中具有相同的哈希值的帧列表中 dup_frames[hashed].append(x) else: # 如果这是第一次看到这一帧，则保存到seen_frames中...我们来看看结果： 很好，结果看起来很直观，从下图中可以看出，帧5928与帧2048454相同，帧5936与帧2048462相同，以此类推。让我们目视确认。 完美。...与其他类型的哈希不同的是，对于靠近在一起的输入，它们的感知哈希值是相同的。反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。...由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同的分辨率和剪裁，所以检查其他具有相同哈希值的东西则更为方便。...然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。通过调整分辨率可以稍稍解决这个问题。 下面，我分别以分辨率8x8和64x64显示均值哈希的结果。
在这里我向大家介绍进行嵌入时面临的三种主要挑战： 确保嵌入表示能够很好的描述图的属性，主要包括图的拓扑结构、顶点连接、顶点周围节点等。嵌入表示的好坏对后续预测或可视化任务的结果有很大的影响。...相似的词应具有相似的嵌入。Word2vec使用只有一个隐藏层的skip-gram神经网络进行训练。训练的目标是预测句子中当前词的相邻词。...通过这样的训练，具有相似含义的两个词很可能具有相似的邻域词，于是得到相似的嵌入表示。 ? 注：绿色标记的单词是网络的输入，通过skip-gram优化使其相邻单词的概率最大化。...假设前一步是从红色节点游走到绿色节点，那么此时返回红色节点的概率为1 / P，到达未与先前红色节点连接的节点的概率为1 / Q，到达红色节点邻居的概率为1。 其余步骤于DeepWalk基本相同。...如果网络中的两个节点间有边，则它们是相似的，例如当一篇论文引用另一篇论文时，意味着它们涉及相似的主题。二阶相似度表示节点邻域结构的相似性，它捕获全局网络结构。
于是C将自己记录的元素6和D告诉他的剩余元素的总和0相加后得到6，他就把这个结果告诉了B。...示例: 输入: 1->2->6->3->4->5->6, val = 6 输出: 1->2->3->4->5 LeetCode 思路分析 为了方便演示，我将题目示例中给定的链表进行了简化。...接着C需要将自己计算的结果返回给B，但这时C发现自己拿的链表的头结点是和要移除的元素val=6相等的，因此C返回B的结果应该是去掉头结点6后的剩余部分3—>null。...val=6，如果不等，则将调用方法之后的结果挂在所记录的头结点之后，返回；如果相等，则直接将调用方法之后的结果返回。...ListNode result = removeElements(head.next, val); // 如果当前结点head的值等于val则返回result if (head.val
6和7之间存在直接相连的边，所以1阶相似度较高；仅有一阶相似度还远远不够，比如节点5和6，虽然没有直接相连，但是因为有大量重合的边1-4，所以认为节点5和6也是相似的，二阶相似度则是用于描述这种关系。...因为在Node2vec模型中存在所谓的“返回概率”，也就是说u搜索到了S1，同时也有很大的概率从S1返回到u，所以最终的结果是u在自己邻接的节点来回震荡，相当于对u周围的网络结构进行了一次微观扫描，也就是论文中说的...这里的同质性是指在相对较广的范围内能发现一个类似社区聚集的具有本质区别的性质。如果要发现这种性质，肯定要通过DFS深度优先搜索的策略进行更广范围内的搜索。...下图展示了Node2vec算法从节点t跳转到v之后，在v节点跳转到周围节点的跳转概率： 图10 Node2Vec模型如何控制BFS和DFS的倾向性 论文中表示从节点v跳转到x_i的概率公式为：...现在又面临新的问题，如何融合多个补充信息的Embedding向量从而形成物品最终的Embedding向量呢？
同质性和结构性的含义可以从下图进行说明，同质性表示两个相连的节点应该具有相似的embedding表示，如图中节点u和节点S₁直接相连，则他们的embedding应该距离较近。...结构性表示两个结构上相似的两个节点应该具有相似的embedding表示，如图中节点u和节点S₆分别处在两个集群的中心位置，则这两个节点的embedding应该比较相似。...这里我是这么理解的，如上图所示，节点u和节点S₆分别处于两个集群的中心位置，如果使用BFS进行游走，则生成的序列一定都会大量出现中心位置的节点，后续的skipGram算法对于这两个中心位置的节点就有可能学习到相似的...至于如何控制BFS和DFS的权衡，文中是引入了两个超参数来控制随机游走。...其中，一阶相似性表示图网络中直接相连的节点对应该具有相似性，二阶相似性表示两个节点如果有大量共同的邻居节点，则这两个节点的表示应该相似。
我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。 我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。...我们来看看结果： 很好，结果看起来很直观，从下图中可以看出，帧5928与帧2048454相同，帧5936与帧2048462相同，以此类推。让我们目视确认。 完美。所以，这个视频肯定是伪造的。...与其他类型的哈希不同的是，对于靠近在一起的输入，它们的感知哈希值是相同的。反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。...由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同的分辨率和剪裁，所以检查其他具有相同哈希值的东西则更为方便。...然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。通过调整分辨率可以稍稍解决这个问题。 下面，我分别以分辨率8×8和64×64显示均值哈希的结果。
所以，如果某个连接重要，那么它将具有比那些不重要的连接更大的权重值。 由于可能有许多值进入一个神经元，每个神经元便有一个所谓的输入函数。通常，连接的输入值都会被加权求和。...我们可以（并且通常会）在每个ANN中有多层神经元，就如下图所示： 学习 如果我们观察自然界，可以发现能够学习的系统都具有高度适应性。...监督学习 --- 训练集包括输入和期望的输出。通过这种方式，网络可以检查它的计算结果和期望输出相不相同，并据此采取适当的行动。 监督学习是最常用的，所以我们来深入探讨一下此话题。...想象你有一个小球位于如下图所示的山谷中，如果你让小球滚动，它将会从山谷的一边滚到另一边，最终到达谷底。...然而，避免陷入局部最小值陷阱的常用方法是处理完训练集中的一个输入之后就修改权重。当训练集中的所有输入都处理完了，一个epoch也就完成了。为了得到最好的结果，有必要进行多个epochs。
接下来，我们就要考虑如何进行改进，我们自然而然就可以想到如果每算出一个MaxSum(r,j)就保存起来，下次用到其值的时候直接取用，则可免去重复计算。那么可以用n方的时间复杂度完成计算。...现在开始分析倒数第二行的每一个数，现分析数字2，2可以和最后一行4相加，也可以和最后一行的5相加，但是很显然和5相加要更大一点，结果为7，我们此时就可以将7保存起来，然后分析数字7，7可以和最后一行的5...相加，也可以和最后一行的2相加，很显然和5相加更大，结果为12，因此我们将12保存起来。...确定状态转移方程 定义出什么是“状态”，以及在该“状态”下的“值”后，就要找出不同的状态之间如何迁移――即如何从一个或多个“值”已知的 “状态”，求出另一个“状态”的“值”(递推型)。...3.3 能用动规解决的问题的特点 1) 问题具有最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的 子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结 构性质。 2) 无后效性。
face-recognition.js 几乎相似的运行结果，并且是在浏览器中。...现在我们将输入图像与参考数据进行比较，并找到最相似的参考图像。如果两个图像足够相似，那我们就输出人名，否则我们输出'未知'。 听起来像是个不错的计划！但是这里仍存在两个问题。...该网络已经被训练，能够学习将人脸的特征映射到一个人脸描述器上（具有 128 个值的特征向量），这一过程通常也被称为面部嵌入。...在这个简短的例子中，我们将逐步了解如何在以下输入图像中识别多个人脸： ?...或者，如果你仅仅想加载特定的模型： ? 从输入图像中获得对所有面孔的完整描述 神经网络接受 HTML 图像、画布、视频或者张量等形式的输入。
前言 昨天在直播中有粉丝问我如何快速的对编程语言入门，我想这个问题是有必要让大家知道的，相必也有很多新手对于如何快速完成编程语言的入门学习很感兴趣，本篇文将会使用 C 语言以及 Python 为例，做出对比...三 输入 输入指从键盘上输入值到计算机中，在此处我们可以理解成从键盘上输入内容至程序之中接收。...用户输入的是 3 ，如果条件错误，用户输入的值不是 3 将会什么都不显示。...在自定义函数中运行写多行代码，可以写上你的逻辑，或者是使用 printf 进行说明此次返回的值是 1 都行。 结果如下： 如果这个函数需要返回其它类型的值只需要在函数名前修改函数返回值类型即可。...在 C 语言与 Python 中提供了类似的概念；在 C 语言有数组可以存储多个值，在 Python 中有列表方便我们存储多个值。
视觉相似的图像搜索：给定一幅图像，找出与之最相似的图像 通过描述图像内容进行搜索：给出文本描述，搜索具有所描述的内容的图像 这里的每一个任务本身就是一个项目，传统上分别需要一个模型。...这意味着，如果输入层包含 300 个神经元，那么对于所有图说中的 8000 多个不同的单词，我们需要有一个 300 个相关联的数字，唯一地指定那个单词。...我很好奇通过 caption decoder 学习到的表示是否具有类似的属性。尽管我持怀疑态度，因为训练数据并不大 (大约 3 万个句子)，我还是尝试了一下。...让我们看看这个网络是如何工作的： ? 上面这张图像是我自己的。我们使用的模型以前从未见过它。当我查询类似图像时，网络从 Flickr8K 数据集输出如下图像： ? 是不是很像？...如果你想更进一步，这里有一个挑战：从给定的描述生成图像。 这比本文中处理的要难 10 倍，但我感觉这是可行的。如果一项服务不仅能够搜索与文本对应的图像，而且能够动态地生成图像，那该多酷啊。
白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质： (i) 特征之间相关性较低； (ii )所有特征具有相同的方差。...3. 2D的例子 下面我们先用一个2D例子描述白化的主要思想，然后分别介绍如何将白化与平滑和PCA相结合。 如何消除输入特征之间的相关性?...x[rot] 协方差矩阵对角元素的值为 λ[1] 和 λ[2] 绝非偶然, 并且非对角元素值为0; 因此, x[rot,1]和 x[rot,2] 是不相关的, 满足我们对白化结果的第一个要求 (特征间相关性降低...对图像来说, 这里加上，对输入图像也有一些平滑(或低通滤波)的作用。这样处理还能消除在图像的像素信息获取过程中产生的噪声，改善学习到的特征。...具体而言，当你的眼睛感知图像时，由于一幅图像中相邻的部分在亮度上十分相关，大多数临近的“像素”在眼中被感知为相近的值。因此，如果人眼需要分别传输每个像素值（通过视觉神经）到大脑中，会非常不划算。
也就是说，我们的输入数据被转换成一个编码向量，其中每个维度表示一些学到的关于数据的属性。在这里，最重要的细节是我们的编码器网络为每个编码维度输出单个值，而解码器网络随后接收这些值并尝试重构原始输入。...在上面的示例中，我们使用单个值来描述输入图像的潜在属性，以描述每个属性。但我们可能更倾向于将每个潜在属性表示为可能值的范围。例如，如果输入蒙娜丽莎的照片，你会为微笑属性分配什么样的单值？...如果我们可以定义q(z|x)的参数，使其与p(z|x)十分相似，就可以用它来对复杂的分布进行近似的推理。 回想一下，KL散度是两个概率分布的差值。...如果我们要构建一个真正的多元高斯模型，我们需要定义一个协方差矩阵来描述每个维度是如何相关的。然而，我们将做一个简化的假设，即我们的协方差矩阵在对角线上只有非零值，允许我们用简单的向量来描述这些信息。...在这里，我们从二维高斯采样了一个值的网格，并显示解码器网络的输出。 ? 正如你所看到的，每个独立的数字都存在于潜在空间的不同区域，并平滑地从一个数字转换到另一个数字。
这里有一个非常严格的定义： 如果给定相同的参数，则返回相同的结果(也称为确定性)。 它不会引起任何副作用。 如果给定相同的参数，则得到相同的结果 如果给出相同的参数，它返回相同的结果。...将2作为square函数的参数传递始终会返回4。这样咱们可以把square(2)换成4，我们的函数就是引用透明的。 基本上，如果一个函数对于相同的输入始终产生相同的结果，那么它可以看作透明的。...函数是 JS 中的一级公民 函数作为 JS 中的一级公民，很风骚，函数也可以被看作成值并用作数据使用。 从常量和变量中引用它。 将其作为参数传递给其他函数。 作为其他函数的结果返回它。...= (a, b) => (a - b) * 2; 这些函数具有相似的逻辑，但区别在于运算符的功能。...其次，为什么不在这里使用map来“转换”所有数据 我的第一个想法是测试Math.abs函数只处理一个值。
此外，声卡可以选择具有USB端口。这是一个改进，因为这个新模型现在可以清楚地反映给定值是否被允许丢失。请注意，类似的想法已经在图书馆，如番石榴。 但是你可以用一个Optional对象来做什么呢？...在本文结尾，您将了解如何使用Optional，如下所示，重写清单1中正在进行多个嵌套空值检查的代码： String name = computer.flatMap(Computer::getSoundcard...如果您已经使用filter该Stream接口的方法，您可能已经看到了类似的模式。 使用该map方法提取和转换值 另一种常见的模式是从对象中提取信息。...super T,Optional> mapper) 如果存在一个值，它将提供的可选轴承映射函数应用到它，返回结果，否则返回空可选。...extends U> mapper) 如果存在一个值，则将所提供的映射函数应用于它，如果结果为非null，则返回一个可选的描述结果。
Q7：用元组来读取函数中得多个返回值 Sum：总结 一、元组 Q1：一般我们学编程常常会遇到很多字符串，但是有的时候字符串的规模过于庞大的时候，我们想要查找我们需要的数据的时候，又不知道如何处理时，这个时候要怎么...元组是 Python 中特有的，和大多数编程语言一样，元组也可以类比 C 语言中的数组，元组的第一个元素是从0开始的，也就是代表第一个元素，我们来看看交互式模式中看看这个程序 元组不仅支持数字， 还支持字符串的输入呢...这里还有一点，如果我们想要直接打印最后一个元素 #这样直接打印前面我们定义的元组中的最后一个数 print(mytuple[-1]) 这里还有另一种切片的操作 mytuple = (1,122,32,3434,444,1000,4443,9000...所以使用Python中的数据结构进行存储数据的时候，要明确区分：元组，列表，字典的工作方式 Q7：用元组来读取函数中得多个返回值 定义函数my_func 有多个返回值，然后我们就可以将这些数值存储到，...，它的作用是在每次循环之后跳过多少个元素，元组的作用远不止这些，看它还可以去存储含有多个返回值的函数
文章综述 学会如何开发一个用于自动模型生成的端到端模型 了解WaveNet体系架构，并使用Keras从头开始实施 比较WaveNet与LSTM的性能，以建立自动音乐生成模型 引言 如果我不是物理学家,可能会是音乐家...让我从钢琴乐器的角度来解释这些术语： 音符（Note）：一个键发出的声音叫做音符。 和弦（Chords）：由两个或多个键同时产生的声音称为和弦。一般来说，大多数和弦至少包含3个关键音。...下面详细讨论一下如何使用这两种方法来训练模型。 Wavenet: 训练阶段 这是一个多对一的问题，输入是一系列振幅值，输出是随后的值。 让我们看看如何准备输入和输出序列。...看看如何做到这一点： 1.选择样本值的随机数组作为建模的起点 2.现在，模型输出所有样本的概率分布 3.选择具有最大概率的值并将其追加到一个样本数组中。...下载数据集： 我从大量资源中下载并组合了一架数码钢琴的多个古典音乐文件。您可以从这里下载最终的数据集。 让我们先为可重复的结果埋下种子。这是因为深度学习模型在执行时由于随机性可能会输出不同的结果。
其他使用示例： ● 显示具有特定值的数据。例如：从数据库中显示所有23岁的用户。...要进行验证，请打开网络浏览器，然后转到： http://localhost:9200 http://localhost:9200 结果表明Elasticsearch正在运行如果您看到与上述相似的结果，则表明...您可以尝试以下示例： URI搜索的简单示例 从状态UT返回所有帐户。 GET /bank/_search?q=state:UT 从UT或CA返回所有帐户。 GET /bank/_search?...现在，您对什么是Elasticsearch以及如何在其上插入，更新，删除和搜索数据有所了解。Kibana具有更多查看数据的功能，包括将其显示为不同的图形。我建议您探索所有这些。...感谢您的阅读并祝您学习顺利：) 编辑： 我在这里感谢Elasticsearch社区论坛的David Pilato，他帮助我指出了本教程的一些改进。
第二部分：相似词 回想一下我们如何对由图像表示得到的图说进行解码。我们将该表示提供给 LSTM/GRU 网络，生成一个输出，将输出解释为第一个单词，然后将第一个单词返回给网络以生成第二个单词。...这意味着，如果输入层包含 300 个神经元，那么对于所有图说中的 8000 多个不同的单词，我们需要有一个唯一指定那个单词的「300」数字。将单词字典转换成数字表示的过程，就称为词嵌入（或词表示）。...via https://www.tensorflow.org/images/linear-relationships.png 我很好奇通过图说解码器学习到的表示是否具有类似的属性。...谷歌图像就可能会正式使用这种（或类似的）方法来支持其反向图像搜索功能。 让我们看看这个网络是如何工作的。我点击了下面这张我在 Goa 度假时拍的照片。(PS：我爱 Goa!) ?...如果你想进行更深入的实操，这里有一个挑战：基于给定的描述生成图像。
LeNet-5是多年前Yann LeCun创建的，我所采用的模型并不是LeNet-5，但是受它启发，许多参数选择都与LeNet-5相似。...如果我们想通过手写数字识别来识别手写0-9这10个数字，这个softmax就会有10个输出。 此例中的卷积神经网络很典型，看上去它有很多超参数，关于如何选定这些参数，后面我提供更多建议。...接下来我们讲讲神经网络的激活值形状，激活值大小和参数数量。输入为32×32×3，这些数做乘法，结果为3072，所以激活值$a^{[0]}$有3072维，激活值矩阵为32×32×3，输入层没有参数。...观察可发现，随着神经网络的加深，激活值尺寸会逐渐变小，如果激活值尺寸下降太快，也会影响神经网络性能。...示例中，激活值尺寸在第一层为6000，然后减少到1600，慢慢减少到84，最后输出softmax结果。我们发现，许多卷积网络都具有这些属性，模式上也相似。
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