改变序列增量的seq() - 腾讯云开发者社区

由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。该模型的 BLEU 分数随着序列长度的增加而不断降低。...上图显示，随着句子长度的增加，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型会急剧失败。它无法捕获大序列中的所有相关信息。这个问题催生了Attention机制。...总结总之，注意力机制的起源和 Bahdanau 注意力的引入彻底改变了序列建模和自然语言处理领域。...受人类认知过程启发的注意力概念使神经网络能够专注于输入序列的相关部分，并在序列生成任务期间做出明智的决策。...从注意力机制的早期到 Bahdanau 注意力所带来的突破，这一历程为机器翻译、文本摘要、语音识别和其他基于序列的任务的进步铺平了道路。

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1798: Seq 维护序列seq

1798: [Ahoi2009]Seq 维护序列seq Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 2930 Solved: 1087 [Submit...有如下三种操作形式： (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列中的一段数的和，由于答案可能很大，你只需输出这个数模P的值。...表示把所有满足t≤i≤g的ai改为ai+c (1≤t≤g≤N,0≤c≤1000000000)。操作3：“3 t g”(不含双引号)。询问所有满足t≤i≤g的ai的和模P的值 (1≤t≤g≤N)。...还好AC了个人觉得重点在于对于一个线段，当需要改变这个线段的一部分时，这个线段上的总和值该如何维护的问题，直到今天我方才想出了一个机智的方法——既然直接维护比较讨厌，那么何不在下面方便维护的点直接维护...，然后将各个子线段的变化量累计起来，不就是此线段的变化量了么。。。

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Python：序列的增量赋值

增量赋值运算符有 += 和 *=。+= 背后的特殊方法是 __iadd__，如果一个类没有实现 __iadd__ 方法，Python 会退一步调用 __add__ 方法。...这两个方法的区别在于，__iadd__ 为就地改动，不会改变原值的内存地址，而 __add__ 方法会得到一个新对象。...1298277978824 id(c) = 1298277978696 id(c) = 1298277978632 id(d) = 1298277972872 id(d) = 1298277136616 了解了序列的增量赋值...总结： 1、对不可变序列进行重复拼接操作的话，效率会很低，因为每次都要新建一个序列，然后把原来序列中的元素复制到新的序列里，然后再追加新的元素。 2、不要把可变对象放在元组里面。...3、增量赋值不是一个原子操作，我们刚才也看到了，它虽然抛出了异常，但 t 的值还是改变了。

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如何在Linux中使用 seq 命令打印具有指定增量或格式的数字序列？

使用 seq 命令可以使用不带选项的 seq 来生成 3 种不同格式的数字序列。打印数字序列直到上限在最简单的形式中，为 seq 指定一个上限，它将打印从 1 到上限的序列。...seq n 这是一个例子： wljslmz@lhb:~$ seq 4 1 2 3 4 两个数字之间的打印顺序（下限和上限）可以按升序提供两个数字，它将打印从小数字到大数字的序列。...seq n1 n2 看看这个例子： wljslmz@lhb:~$ seq 3 6 3 4 5 6 在限制之间但具有自定义增量的打印序列到目前为止，序列中的增量为 1，但也可以在下限和上限之间定义自定义增量...seq n1 inc n2 增量值可以是整数或十进制值。...wljslmz@lhb:~$ seq 3 0.5 6 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 向后打印序列另一个技巧是向后打印一个序列，为此，必须指定一个负增量。

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序列模型3.1基本的 Seq2Seq image to Seq

Computer Science, 2014. seq2seq 示例对于法语句子: Jane visite l'Afrique en septembre 翻译成英语为 : Jane is visiting...首先建立编码网络 encoder network 它是一个 RNN 结构，RNN 的子结构可以是 GRU 或者 LSTM，每次向网络中输入一个单词，将输入序列接收完毕后，这个 RNN 会输出一个向量来代表这个输入序列...之后你可以建立一个解码网络 decoder network 它以编码网络的输出作为输入。解码网络可以被训练为每次输出一个翻译后的单词，一直到它输出序列的结尾或者句子结尾标记，解码网络工作结束。...去掉末端的 softmax 单元，可以得到一个 4096 维的向量来表示这张图片接着可以把这个向量输入到 RNN 中，RNN 通过每次生成一个单词的形式输出该图片的描述。...事实证明，这种方法十分有效，特别是当输出的描述图片的句子不是特别长的时候 ?

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BZOJ 1798 Seq 维护序列seq 线段树

题意:链接方法:线段树解析: 俩标记sb题更新乘的时候更新加完了代码: #include #include #include #include

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使用Python实现深度学习模型：序列到序列模型（Seq2Seq）

序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。...本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量（context vector），然后解码器根据这个上下文向量生成目标序列。...1.2 解码器（Decoder）解码器也是一个 RNN，使用编码器生成的上下文向量作为初始输入，并逐步生成目标序列的每一个元素。...总结在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。

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是时候改变你数仓的增量同步方案了

spark-binlog可以将MySQL binlog作为标准的Spark数据源来使用，目前支持insert/update/delete 三种事件的捕捉。...除此之外，detla-plus还集成了譬如布隆过滤器等来提升数据更新速度，解决更新导致的文件数不可控问题等等。更多特性可参考我写的专栏。...以前如果要做数据增量同步，大概需要这么个流程：问题很明显，Pipeline长，涉及到技术多，中间转存其实也挺麻烦的，难做到实时。...读你需要提供MySQL binlog信息，写的时候指定主键，以及表的存储路径。...and idCols="id" and duration="5" and syncType="binlog" and checkpointLocation="/tmp/cpl-binlog2"; 因为是增量同步

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深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

探索序列建模的基础知识和应用。简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理 (NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。...一种架构是门控循环单元 (GRU)：序列到序列 Seq2Seq 是一种特殊类型的序列建模，用于机器翻译、文本生成、摘要等。其架构的设计方式使其可以接受可变数量的输入并产生可变数量的输出。...Seq2Seq的缺点上下文压缩：来自输入序列的所有信息必须压缩到上下文向量的大小。因此，损失细粒度的细节。...偏见：在培训期间，经常使用称为“teacher forcing”的技术对SEQ2SEQ模型进行训练，在该技术中，将解码器与地面真相输出tokens一起提供为每个时间步骤的输入。...总结考虑到以上所有因素，循环神经网络确实在序列建模方面做出了很大的改变。为了克服它的缺点，我们提出了 LSTM 和 GRU。但最具革命性的变化是注意力机制的出现。

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Fasta序列文件合并与分割，支持.seq等无头序列

Fasta Merge and Split 序列的合并和分割。这个功能是 TBtools 早期功能之一，估摸至少也是四五年前。写出来之后，我自己几乎是没用过的。...Fasta Split 进行序列文件分割分割功能，说实话，TBtools 有点厉害。我们使用刚才合并的那个文件。 [1240] 当然，我们也可以调整个数，比如分割后每个文件保留不多于4个序列记录。...[1240] 支持三种模式：按分割后每个文件中序列最大记录数分割，比如上述，假定输入的文件含有11个序列，按照每个文件最多 4 个序列来分割，那么就是3个文件，分别含有 4,4,3 个序列。...指定分割成的文件数目，如尽量平均分配每个文件的记录数，比如输入的文件含有是 9 个序列，分割成 3 个文件，那么每个就是 3,3,4 个序列。...当然，这个时候，我们不打开序列文件，是不知道其中到底有多少个序列的。不过我们很清楚，每个序列记录是完整的，而且他们的总长绝对符合我们的需求。写在最后天下大势，分久必合，合久必分。

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深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制

，包括Sequence to sequence序列到序列模型和注意力机制。...1.Seq2Seq 模型 1.1 Seq2Seq结构 [基础模型 Basic Models] Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型能够应用于机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题...[Seq2Seq模型] 如图，为Seq2Seq模型典型的机器翻译应用，这个Seq2Seq网络中，包含编码网络(encoder network)和解码网络(decoder network)两个RNN模型子结构...提出 Seq2Seq 模型的相关论文：Sutskever et al., 2014....序列问题，在语音识别任务中，输入是一段音频片段，输出是文本。

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RNA-seq(5):序列比对：Hisat2

因为RNA-Seq不同于DNA-Seq，DNA在转录成mRNA的时候会把内含子部分去掉。所以mRNA反转的cDNA如果比对不到参考序列，会被分开，重新比对一次，判断中间是否有内含子。...为了提高比对速度，就需要根据参考基因组序列，经过BWT算法转换成index，而我们比对的序列其实是index的一个子集。当然转录组比对还要考虑到可变剪切的情况，所以更加复杂。...56 Kbp的范围，覆盖整个人类基因组需要55,000 indexes，这些index结合其他策略可以快速准确的比对序列。...: 建立FASTA索引，提取部分序列 tview: 文本格式查看序列 pileup: 产生基于位置的结果和 consensus/indel calling 最常用的是格式转换，排序，索引。...，对文件内容排序之后相似的内容排在一起，使得文件压缩比提高了，因此排序之后的 BAM 文件变小了，相对应的 SAM 文件就是纯文本文件，对SAM 文件进行排序就不会改变文件大小。

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理解TCP序列号Seq和确认号Ack

img 序列号和确认号： TCP会话的每一端都包含一个32位（bit）的序列号，该序列号被用来跟踪该端发送的数据量。...这种工具，通常显示的都是相对序列号/确认号，而不是实际序列号/确认号，相对序列号/确认号是和TCP会话的初始序列号相关联的。...这是很方便的，因为比起真实序列号/确认号，跟踪更小的相对序列号/确认号会相对容易一些比如，在“包1”中，最初的相对序列号的值是0，但是最下方面板中的ASCII码显示真实序列号的值是0xf61c6cbe...客户端使用确认号1响应服务端的序列号0，同时响应中也包含了客户端自己的序列号（由于服务端发送的包中确认收到了客户端发送的SYN，故客户端的序列号由0变为1）此时，通信的两端的序列号都为1，通信两端的序列号增...，客户端的序列号一直是726，因为客户端除了最初的725字节数据没有再向服务端发送数据，服务端的序列号则与此相反，由于服务端不断的发送HTTP响应，故其序列号一直在增长序列号为当前端成功发送的数据位数

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转录因子01.Chip-seq筛选DNA序列靶点

我们前面说过，科研论文的三大元素——疾病、表型和分子，从差异到表型，这是科研最基本的要素，属于现象差异，是什么或者怎么样的问题，但没有回答为什么的问题，用学术语言来说，就是机制是什么。...分子机制涉及的元素很多，从基因组→转录及调节→蛋白翻译与修饰的中心法则，到配体→受体→信号通路激活→转录调控的信号通路，到神经-内分泌-免疫调节的生理调节等等。...转录因子(transcription factor)是一群能与基因5‘端上游特定序列（即启动子）专一性结合，从而保证目的基因以特定强度在特定时空表达的蛋白分子。...有的蛋白结构氨基酸序列含有核定位信号，那么这个蛋白就可以通过核孔进入细胞质，比如组蛋白；有的蛋白结构氨基酸序列不含核定位信号，这个蛋白可能就定位在细胞质，比如各种转录因子；有的蛋白可能就定位到细胞质的亚结构...1、CHIP-seq筛选转录因子的DNA序列靶点； 2、转录组测序筛选转录因子的下游基因； 3、数据库预测转录因子的结合位点； 4、转录激活实验（Luc体系）验证转录因子对下游基因的调控。

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Seq2Seq的PyTorch实现

本文介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Seq2Seq，实现简单的机器翻译应用，请先简单阅读论文Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder...for Statistical Machine Translation(2014)，了解清楚Seq2Seq结构是什么样的，之后再阅读本篇文章，可达到事半功倍的效果我看了很多Seq2Seq网络结构图，...首先，从上面的图可以很明显的看出，Seq2Seq需要对三个变量进行操作，这和之前我接触到的所有网络结构都不一样。...下面以一个具体的例子来说明整个Seq2Seq的工作流程下图是一个由LSTM组成的Encoder结构，输入的是"go away"中的每个字母（包括空格），我们只需要最后一个时刻隐藏状态的信息，即$h_t...如果你对RNN比较了解的话，定义网络结构的部分其实没什么说的，注释我也写的很清楚了，包括数据维度的变化 # Model class Seq2Seq(nn.Module): def __init_

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Seq2Seq模型的构建

Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务，特点是输入序列和输出序列是不对齐的，比如机器翻译、自动文摘等等。...假如原句子为X=(a,b,c,d,e,f)，目标输出为Y=(P,Q,R,S,T),则Seq2Seq模型如下：模型的工作原理如下; Encoder部分首先通过RNN及其变种(LSTM、GRU)等进行编码...，讲输入序列编码成一个定长向量c，认为这个向量包含了句子的所有信息。...Decoder的任务就是把这个定长向量进行解码：在给定Target序列的前一个字符，通过训练来预测下一个字符。...个向量的序列。

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seq2seq 的 keras 实现

第一个 LSTM 为 Encoder，只在序列结束时输出一个语义向量，所以其 "return_sequences" 参数设置为 "False" 使用 "RepeatVector" 将 Encoder 的输出...seq2seq 模型，因为没有将 Decoder 的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入。...当然，我们可以直接用 keras 的 seq2seq 模型： https://github.com/farizrahman4u/seq2seq 下面是几个例子：简单的 seq2seq 模型： import...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...seq2seq：没有隐藏状态的传播，而且 encoder 是双向的 LSTM import seq2seq from seq2seq.models import AttentionSeq2Seq model

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Debezium的增量快照

通常的事务日志中包含 create、update 和 delete 类型的事件，DBLog 对这些事件进行处理，最终包装为一种统一的格式输出，输出的结果将包含各 column 在事务发生时的状态（事务发生前后的值...上述处理后的输出结果将会存储在 DBLog 进程的内存中，由另外的辅助线程将这些结果搬运到最终的目的地（如 Kafka、DB 等）。...一种较为直观的手段是对每个表建立相应的 copy 表，并将原表中的数据按批（Chunk）写入到 copy 表中，这些写入操作就会按照正确的顺序产生一系列的事务日志事件，在后续处理中就可以正确消费到这些事件...核心算法就是在正常的事务事件流中人为插入 Watermark 事件以标记 Chunk 的起止位置，Watermark 就是我们在源端库中创建的一张特殊的表，它由唯一的名称标识，保证不与现有的任何表名冲突...下面以一个具体的例子来演示一下算法的过程：上图中以 k1-k6 表示一张表中的主键值，change log 中的每个事务日志事件也以主键标识为对该行数据的修改，步骤 1-4 与算法中的步骤编号相对应

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Debezium的增量快照

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技术栈小课堂：使用Linux seq命令生成数字序列！

在Linux中生成数字列表的最简单方法之一是使用seq（序列）命令。seq以最简单的形式表示一个数字，然后列出从1到该数字的所有数字。...例如： $ seq 5 1 2 3 4 5 除非另有说明，否则seq始终以1开头。您可以通过在最终编号之前插入其他编号来开始一个序列。 $ seq 3 5 3 4 5 ?...指定增量您还可以指定一个增量。假设您要列出的3的倍数。指定起点（在此示例中为前3个），增量（第二个为3）和终点（18）。...$ seq 3 3 18 3 6 9 12 15 18 您可以选择使用负增量（即减量）将数字从大变小。 $ seq 18 -3 3 18 15 12 9 6 3 seq命令也非常快。...开始计算从生成数字序列到进行数学运算似乎似乎是一个巨大的飞跃，但是如果有了正确的分隔符，seq可以轻松地准备可传递给bc的计算。

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从 Seq2Seq 到 Attention：彻底改变序列建模

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