Pytorch AttributeError: ‘LSTM‘ object has no attribute ‘_flat

目标检测实践过程中，遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案（无需重装PyTorch） Cold_Rain02 深度学习 Python 目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时，如果调用了PyTorch官方github上的文件时，coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six，导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案（1）直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码，发现
你知道吗？其实这些都是AI——智能聊天机器人贫苦游商人工智能机器人机器学习 AIGC 制造
智能聊天机器人AI：优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中，智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持，为用户提供各种互动服务，从回答常见问题到提供个性化建议，极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本，这些系统能够理解用户的意图，并生成相应的回复。例如，当用户在购物平台上询
Transformer大模型实战 BART模型的架构 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Transformer大模型实战BART模型的架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅呆码科技 gpt 人工智能
引言生成式预训练变换器（GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT）领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来，该技术经历了多代发展，不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练，学习语言的统计规律和世界知识，然后在特定任务上进行微调，以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术
BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路 Echo_Wish 前沿技术人工智能 bert 人工智能深度学习
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。情感分析通过对文本数据的分析，识别其中所表达的情感倾向（如正面、负面或中性）。近年来，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型凭借其强大的上下文理解能力，在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen... 智源社区机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源，不错过一条重要资讯！欢迎扫码订阅，获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整，会发生奇妙的事情。大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信
想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？张登杰踩人工智能 python
转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
自然语言处理的发展历程数亦有术自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言，描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出，开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析，从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）道友老李自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式
【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）道友老李自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
深度学习-94-大语言模型LLM之基于langchain的链Chain的基础应用和调用方式皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
文章目录1Chain链的分类1.1LCELChains(链构造器)1.2LegacyChains(遗留链)2链的基础应用2.1OllamaLLM2.2是否使用chain的对比2.2.1不使用Chain2.2.2使用Chain3链的调用方式3.1通过invoke方法【推荐】3.2通过predict方法3.3通过apply方法3.4通过generate方法4参考附录1Chain链的分类为开发更复杂的应
Swin-Unet：图像分割领域的强大工具陈凯韵
Swin-Unet：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
新质生产力与核心竞争力提升 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能（AI）作为科技发展的重要驱动力，正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到医疗诊断辅助，AI技术的应用场景日益广泛，为人类社会带来了前所未有的机遇。然而，AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
李开复：苹果发布AI应用的未来 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化 AI天才研究院计算大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用，探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究，展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果，并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
使用 Spring AI 调用本地模型实现 drebander AI 编程 spring java springAI
在本篇博客中，我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型，并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架，它支持多种AI模型和数据源的集成，帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先，我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
计算广告（一）爱学习的菜鸟罢了搜广推人工智能
计算广告学是一个十分庞大的学科，里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式（广告、电商、游戏）之一，也是这三大模式中最有技术含量的，计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中（ps：计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一）。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型 azzxcvhj python
在这篇文章中，我将为你详细介绍如何使用VolcEngine的MaaSLLM模型。我们将从安装库开始，然后深入到具体的代码实现，最后分析其应用场景及实践建议。技术背景介绍VolcEngine（火山引擎）提供了一个强大的MaaS（ModelasaService）平台，支持多种语言模型。这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine，开发者可以轻松实现文本生成、文
自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖 AI架构设计之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而，收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂，且存在安全隐患。因此，如何降低对真实世界数据的依赖，提高自动驾驶系统的训练效率和安全性，成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12） JiaWen技术圈人工智能深度学习机器学习 gpu算力 AIGC 人工智能图形渲染
NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户，同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有：50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下：NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构：Blackw
使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南 azzxcvhj python
在这篇文章中，我们将探索如何利用SolarChat这一强大的聊天模型来实现中英韩翻译功能。SolarChat是一个方便的语言模型接口，能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理，并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。技术背景介绍随着人工智能的发展，语言模型在各种自然语言处理任务中扮演了重要角色。特别是在翻译、对话生成等领域，先进的语言模型如SolarChat为我们
自动检测和机器审核系统实现 ╰つ゛木槿 java easyui javascript python java 自然语言处理
目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC（LexicalAnalysisofChinese）6.PyLDAvis（结
使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践 AWsggdrg python
在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。现代语言模型对tokens的数量有限制，因此在处理长文本时，我们需要仔细计算tokens以避免超过限制。本文将介绍如何使用不同的tokenizer来分割文本，并提供实用代码示例。技术背景介绍自然语言处理中的tokenization是指将文本拆分为更小的、可管理的单元，称为tokens。使用tok
Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析程序员徐师兄 Python 入门专栏 python bert 开发语言情感分析
前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够
P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别今天补充能量了吗 pytorch 人工智能 python 深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度
PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别盼小辉丶深度学习 pytorch 人工智能
PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同，手
算法中的时间复杂度和空间复杂度 CM莫问人工智能算法常见概念算法人工智能 python 时间复杂度空间复杂度
一、背景随着人工智能的纵深发展，我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的，相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用 tangjunjun-owen 语言模型-多模态大模型语言模型人工智能自然语言处理 RoPE 旋转位置编码
文章目录前言一、旋转位置编码原理1、RoPE概述2、复数域内的旋转1、位置编码生成2、应用位置编码二、RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，预训练的语言模型如BERT、GPT系列、PaLM、Qwen等
ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南胡妃意
ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
python LTP 安装 failed building wheel for pyltp Waldenz NLP Python LTP python ltp wheel failed building wheel
LTP（LanguageTechnologyPlatform）语言技术平台。LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。主页GitHubpyltpwin10pip直接安装pyltp时的各种报错，Faildbuildingwheelforpyltp或者Runningsetup.pybdist_wheelforpyltp...error
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下复制代码 $('input').keyup(funciton(){
AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScript AngularJS Promise
一.Promise Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件： var cu
c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T, int SIZE = 50> class Stack{ private: T list[SIZE];//数组存放栈的元素 int top;//栈顶位置 public: Stack(
java和c语言的雷同麦田的设计者 java 递归 scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点： a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句不会再继续执行。 b、for循环相比于whi
LINUX环境并发服务器的三种实现模型被触发 linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
Oracle数据库查询指令肆无忌惮_ oracle数据库
20140920 单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录 -- 查看emp表 desc emp
ext右下角浮动窗口知了ing JavaScript ext
第一种 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/
浅谈REDIS数据库的键值设计矮蛋蛋 redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
maven编译可执行jar包 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
人力资源在现代企业中的作用百合不是茶 HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点：工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只知道人力资源是管理企业招聘的当时我被招聘上了，当时给我们培训的人
Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。阅读之前建议先看一下附图。本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
Spring Aop Schema实现 bijian1013 java spring AOP
本例使用的是Spring2.5 1.Aop配置文件spring-aop.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmln
【Gson七】Gson预定义类型适配器 bit1129 gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式， DateTypeAdapter public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { public static final TypeAdapterFacto
【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) bit1129 update
在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。比如：对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。 Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
一个文件正在被进程写我想查看这个进程文件一直在增大找不到谁在写使用lsof也没找到这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java 算法
import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; public class MaxPrefix { public static void main(String[] args) { String str="abbdabcdabcx";
Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程 bylijinnan java netty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式： http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325 Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
servelt filter listener 的生命周期 cngolon filter listener servelt 生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
jmpopups获取input元素值 ctrain JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
vi查找替换命令详解 daizj linux 正则表达式替换查找 vim
一、查找查找命令 /pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串 ?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找： n：按照同一方向继续查找 N：按照反方向查找字符串匹配 pattern是需要匹配的字符串，例如： 1: /abc<En
对网站中的js,css文件进行打包 dcj3sjt126com PHP 打包
一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案 dcj3sjt126com undefined
在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式： if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
linux 文件格式（1） sed工具 eksliang linux linux sed工具 sed工具 linux sed详解
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2106082 简介 sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
引用如何使Android应用程序获取系统权限第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译： 1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
HoverTree开发日志之验证码 hvt .net C#asp.net hovertree webform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN 如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式，那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
数据结构随记_2 lx.asymmetric 数据结构笔记
第三章栈与队列一．简答题 1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的前一个位置。 2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有 n-1 个元素。 3. 向栈中压入元素的操作是先移动栈顶指针&n
Linux下的监控工具dstat 网络接口 linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
C 语言初级入门--二维数组和指针 1140566087 二维数组 c/c++指针
/* 二维数组的定义和二维数组元素的引用二维数组的定义：当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组； (逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵); 语法：类型名数组名[常量表达式1][常量表达式2] 二维数组的引用：引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下：例如： int a[3][4]; 引用：
10点睛Spring4.1-Application Event wiselyman application
10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段应按照如下部分实现bean之间的消息通讯继承ApplicationEvent类实现自己的事件实现继承ApplicationListener接口实现监听事件使用ApplicationContext发布消息

Pytorch AttributeError: ‘LSTM‘ object has no attribute ‘_flat_weights‘ 的解决办法

你可能感兴趣的:(Pytorch,自然语言处理,pytorch,深度学习)