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Keras中的Embedding层是如何工作的

在学习的过程中遇到了这个问题，同时也看到了SO中有相同的问题。而keras-github中这个问题也挺有意思的，记录一下。...这个解释很不错，假如现在有这么两句话 Hope to see you soon Nice to see you again 在神经网络中，我们将这个作为输入，一般就会将每个单词用一个正整数代替，这样，上面的两句话在输入中是这样的...[0, 1, 2, 3, 4] [5, 1, 2, 3, 6] 在神经网络中，第一层是 Embedding(7, 2, input_length=5) 其中，第一个参数是input_dim，上面的值是...一旦神经网络被训练了，Embedding层就会被赋予一个权重，计算出来的结果如下： +------------+------------+ | index | Embedding | +--...的那个issue可以看到，在执行过程中实际上是查表，将输入的整数作为index，去检索矩阵的对应行，并将值取出。

1.4K40

子母车在智能密集存储中换层与调度策略

换层子母车系统能够根据需求实现多层入出库任务的执行,在提升作业效率的同时,更具柔性和冗余度,可广泛应用于智能密集存储系统中,具有很高的研究价值。...图2 子母车换层系统组成方案示意图及实物图 图3 子车轨道形式及放货示意图和实物图 1.1 密集存储货架 密集存储货架采用穿梭式货架,是与子母车配合使用的专业特殊货架类型,相较于常规的横梁式货架,...图4 子母车设备实物图 图5 子母车换层提升机实物图 二、换层子母车系统的关键技术 子母车换层提升机是整套子母车换层系统中的核心设备,在子母车设备换层工作过程中,由于子母车设备自重较重,且再包括产品货物后整体重量能够达到...2.5吨以上,子母车设备驶入和驶出换层提升专机设备时,提升机轿厢的提升链条会随之产生形变（随子母车设备驶入驶出轿厢会产生回弹现象）,导致固定式轨道和轿厢内轨道的偏差增大,且子母车供电方式为滑触线供电,所以在子母车换层过程中在不仅需要保证换层过程中轿厢稳定性...通过有优化机械设计、电控及调度设计满足了密集存储系统中的子母车设备能够调度到任意层,并实现产品的入出库作业。

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    java中dao层和service层的区别，为什么要用service？

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 读了下面的文章 让我豁然开朗 转文： 首先解释面上意思，service是业务层，dao是数据访问层。...呵呵，这个问题我曾经也有过，记得以前刚学编程的时候，都是在service里直接调用dao，service里面就new一个dao类对象，调用，其他有意义的事没做，也不明白有这个有什么用，参加工作久了以后就会知道...，业务才是工作中的重中之重。...初期也许都是new对象去调用下一层，比如你在业务层new一个DAO类的对象，调用DAO类方法访问数据库，这样写是不对的，因为在业务层中是不应该含有具体对象，最多只能有引用，如果有具体对象存在，就耦合了。...比说你现在用的是SSH框架，做一个用户模块： 1、假设现在你做这个功能会用到user表和权限表，那么你前台的页面访问action，action再去调用用户模块service，用户模块service判断你是操作

    1.3K20

    Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射（层输出）和渐变

    pip install keract 这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。...x 是一个numpy数组，作为输入提供给模型，在多端输入的情况下，x是List类型。我们使用Keras约定（来进行预测、适应等......）。...键是层的名称，值是给定输入x对应的层的输出。 获得权重梯度 model是一个keras.models.Model对象。 x输入数据（numpy数组）。 Keras约定。...get_gradients_of_activationsget_gradients_of_activations(model, x, y) 输出以字典形式呈现，将每个可训练权重映射到其梯度值（关于x和y...以下是使用VGG16的另一个例子： cd examplespython vgg16.py ? 一只猫 ? VGG16的第一个卷积层的输出。

    2.1K20

    n-tier理论中数据在层间是如何传递的？什么是BO，DO，PO,VO,DTO,BoDto，DoDto？

    层间的数据传递 马克-to-win：一 个数据库中的表对应一个PO（Persistant Object），这好理解。...在Web层的网页，当用户提交表单数据以后，在Controller层，把表单数据放在VO（View Object有人也叫Value Object） 当中，接着调用Service层。...VO相对于网页表单数据，也许对应n个PO，而且和PO数据格式也许不一样。马克-to-win：（表单2012/1/1而数据库中是 2012-1-1）。...和DoDto系统，会有越来越多的各种DTO，所以我们实际中宁愿使用粗粒DTO(即包含比需要多的 属性)，而不是重新编写一堆新的各种各样的DTO，前提是只要冗余数据不是太多。...马克-to-win：在代码量代码复杂度和系统性能之间做取舍是我们工程师永恒的话题。技术教 会大家，大家起码可以有做选择的机会。

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    抖音三面：硬件加速中的“层”和层叠上下文中的“层”，是一个东西吗？

    大家好，我是年年！这篇文章是关于浏览器渲染中“分层”与硬件加速的，我会讲清 : 什么是硬件加速？ 合成层的“层”与层叠上下文的“层”是一个东西吗？ 层爆炸、层压缩是什么？...浏览器中的层分为两种：“渲染层”和“合成层（也叫复合层）”。很多文章中还会提到一个概念叫“图形层”，其实可以把它当作合成层看待。为了降低理解成本，本文全部使用“渲染层”和“合成层”这两个名词描述。...开发者工具中的Layers 先直观的感受一下“层”，打开浏览器开发者工具的layers: 可以看到AB元素都在最底下的图层中，元素C是单独的一层，元素D又是一层。...或者说，浏览器为什么要分层呢？答案是硬件加速。听起来很厉害，其实不过是给HTML元素加上某些CSS属性，比如3D变换，将其提升成一个合成层，独立渲染。...，一个合成层可以包含多个渲染层； 层爆炸指的是大量元素意料之外被提升成合成层，即隐式合成；层压缩是浏览器对隐式合成的优化，chrome在94版本中做到比较完善了； 使用transform、opacity

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    oracle amm和asmm,在Oracle中，什么是ASMM和AMM？

    ASMM的SGA中包含的组件及对应参数如下表所示： 在Oracle 10g中，必须将STATISTICS_LEVEL参数设置为TYPICAL(默认值)或者ALL才能启用ASMM功能，如果将其值设置为BASIC...所以，在Oracle 11g中，Oracle引入了AMM(Automatic Memory Management，自动内存管理)的概念，实现了全部内存的自动管理。...DBA可以仅仅通过设置一个目标内存大小的初始化参数(MEMORY_TARGET)和可选最大内存大小初始化参数(MEMORY_MAX_TARGET)就可以在大多数平台上实现AMM。...MEMORY_MAX_TARGET作为一个内存上限值，是一个静态参数，它是MEMORY_TARGET可以被配置的最大值。 如果内存发生变化，实例会自动在SGA和PGA之间做调整。...但是，因为MEMORY_MAX_TARGET是显式设置的，所以，可以在不重启数据库的情况下动态调整MEMORY_TARGET。

    95810

    在 Asp.Net Core 中什么是认证和授权

    认证（Authentication） 和 授权（Authorization）在 Asp.Net core 充当了两个不同的职责。有的老伙计在理解的时候还存在误解。...认证（Authentication）识别你是谁，授权（Authorization）决定你能做什么加入 A 用户现在通过浏览器想要访问时总的网站，这个时候我们需要知道他是谁，也就是认证。...如果他是一个普通用户，那么他只能访问一些公开的页面，如果他是管理员，那么他可以访问一些管理员的页面。这个时候我们需要知道他能做什么，也就是授权。...因此，认证是指识别用户的身份，而授权是指决定用户能做什么。特别说明，识别你是谁的意思是，你可能被识别为一个普通用户，也可能被识别为一个管理员，也可能被识别为一个游客（匿名用户）。...为了区别这种情况，我们将前者在本文中称为“登录方式”，后者称为“认证方式”。而在 Asp.Net Core 中，认证是指请求中的凭据如何被转换为一个 Principal 或者 Identity 对象。

    1.4K30

    在 Asp.Net Core 中什么是认证和授权

    认证（Authentication） 和 授权（Authorization）在 Asp.Net core 充当了两个不同的职责。有的老伙计在理解的时候还存在误解。...认证（Authentication）识别你是谁，授权（Authorization）决定你能做什么 加入 A 用户现在通过浏览器想要访问时总的网站，这个时候我们需要知道他是谁，也就是认证。...如果他是一个普通用户，那么他只能访问一些公开的页面，如果他是管理员，那么他可以访问一些管理员的页面。这个时候我们需要知道他能做什么，也就是授权。...因此，认证是指识别用户的身份，而授权是指决定用户能做什么。 特别说明，识别你是谁的意思是，你可能被识别为一个普通用户，也可能被识别为一个管理员，也可能被识别为一个游客（匿名用户）。...总结 在 Asp.Net Core 中，认证是识别用户身份的过程，授权是决定用户是否有权限访问资源的过程。

    22720

    【DB笔试面试574】在Oracle中，什么是RBO和CBO？

    ♣ 题目部分 在Oracle中，什么是RBO和CBO？ ♣ 答案部分 Oracle数据库中优化器（Optimizer）是SQL分析和执行的优化工具，是Oracle数据库中内置的一个核心模块。...而这是一种非常慢的执行路径，因为Oracle要先访问索引块，在索引上找到相应的键值，然后按照键值上的ROWID再去访问表中的相应数据。其实，在这种情况下，选择全表扫描是最优的，但是RBO不会这么选择。...CBO是基于成本的优化器，它根据可用的访问路径、对象的统计信息、嵌入的Hint来选择一个成本最低的执行计划。优化器在使用CBO时，主要参照的是表、列及索引的统计信息。...但这种前提条件并不总是正确的，在实际的应用中，目标SQL的各列之间有关联关系的情况实际上并不罕见。...在Oracle 11gR2中，CBO在解析这种多表关联的目标SQL时，所考虑的各个表连接顺序的总和会受隐含参数“_OPTIMIZER_MAX_PERMUTATIONS”的限制，这意味着不管目标SQL在理论上有多少种可能的连接顺序

    1.3K20

    机器（深度）学习中的 Dropout

    Dropout是什么？术语“dropout”是指在神经网络中丢弃单元（包括隐藏的和可见的）。简单来说，dropout 是指随机选择的某组神经元在训练阶段忽略单元（即神经元）。...详细的就是，在每个训练阶段，单个节点要么以 1-p 的概率退出网络，要么以 p 的概率保留，这样就剩下一个缩小的网络；也删除了到丢弃节点的传入和传出边。2. 为什么需要Dropout？...全连接层占据了大部分参数，因此，神经元在训练过程中相互依赖，这抑制了每个神经元的个体能力，导致训练数据过拟合。3....为了了解 dropout 的工作原理，我在 Keras 中构建了一个深层网络，并尝试在 CIFAR-10 数据集上对其进行验证。...构建的深度网络具有三个大小为 64、128 和 256 的卷积层，然后是两个大小为 512 的密集连接层和一个大小为 10 的输出层密集层（CIFAR-10 数据集中的类数）。

    1.6K20

    机器（深度）学习中的 Dropout

    Dropout是什么？ ★ 术语“dropout”是指在神经网络中丢弃单元（包括隐藏的和可见的）。” 简单来说，dropout 是指随机选择的某组神经元在训练阶段忽略单元（即神经元）。...详细的就是，在每个训练阶段，单个节点要么以 1-p 的概率退出网络，要么以 p 的概率保留，这样就剩下一个缩小的网络；也删除了到丢弃节点的传入和传出边。 2. 为什么需要Dropout？...全连接层占据了大部分参数，因此，神经元在训练过程中相互依赖，这抑制了每个神经元的个体能力，导致训练数据过拟合。 3....为了了解 dropout 的工作原理，我在 Keras 中构建了一个深层网络，并尝试在 CIFAR-10 数据集上对其进行验证。...构建的深度网络具有三个大小为 64、128 和 256 的卷积层，然后是两个大小为 512 的密集连接层和一个大小为 10 的输出层密集层（CIFAR-10 数据集中的类数）。

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    什么是SSID和SFID以及在知行之桥中如何配置？

    在进行OFTP连接时，我们经常会看到SSID和SFID这两个概念，那么本篇文章就来带大家了解一下这两个ID是什么以及在知行之桥EDI系统的OFTP端口中如何配置。...它包含的信息有：文件的来源和目的地，文件的名称和物理大小。 如果你看过OFTP传输的日志，那么你就会对以上信息认识得更加深刻。而在OFTP连接的配置中，包含了SSID和SFID两个参数。...如果文件是要留在目标服务器上，SFID值可能与服务器的SSID相同；如果客户端连接到一个信息中心（即）网关OFTP服务器，并且该服务器需要将文件传递（路由）到最终收件人，它也可能是不同的。...连接示意图如下： 假设，交易伙伴的SSID为：testSSID，SFID为：testSFID，则需要新建两个OFTP端口，分别对应SSID和SFID，将端口拖入工作流中，可以按照SSID和SFID命名...首先在SSID对应的端口配置SSID，密码，IP，端口等信息： 然后在SFID对应的端口配置SFID，我们可以看到，这里是没有IP，密码等信息的，这也对应了我们一开始的内容，密码只包含在SSID中。

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    【DB笔试面试719】在Oracle中，什么是OCR、OLR和VF？

    在整个集群运行过程中，并不是所有节点都能操作OCR磁盘，而只有一个节点能对OCR磁盘进行读写操作，这个节点叫作Master Node。...需要注意的是，OCR和VF的信息不会被分布到多块磁盘上，如果用一块磁盘保存OCR或VF的话，那么一定会保存完整的OCR和VF信息。...在Oracle Clusterware安装的过程中，安装程序会提示用户指定OCR位置。...local_only指定是否是RAC系统，如果这个值为FALSE，那么表示是RAC系统，如果这个值为TRUE，那么表示是单实例系统（在使用ASM时需要）。...整个OCR的信息是树形结构，有3个大分支：分别是SYSTEM、DATABASE和CRS。每个分支下面又有许多小分支。OCR记录的信息只能由root用户修改。

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    知乎高赞：从源码层，拆解OracleJDK和OpenJDK有什么区别？网友：不愧是大神的回答~

    超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和...MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：...从源码层面说，两者基本上是同一个东西。 从JDK7开始，Oracle JDK里的HotSpot VM，在研发的时候其实就是用放在OpenJDK的Mercurial代码库。...也就是说跟大家从外部能实时看到的OpenJDK用的是同一个代码库。 HotSpot VM只有非常非常少量的功能没有在OpenJDK里，那部分在Oracle内部的代码库里。...Oracle/Sun JDK里面包含的JVM是HotSpotVM，HotSpot VM只有非常非常少量的功能没有在OpenJDK里，那部分在Oracle内部的代码库里。

    40620

    带你了解什么是卷积神经网络

    CNN在图像处理和视频处理领域有着广泛的应用。在这篇文章中，我将详细介绍卷积神经网络是如何进化的，以及为什么它们在图像领域如此出色。在此基础上，我们将建立一个使用Keras的卷积神经网络。...什么是卷积神经网络？ 卷积神经网络与普通神经网络相似。它们也由神经元组成，学习权重和偏差。这些网络对图像最有效，它们以图像作为输入，然后在体系结构中编码某些属性。...如果我们在一个滤波器大小为2X2和步长为2的输入上应用一个最大池，那么它将在宽度和高度上将输入大小降低2倍，保持深度不受影响，这意味着它丢弃了75%的激活。下面是一个包含如何实现池层的图像。...我将使用Keras实现。因为我希望这篇文章是准确的，也许有一天我会从零开始编码一个CNN。现在，让我们进入架构。因此，我们将实现一个两层卷积神经网络，我已经使用了relu激活函数和最大池技术。...在该层中，我们使用了64个大小为5X5的过滤器，然后是最大池化层。然后我们使用了一个平坦的层。之后，我们分别使用了具有ReLU和softmax激活的两个密集层。

    1.4K00

    osi七层模型，什么是tcpip协议，tcp与http，UDP的区别，tcp三次握手过程和特点

    tcp位于osi的传输层，http位于应用层，既然二者位于不同的层，说明他们属于不同的‘事物’，响应的tcp与udp在同一层，也就是二者有不同的传输方法。...之所以命名为TCP/IP协议，因为TCP,IP协议是两个很重要的协议，就用他两命名了。 TCP/IP协议集包括应用层,传输层，网络层，网络访问层。...UDP（User Data Protocol，用户数据报协议） （1） UDP是一个非连接的协议，传输数据之前源端和终端不建立连接，当它想传送时就简单地去抓取来自应用程序的数据，并尽可能快地把它扔到网络上...在发送端，UDP传送数据的速度仅仅是受应用程序生成数据的速度、计算机的能力和传输带宽的限制；在接收端，UDP把每个消息段放在队列中，应用程序每次从队列中读一个消息段。...（6）UDP是面向报文的。发送方的UDP对应用程序交下来的报文，在添加首部后就向下交付给IP层。既不拆分，也不合并，而是保留这些报文的边界，因此，应用程序需要选择合适的报文大小。

    59220

    R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

    下面的清单显示了一个全连接的模型，该模型首先将数据展平，然后在两个密集层中运行它。请注意，最后一个致密层上缺少激活函数，这对于回归问题是很典型的。您将MAE用作损失函数。...丢弃（dropout）对抗过度拟合 从训练和验证曲线可以明显看出该模型是过拟合的：训练和验证损失在经过几个时期后开始出现较大差异。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。...在Keras中实例化双向RNN。让我们在IMDB情绪分析任务上尝试一下。...尝试在循环层的顶部使用更大的紧密连接的回归变量：即，更大的密集层，甚至一叠密集层。 不要忘记最终在测试集上运行性能最佳的模型（就验证MAE而言），否则，您将开发过度拟合验证集的结构。

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