搜索

tensorflow

正则化

权重

损失函数

转载 2020-06-08 17:58:00 190 阅读 2评论

2. chromium开发工具--gclient

2. chromium开发工具--gclient 1.gclient简介 gclient是谷歌开发的一套跨平台git仓库管理工具，用来将多个git仓库组成一个solution进行管理。总体上，其核心功能是根据一个Solution的DEPS文件所定义的规则将多个git仓库拉取到指定目录。例如，chro

chromium compile

git

chrome

svn

unix

转载 2020-06-05 15:51:00 1268 阅读 2评论

HBase Rowkey 设计指南

为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么我们常说看一张 HBase 表设计的好不好，就看它的 RowKey 设计的好不好。可见 RowKey 在 HBase 中的地位。那么 RowKey 到底是什么？RowKey 的特点如下：类似于 MySQL、Oracle中的主键，用于标示唯一的行

数据

字符串

二级索引

缓存

随机数

转载 2020-06-04 10:35:00 77 阅读 2评论

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