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探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅小周不想卷深度学习
目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能 zhangfeng1133 python pytorch 人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析 eeee~~ 深度学习 lstm 人工智能 rnn 金融 python 神经网络
一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制
《自然语言处理 Transformer 模型详解》黑色叉腰丶大魔王自然语言处理 transformer 人工智能
一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！深度之眼深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 脚步的影子语言模型 embedding bert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
第R3周：天气预测 Jessica2017lj python
本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。你需要做的是根据这些数据对RainTomorrow进行一个预测，这次任务任务与以往的不同，我增加了探索式数据分析（EDA），希望这部分内容可以帮助到大家。我的环境：●语言环境：Python3.8●编
Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测杰哥在此 Python系列 python 开发语言编程面试
使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务，可以应用于各种领域，如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。下面是一个简单的时间序列预测流程示例，使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
深度学习基础之循环神经网络 Ctrl+CV九段手机器学习和深度学习 rnn 深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN
02 使用 LSTM 进行时间序列预测柒魅。时间序列预测 lstm 人工智能 rnn
深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起，提供代码示例，并解释每一步的技术细节。希望通过本文，大家能对LSTM有一个初步的了解，并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM？LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN
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创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartssparkmys
Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）呆萌的小透明深度学习神经网络深度学习
第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。的确，到目前为止，我们见到的人工智能艺术作品的水平还很低。人工智能还远远比不上人类编剧、画家和作曲家。但是，替代人类始终都不是我们要谈论的主题，人工智能不会替代我们自己的智能，而是会为我们的生活和工作带来更多的智能，即另一种类型的智能。在许多领域，特别是
LSTM与文本生成 Jiang_Immortals 人工智能 lstm 人工智能 rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时，可以按照以下步骤进行简单的文本生成：准备数据集：首先，将文本数据集进行预处理，例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表，将每个唯一的单词映射到一个整数值，以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如，对于句子“IloveAI”，输入序列是“Ilove”，目标序列是“AI”。构建LSTM模型：导入必要的库，如Keras和
【没发表过的创新点】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）荔枝科研社 lstm matlab 人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、BiTCN-LSTM模型概述三、基于BiTCN-LSTM的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜
自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本糯米君_ 自然语言处理 python 深度学习 nlp lstm 生成文本
令人兴奋的是，基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理，使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符，并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。这很有趣，但我们将选择一个风格独特的人——威廉·莎士比亚（WilliamShakespeare），现根据他现有的作品来生成乍一看都有点儿像莎士比亚的作品的文本。fromnltk.corpusimportgute
CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现完整代码数据可直接运行计算机毕设论文计算机毕设实战100例 cnn 人工智能深度学习小目标物体追踪追踪检测
视频讲解：CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果：完整代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,LSTM,D
时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！风清扬雨 lstm 算法人工智能
Hey小伙伴们，今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导！项目背景你知道吗？在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！时间旅行听起来很酷吧？那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧！原理解析1️⃣什么是LSTM？LSTM是一种
【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm 分类 cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记 johnny233 读书笔记人工智能
概念BERT，BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，多Transformer的双向编码器表示法。RNN，recurrentneuralnetwork，循环神经网络。LSTM，longshort-termmemory，长短期记忆网络。NLI，Naturallanguageinference，自然语言推理。知识蒸馏(knowledged
EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比天天Matlab代码科研顾问 matlab lstm 开发语言
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自己设计一个Transformer模型郑不凡 transformer 自然语言处理机器翻译
Transformer模型在2017年被Google提出，直接基于self-attention结构，不再依赖于RNN、LSTM或者CNN，是一种Seg2Seg模型。近些年提出了许多基于Transformer的模型，有学者甚至将这一类模型称为基础模型。该模型的原始论文为AttentionIsAllYouNeed。0.如何设计Transformer阅读该部分需要有Attention基础Transfor
基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）创新优化代码学习 cnn matlab 人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系
【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力 ShuQiHere 代码武士的机器学习秘传 lstm 人工智能
【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere！今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系
Kesci：Tensorflow 实现 LSTM——时间序列预测萧居士 Tensorflow LSTM 时间序列预测
LSTMhttps://www.kesci.com/home/project/5a38a9c00e1fc52691fd9c72这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测，重点讲lstm的应用，原理部分可参考以下两篇文章：UnderstandingLSTMNetworksLSTM学习笔记编程环境：python3.7，tensorflow1.14本文所用的数据集来自于kesci平台，由云脑机
【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】 Matlab领域 matlab
⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM
回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出机器不会学习CL 时间序列预测智能优化算法回归 transformer matlab
回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出一、WOA-Transformer-BiLSTM模型1.鲸鱼优化算法（WOA）2.Transformer3.双向长短期记忆网络（BiLSTM）4.模
时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention 机器不会学习CL 时间序列预测智能优化算法深度学习人工智能机器学习
时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention一、VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型的详细原理和流程1.
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开发技术前端：vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台：百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫：Pythonchrome-
LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码 Ambition_LAO lstm rnn 深度学习
LSTM的概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的递归神经网络（RNN），最早由SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber在1997年提出。LSTM设计的主要目的是解决标准RNN中的长时依赖问题。RNN在处理长序列时，由于梯度消失或梯度爆炸问题，难以捕捉到长期依赖关系，而LSTM通过引入“记忆单元”（memorycell）和“门控机制”（gatin
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VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
主管？？？ Array_06 工作
转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
python内置函数大全 2002wmj python
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
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如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法出错不要紧，最重
由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5 视频 video
前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误 javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redis redis数据库 jedis
Jedis连接池操作步骤如下： a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取； b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool； c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解 1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量 2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
1、快捷键官方文档中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
Maven 常用命令 crabdave maven
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shell bad substitution daizj shell 脚本
#!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
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回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei java DAO Hibernate
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第一章安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginx lua openresty
首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
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避免使用终结函数 vahoa.ma java jvm C++
终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方

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P243 LSTM内部结构图 2023-10-7

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