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Keras中的Embedding层是如何工作的

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...7，代表的是单词表的长度；第二个参数是output_dim，上面的值是2，代表输出后向量长度为2；第三个参数是input_length，上面的值是5，代表输入序列的长度。...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 | +--...vector就是下面这个： [[0.7, 1.7], [0.1, 4.2], [1.0, 3.1], [0.3, 2.1], [4.1, 2.0]] 原理上，从keras的那个issue可以看到，在执行过程中实际上是查表

1.4K40

Stream 在 C# 中是如何工作的？

在许多情况下，这些操作的持续时间是不可预测的，因此拥有一种在等待结果时不会阻止整个过程的机制至关重要。 Stream 是一个抽象，它们携带一个字节序列。...这些字节表示一些信息;一个重要的方面是，在通过 Streams 读取数据时，您不需要在内存中加载所有内容。 Streams 有一些操作，可以读取一些仍然需要加载的信息。...这有助于说明数据流的概念以及缓冲区如何管理信息流。 另一个重要方面是知道当缓冲区已满时从何处恢复读取数据。如果无法记住我们在哪里停止，我们就有可能再次读取相同的数据或跳过某些部分。...在 C# 中使用 Stream 读取文件内容 下面是使用 C# 中的 FileStream 类从文件中读取数据的示例。...实例化期间的配置参数（如文件路径、访问模式和缓冲区大小）设置流的行为和性能特征。FileStreamMemoryStream 使用情况：在使用阶段，数据使用读取、写入和有时查找操作流经流。

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    Flagger 在 Kubernetes 集群上是如何工作的?

    通过前面一节的 Flagger基本学习,这节学习它的工作原理，以帮助加深理解应用！Flagger 是如何工作的-工作原理?...可以通过一个名为 canary 的自定义资源来配置 Kubernetes 工作负载的自动化发布过程.Canary resourceCanary 自定义资源定义了在 Kubernetes 上运行的应用程序的释放过程...Canary service Canary 资源决定了 target 工作负载在集群内的暴露方式, Canary target 应该暴露一个 TCP 端口，该端口将被 Flagger 用来创建 ClusterIP...可以是一个容器端口号或名称service.portName 是可选的（默认为 http），如果工作负载使用 gRPC，则将端口名称设为 grpc, service.appProtocol 是可选的，更多细节可以在...Canary 删除时的默认行为是让不属于控制器的资源保持其当前状态， 这简化了删除动作并避免了在资源最终确定时可能出现的死锁，如果 Canary 与现有资源（即服务、虚拟服务等）一起被引入，它们将在初始化阶段被突变

    2.1K70

    JavaScript 是如何工作的：深入网络层 + 如何优化性能和安全

    在这篇文章中，我们将尝试分析现代浏览器使用什么技术来自动提高性能(甚至在你不知道的情况下)，接着深入浏览器网络层。最后，我们将提供一些关于如何帮助浏览器提高 Web 应用程序性能的建议。...然后数据包被传递给 IP 层，IP 层的主要任务是找出一种将数据包从用户发送到远程服务器的方法，这些信息也存储在包的顶部 数据包被发送到远程服务器 一远程服务器一旦接收到数据包，就会以类似的方式发回响应...实际上，现代浏览器在将请求管理周期与套接字管理分离方面做了更多的工作。套接字组织在按源分组的池中，每个池执行自己的连接限制和安全约束。挂起的请求被排队、排序，然后绑定到池中的各个套接字。...浏览器可以优化所有套接字的带宽分配，也可以在预期请求时打开套接字。 正如之前提到的，这一切都由浏览器管理，不需要我们做任何工作，但这并不意味着我们什么都做不了。...站点可以使用 X-Frame-Options 头部标识来阻止这种形式的跨源交互 以上列表并非完整，其目的是强调工作中 “最小特权” 的原则。

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    函数表达式在JavaScript中是如何工作的？

    在JavaScript中，函数表达式是一种将函数赋值给变量的方法。函数表达式可以出现在代码的任何位置，而不仅仅是函数声明可以出现的位置。...函数表达式的工作方式如下： 1：变量声明：使用var、let或const关键字声明一个变量，例如myFunction。 2：函数赋值：将一个函数赋值给该变量。函数可以是匿名函数，也可以是具名函数。...函数表达式的特点： 1：匿名函数：函数表达式可以是匿名函数，即没有函数名。在这种情况下，函数只能通过变量名来调用。...这样的函数在函数内部和外部都可以通过函数名来调用自身。...函数声明会被提升到作用域的顶部，而函数表达式不会被提升。因此，在使用函数表达式之前，需要确保该表达式已经被赋值。此外，函数表达式还可以根据需要在运行时动态创建函数，具有更大的灵活性。

    22150

    JS在浏览器和Node下是如何工作的？

    这些 Web APIs 是 异步的，意味着我们可以一边命令这些 APIs 在后台默默做事并在完成后返回数据，一边继续执行更多的 JS 代码。...与这些工作在后台的 APIs 相搭配的是，我们要提供一个 回调（callback）函数，用以负责在 Web API 一旦完成后执行相应的 JS 代码。...，是 栈一旦为空的时候 稍倾，栈将会执行 callback 回调函数 下面来看看当我们具体使用 setTimeout Web API 时，所有事情是如何一步接一步工作的。...在 Node.js 中会怎样 当同样的事情发生在 Node.js 中时，就得做的更多些了 -- 因为 node 所承诺的能力也更强。在浏览器中，我们被能在后台做什么掣肘。...但在 node 中，能在后台做到几乎大部分的事情，尽管那只是个简单的 JS 程序。但是，这是如何做到的呢？

    2.1K10

    使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程

    在本文中将介绍如何使用 KerasTuner，并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧，例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。...=BATCH_SIZE) 以上是Keras Tuner的基本工作流程，现在我们把这个流程应用到我们这个示例中 代码实现 首先，我们定义一个继承自 keras_tuner.HyperModel 的 HyperModel...第 12-17 动态地指定模型应该有多少卷积层，同时为每一层定义不同的超参数空间。将卷积层的数量设置为 7-8，并且在每一层中独立搜索最佳的核数量、内核大小和激活函数。...在循环内使用 name=f”kernel_{i}” 可以为每一层上的每个参数定义不同的搜索空间。 在第 18-22 行中，搜索 conv 块内添加（或不添加）dropout 和批量归一化层。...在 28-31 行也做了同样的事情。 在第 24-27 行中，我们添加了一个展平层，然后是可搜索数量的具有不同参数的全连接层，以在每个层中进行优化，类似于第 12-17 行。

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    学习笔记 | Fast.ai深度学习实战课程Lesson2——带你深入了解CNN

    其实Jeremy在第一课的时候要求大家只是纯粹在服务器上简单地运行一下笔记本里的代码，感受下每一行代码产生的结果，并对CNN的工作流程有一个感性的认识即可，所以在lesson1的时候Jeremy并没有讲太多细节的东西...常用的方法是，直接在模型后面加一个只有两个输出的Dense层，这是最简单粗暴了，但细想下来会觉得有点奇怪：在倒数第二层里，已经输出了4096个参数，最后一步直接把这4096个参数“生成”2个结果就好了，...比如前一天保存了模型参数，其模型是最后一层改为输出数为2的Dense层，那么今天想要导入这些参数，就必须先把模型的最后一层也改成输出数为2的Dense层，否则出现参数错误。...=True) val_batches = gen.flow(val_data, val_labels, batch_size= batch_size, shuffle=False) 现在使用fit_generator....h5') Jeremy在这一步对最后的几层卷几层conv layers也进行了改动，原因是修改这些层估计能得到更大的提升（单纯修改dense层的学习率能够提升的空间已经不大），即使准确率下降了，也可以调用回之前的参数

    1.2K80

    git专题 | 脱离IDE，git在命令行是如何工作的

    然而，这也使得很多人并不了解 git 的底层命令和工作原理，所以本篇文章就使用 git 命令行操作，看看 git 是如何工作的。工作区域在 git 中，不同的命令是对不同的 git 工作区域进行操作。...分支branch在讲完 git 的基本操作之后，我们再结合branch，深入探讨一下 git 的工作区域。...git 中默认的分支是 master，不同的分支可以进行不同的代码开发和变更，在本地仓库也有各自的提交信息。...这里需要明确的是：文件的变更我是在dev分支进行的，文件变更没有add到暂存区，而是在 workspace 中。当我切换到 master 分支上，查看 aqi，居然看到了在dev分支是的变更。...这时候再 checkout 到master分支，就看不到aqi中的第四行数据了。总结：对于所有分支而言，工作区和暂存区是公共的，已add未commit的内容不属于任何一个分支。

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    干货 | 当你在携程搜索时，背后的推荐系统是如何工作的

    2015年加入携程，目前主要负责搜索平台的前端+数据挖据工作。 一、前言 随着旅游业的发展，人们对搜索的要求越来越高。智能化大趋势下，个性化的推荐系统的应用及用户需求也越来越广泛。...、早中晚的需求差异，不同城市用户对同一目的地的旅游产品类别需求可能不同； 产品维度，如何输出多样性的产品也是推荐系统考虑的重点，如相似的酒店、景点等。...主旨在于告诉系统，我们有什么产品，哪些产品是可以提供给用户的，及哪些是优质的产品。产品的定义比较广泛，可以不限定具体的售卖产品，也可指定用户偏好，比如用户对酒店、景点的偏向等。...2.3.召回 这部分是整个系统的重点，也是规划场景最多的地方。...2.4 排序 上述召回策略，会召回大量的产品，如何对这些产品进行合理排序，是推荐系统的核心部分，同时也是反映系统优劣的指标。 这部分，经历几次迭代。

    2.5K30

    keras doc 4 使用陷阱与模型

    一个典型的例子是，将caffe的BN层参数载入Keras中，caffe的BN由两部分构成，bn层的参数是mean，std，scale层的参数是gamma，beta 按照BN的文章顺序，似乎载入Keras...BN层的参数应该是[mean, std, gamma, beta] 然而不是的，Keras的BN层参数顺序应该是[gamma, beta, mean, std]，这是因为gamma和beta是可训练的参数...函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集 这里有个陷阱是，程序是先执行validation_split...，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险起见如果你的数据是没shuffle过的，最好手动shuffle一下 未完待续 如果你在使用Keras中遇到难以察觉的陷阱，请发信到moyan_work...输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose：含义同fit的同名参数

    1.2K10

    EDI（电子数据交换）在供应链中是如何工作的？

    EDI（电子数据交换）如何工作，这大概是企业主、公司经理、企业EDI系统管理人员常问的一个问题。尽管现在EDI已经是一项相当广泛的技术，但仍有一些问题需要讨论。...那些没有连接到EDI的人通常并不理解EDI（电子数据交换）和互联网通信技术之间的区别。那么EDI（电子数据交换）在供应链中是如何工作的呢？继续阅读下文，您将会找到一个答案。...与此同时，在将订单、商品等信息手动录入到交易伙伴的业务平台中花费了大量的时间和精力，占用了大量的人力资源。...如果业务活动顺利进行，供应商就会将发票直接发送到交易伙伴的应付账款系统，并确认商品的装运情况，所有这些流程都可以在一天内完成。...在商品到达之前，收货方已经收到供应商发送的发货通知，进而完全掌握了关于此次运输货物的所有信息并及时做出收货准备。

    3.3K00

    keras系列︱利用fit_generator最小化显存占用比率数据Batch化

    ，如果处理大型数据集（例如图片尺寸很大）或是网络很深且隐藏层很宽，也可能造成显存不足。...这个情况随着工作的深入会经常碰到，解决方法其实很多人知道，就是分块装入。以keras为例，默认情况下用fit方法载数据，就是全部载入。...其中generator参数传入的是一个方法，validation_data参数既可以传入一个方法也可以直接传入验证数据集，通常我们都可以传入方法。...为什么推荐在自己写的方法中用随机呢？ 因为fit方法默认shuffle参数也是True，fit_generator需要我们自己随机打乱数据。...另外，在方法中需要用while写成死循环，因为每个epoch不会重新调用方法，这个是新手通常会碰到的问题。 当然，如果原始数据已经随机打乱过，那么可以不在这里做随机处理。

    1.1K30

    【私人笔记】深度学习框架keras踩坑记

    但由于shuffle是在validation _split之后执行的，所以如果一开始训练集没有shuffle的话，有可能使验证集全是负样本。测试集的使用只要在evaluate函数里设置就好了。...总结： 验证集是在fit的时候通过validation_split参数自己从训练集中划分出来的； 测试集需要专门的使用evaluate去进行评价。...还有一点是需要注意的，就是BN层的参数问题，我一开始也没有注意到，仔细看BN层的参数： keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-...6、在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？...7.如何「冻结」网络层？ 「冻结」一个层意味着将其排除在训练之外，即其权重将永远不会更新。这在微调模型或使用固定的词向量进行文本输入中很有用。

    4.5K54

    程序员自诉：我是如何工作3年在深圳买房的？

    我叫王小飞（化名），经过3年的努力，我住上了深圳的房子。 3年前，我毕业于广州一所211、985重点学校，是计算机科学与技术专业的一名优秀毕业生。因为女朋友来了深圳工作，毕业后我也来了深圳。...刚开始的时候，跟着公司一位PHP技术负责人一起做，用thinkPHP写商城的后台程序，写购物车，完善会员促销功能等等。...本来应届毕业生最好的去处应该是大企业平台，但是已经在创业公司路上的我，只有努力让自己的下一份工作进入一线互联网企业。...我当然明白，互联网公司所谓的“五天八小时，双休”都是哄人的，但其实这也并没有那么重要，重要的是晋升空间。进入公司，刚开始我负责电商平台的部分功能的开发，在团队里，应该算得上资历最浅的一位了。...我盘算着，这样一年下来，自己保守估计存个15万一年也是不成问题的，相信不用多久就可以在深圳付首付了。于是，我加班加得更晚了，在工作上付出得更多，当然，后面我也顺利晋升成为了项目经理。

    2K110

    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    ，其参数有： x：输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同，steps是生成器要返回数据的轮数。...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同，steps是生成器要返回数据的轮数。...predict会在内部进行符号函数的编译工作（通过调用_make_predict_function生成函数） 3 fit 模型训练参数设置 + 训练 fit(self, x=None, y=None,...，其参数有： x：输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose

    10.2K124

    我是如何做到的：不切换 Git 分支，同时在多个分支上工作的？

    checkout git history/log 是重复的，当项目历史非常长，.git 文件夹下的内容是非常占用磁盘空间的 同一个项目，多个 repo，不易管理 那如何做才能满足这些特殊场景，又不出现这些上述这些问题呢...： 用简单的话来解释 git-worktree 的作用就是： 仅需维护一个 repo，又可以同时在多个 branch 上工作，互不影响 上面红色框线命令有很多，我们常用的其实只有下面这四个：  git...-fix-naming     └── hotfix         └── JIRA234-fix-naming 7 directories 进入 JIRA234-fix-naming 目录，默认是在...文件是没有用的，为了保持清洁，我们还需要进一步清理 git worktree prune 这个命令就是清洁的兜底操作，可以让我们的工作始终保持整洁 总结 到这里，你应该理解，整个 git-worktree...那么如何解决呢？点击下方卡片，关注“日拱一兵”，正在连载Git的高级技巧！ 灵魂追问 可以删除 main worktree 吗？

    1.5K20

    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    ，其参数有： x：输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同，steps是生成器要返回数据的轮数。...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同，steps是生成器要返回数据的轮数。...predict会在内部进行符号函数的编译工作（通过调用_make_predict_function生成函数） 3 fit 模型训练参数设置 + 训练 fit(self, x=None, y=None,...，其参数有： x：输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose

    1.8K40

    Keras文本数据预处理范例——IMDB影评情感分类

    本文将以IMDB电影评论数据集为范例，介绍Keras对文本数据预处理并喂入神经网络模型的方法。 IMDB数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签。...一，准备数据 1，获取数据 在公众号后台回复关键字：imdb，可以获取IMDB数据集的下载链接。数据大小约为13M，解压后约为31M。 数据集结构如下所示。 ? 直观感受一下文本内容。 ?...self.batch_size = batch_size self.shuffle = shuffle self.on_epoch_end() def __len...二，构建模型 为了将文本token后的整数序列用神经网络进行处理，我们在第一层使用了Embedding层，Embedding层从数学上等效为将输入数据进行onehot编码后的一个全连接层，在形式上以查表方式实现以提升效率...(test_samples/batch_size)) history = model.fit_generator(train_gen, steps_per_epoch

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