- tf.nn.embedding_lookup() 详解
xingzai
tf.nn.embedding_lookup()的用途主要是选取一个张量里面索引对应的元素。原理 假设一共有个物体,每个物体有自己唯一的id,那么从物体的集合到有一个trivial的嵌入,就是把它映射到中的标准基,这种嵌入叫做One-hotembedding/encoding. 应用中一般将物体嵌入到一个低维空间,只需要在compose上一个从到的线性映射就好了。每一个的矩阵都定义了一个从到的
- TensorFlow-HasTable: 特征ID映射集成TF中
我就算饿死也不做程序员
pythontensorflowpythontensorflow深度学习机器学习
相信很多同志,在做深度学习模型的过程中,往往会需要将特征的原始值映射为数值类型的ID,然后再通过tf.nn.embedding_lookup转化为dense向量。最终,在上线的时候,映射关系一般保存为哈希表(dict),但如果特征很多,那么管理起来就很麻烦。今天这篇博客会讲述《如何将这个过程在tensorflow实现》!MutableHashTable首先,先附上官方的API文档tf.contri
- tf.nn.embedding_lookup()
hibernate2333
tensorflow
官网APItf.nn.embedding_lookup|TensorFlowCorev1.15.0https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/nn/embedding_lookup参数tf.nn.embedding_lookup( params,ids,partition_strategy='mod',name=N
- tf.nn.embedding_lookup
嘻嘻口_口
tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)查找张量中序号为ids的params:可以是张量,也可以是数组(embedding矩阵)ids:params=[[0,0,0,0],[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6]
- tensorflow中embedding_lookup()用法
62ba53cbc93c
embedding=tf.nn.embedding_lookup(w,[1,2,0])withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(embedding))第一个参数w是所有词汇的词向量,例如,词汇表有8000个词w的维度就是(8000,300)其中300是词向量的维度第二个参数是一个
- tf.nn.embedding_lookup() 函数的用法
谁陪你落日流年
深度学习
函数tf.nn.embedding_lookup():简要说明tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(params,ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引。实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embeddingdata中的对应的行下的ve
- TensorFlow-tf.nn.embedding_lookup()函数解析
业余狙击手19
#TensorFlow其他
眼看千遍,不如手动一遍,看了原文再手动整理一遍,代码实际操作一遍,加深理解。相当于高中时做的笔记了。tf.nn.embedding_lookup的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素原型:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None
- tf.nn.embedding_lookup函数以及对嵌入表示的理解
.我心永恒_
深度学习tensorflowtensorflow嵌入查表
假设有一组分类,总共有5个类别,我们对所有类别进行哑编码(one-hot),则编码后[1,0,0,0,0]为类别1,[0,1,0,0,0]为类别2,[0,0,1,0,0]为类别3,[0,0,0,1,0]为类别4,[0,0,0,0,1]为类别5.若类别过多,该如何处理?我们用one-hot表示,就有可能使得训练参数过于庞大,而且不能表示不同类别之间的相似度,于是我们想到了嵌入(Embeding)方式
- tf.nn.embedding_lookup
青松愉快
tensorflow
embedding通俗易懂说就是将word映射为向量。对自然语言处理中需要让机器理解word与word之间的关系,例如法国对应巴黎、中国对应北京,就需要用到embedding技术使词与词产生的向量之间存在某种联系(例如意思相近的词产生的向量在空间上更加接近等等)。这些都是后话。这里只记录tensorflow中关于embedding给出的一个函数embedding_lookuptensorflow官
- 深度学习-函数-tf.nn.embedding_lookup 与tf.keras.layers.Embedding
茫茫人海一粒沙
tensorflow深度学习tensorflow
embedding函数用法1.one_hot编码1.1.简单对比1.2.优势分析:1.3.缺点分析:1.4.延伸思考2.embedding的用途2.1embedding有两个用途:1、降维,如下图:2*6矩阵乘上6*3矩阵,得到2*3矩阵,维数减少2、升维,原理同上3.embedding的原理4.embedding的作用5.embedding的生成6.embedding的使用6.1.tf.nn.e
- tf.nn.embedding_lookup()的用法
小杨算法屋
tensorflowtensorflow深度学习
函数:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)参数说明:params:表示完整的嵌入张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量ids:一个类型为int32或int64的Tensor,包含要在par
- tensorflow基础知识-显示张量具体值
weixin_42522567
tensorflow学习tensorflowpython人工智能
显示张量的具体值a=tf.random.normal([4,4],mean=0.1,stddev=1)withtf.Session()assess:print(sess.run(a))显示变量的具体值:user_embeddings=tf.nn.embedding_lookup(user_emb_matrix,user_indices)init=tf.global_variables_initia
- 对 tensorflow 中 tf.nn.embedding_lookup 函数的解释
dielucui7698
人工智能python
http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-doembedding_lookupfunctionretrievesrowsoftheparamstensor.Thebehaviorissimilartousingindexingwitharraysinnumpy.E.g.
- 【2020-05-10】tf 学习笔记 (一)
BigBigFlower
tf.nn.embedding_lookup()#tf.nn.embedding_lookup(#params,表示完整的嵌入张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量#ids,一个类型为int32或int64的Tensor,包含要在params中查找的id#partition_strategy='mod',指定分区策略的字符串,如果len(params)>1,则
- 136、TensorFlow的Embedding lookup
aihaotan8299
人工智能
importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_lookup(c,[1,3])withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(b))下面是上面代码的输出结果:2018-02
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
UESTC_C2_403
tensorflow用法
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。例如:importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_lo
- tensorflow限制GPU使用
雷咖啡
tensorflow基础
c=np.random.random([5,8])#[vocab_size,embedding_size]embedding=tf.Variable(c)b=tf.nn.embedding_lookup(embedding,[1,4])#[batch_size,sentence_max_len](inputs)print(b.shape)#config=tf.ConfigProto()#confi
- tensorflow--embedding_lookup 和 embedding_lookup_sparse
cici_iii
tensorflow
tf.nn.embedding_lookup(tensor,id)作用:选取一个张量里面索引对应的元素应用场景:单值离散特征的embedding,相当于one-hot编码用户\水果苹果香蕉草莓芒果西瓜木瓜火龙果user11000000user20001000user30000001importtensorflowastfimportnumpyasnpp=tf.Variable(np.arange(
- tf.nn.embedding_lookup
csdn_lzw
tensorflow
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)上面方法中常用的是前两个参数:第一个参数x:指输入第二个参数kee
- TensorFlow中 tf.nn.embedding_lookup
yqtaowhu
importtensorflowastfsrc_vocab_size=10src_embed_size=5source=[1,3]withtf.variable_scope("encoder"):embedding_encoder=tf.get_variable("embedding_encoder",[src_vocab_size,src_embed_size],tf.float32)encod
- TensorFlow学习笔记(十)
Star-Technology
TensorFlow
1.TensorFlow神经网络—符号嵌入操作描述tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy=’mod’,name=None,validate_indices=True)根据索引ids查询embedding列表params中的tensor值如果len(params)>1,id将会安照partition_strategy策略进行分割1、如
- tf.nn.embedding_lookup()用法
daisyyyyyyyy
深度学习
embedding_lookup()的用法关于tensorflow中embedding_lookup()的用法,在Udacity的word2vec会涉及到,本文将通俗的进行解释。首先看一段网上的简单代码:#!/usr/bin/env/python#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_ids=tf.placeholder(dtyp
- tensorflow 基础知识点(一)
github_元宝
tftensorflow深度学习
tf.reduce_sum()tf.nn.embedding_lookup()tf.matmul()归一化功能涉及函数:reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。具体参考:彻底理解tf.reduce_sum()tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_ind
- tf.nn.embedding_lookup
fanbo
关于这个接口,一直有疑惑,今天通过一个非常简单的例子简单理解了一下。原型:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)在网上搜会发现基本都是假设ids只有一行,但是假如ids有若干行,会怎样?直接上代码:#-*-coding=utf-
- tf.nn.embedding_lookup记录
slade_sal
我觉得这张图就够了,实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embeddingdata中的对应的行下的vector。tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)官方文档位置,其中,params是我们给出
- tf.nn.embedding_lookup
加勒比海鲜王
儿童节快乐,保留初心,砥砺前行embedding通俗易懂说就是将word映射为向量。对自然语言处理中需要让机器理解word与word之间的关系,例如法国对应巴黎、中国对应北京,就需要用到embedding技术使词与词产生的向量之间存在某种联系(例如意思相近的词产生的向量在空间上更加接近等等)。这些都是后话。这里只记录tensorflow中关于embedding给出的一个函数embedding_lo
- tf.nn.embedding_lookup
Goooooogle
https://blog.csdn.net/huahuazhu/article/details/771616681#encoding=utf-823importtensorflowastf45encode_embeddings=tf.constant([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0]])67input_ids=tf.constant([[1,1,0],[1,0,1],[1,0,1]
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
ACTerminate
tensorflow
tf.nn.embedding_lookup(params,ids)是用于查找在params中取出下标为ids的各个项importnumpyasnpimporttensorflowastfx=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])id1=tf.Variable([1,2],tf.int32)id2=tf.Variable([[1,2],[1,0]],tf.int32
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
_白马
image.pngtf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(params,ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引,其他的参数不介绍。例如:ids只有一行:#c=np.random.random([10,1])#随机生成一个10*1的数组#b=tf.nn.embedding_l
- Tensorflow——tf.nn.embedding_lookup函数的用法
SpareNoEfforts
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是:选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_look
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
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循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb