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机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
browsermob-proxy-2.1.4启动失败，报错ProxyServerError: The Browsermob-Proxy server process failed to start. Check <_io.TextIOWrapper name='D:\server.log' mode='w' encoding='cp936'>for a helpful error message.
server.log文件错误信息： Running BrowserMob Proxy using LittleProxy implementation. To revert to the legacy implementation, run the proxy with the command-li ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导，机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 ......
微信机器人开发文档
请求URL： http://域名地址/acceptUser 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 v1 是 stri ......
[Vue warn]: <transition-group> children must be keyed: <ElTag>
记录今天遇到的bug 解决方法，一个网友说的是 我试了，不行，然后在他的评论里面看到一个人回复的 这个是可以的，我用了很多v-if和v-else，所以加了key就解决了问题，下面是我加的 ......
机器学习——编码器和解码器架构
正如我们在 9.5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 ......
机器学习——机器翻译与数据集
语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译（machine translation）指的 ......
【随手记】mybatis动态sql foreach遍历List<Map>问题
使用mybatis时经常需要在xml里写动态sql，发现foreach标签使用的问题 foreach标签使用 当Mapper传参是List<Map<String, Object>集合的形式时，不能直接使用参数名，会找不到对应的参数。 list类型的参数会特殊处理封装在map中，map的key就叫li ......
C++ 中 <iterator> <functional> <numeric> 库好用的函数
C++ 中 <iterator> <functional> <numeric> 库好用的函数 泰裤辣！ <iterator> 简述：迭代器省代码用的。 std::advance 记忆方法：advance－前进。 形如：advance(it, step)，表示 it 迭代器自增 step 步。 实现类 ......
Android 11 (MTK)状态栏图标反色-->跟随当前应用变化代码流程
//StatusBar.java public void start() { ............. onSystemBarAppearanceChanged(mDisplayId, result.mAppearance, result.mAppearanceRegions, result.mN ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
机器学习——长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节）一样的属性。 有趣的是，长短期记 ......
树形/级联组件->数据做键，制作与还原
数据的制作 /** 树形/级联组件->数据做键，制作与还原 * @param {Array} list * @param {string} params 源 `json` 的 `key` * @param {string} key 生成后 `string` 存放的 `key` * @param {s ......
CoreFX中Dictionary<TKey, TValue>的源码解读
无论是实际的项目中，还是在我们学习的过程中，都会重点的应用到Dictionary<TKey, TValue>这个存储类型。每次对Dictionary<TKey, TValue>的添加都包含一个值和与其关联的键， 使用键检索值的速度非常快，接近 O (1) ，因为 Dictionary<TKey, T ......
以太网通信控制板-A3-控制板作为TCP服务器和电脑TCP客户端通信(连接电脑网线方式, TCP<-->RS485)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/CH579_DTU_PBX/index1.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
机器学习——门控循环单元(GRU)
在 8.7节中， 我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度， 以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。 下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义： 我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在 ......
Java中ThreadLocal说明 使用线程内变量，完成后需调用remove()方法将其移除，即使异常也记得remove()回收，创建ThreadLocal线程变量 public static ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();
Java中ThreadLocal说明，完成后需调用remove()方法将其移除，即使异常也记得remove()回收，创建ThreadLocal线程变量 public static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal<>(); 1、ThreadLocal ......
Reinforcement Learning Chapter 1
本文参考《Reinforcement Learning：An Introduction（2nd Edition）》Sutton. 强化学习是什么 传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类； 有监督学习 > 任务驱动 无监督学习 > 数据驱动 强化学习则可看作机器学习的“第三范式” > 模拟驱动，具体 ......
Pretty State Machine Patterns in Rust
Photo - Samuel Zeller Photo Pretty State Machine Patterns in Rust Ana, Hoverbear 🐻 Articles A computer scientist working in open source towards a mor ......
RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark
发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
从嘉手札<2023-11-13>
1、 很多时候 成功并不等同于成长 成功是很多因素复合形成的一种结果 而并不等同于一个人阅历的丰富、认知的提高 2、 我一直认为 世界不属于投机者 也不属于堕落者 信念感在这个大数据泛滥、碎片化汹涌的年代 是我们所欠缺的一种内心的力量 或许 世界不那么温柔 冰冷、孤寂、痛苦、失败、悲伤..... 种 ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
JDK11->JDK17问题记录一（又jenkins使用问题记录一）
背景：springboot项目jdk版本从11升级至17，本地打包编译OK，将代码提交至gerrit仓库时触发编译报错，错误如下： 09:29:02 [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plug ......
20232413<网络>第一周学习总结
教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决方案 问题：网络空间安全学科的的主要研究方向和内容是什么？ 解决方案： 1. 网络安全：研究网络通信中的安全问题，如网络攻击、网络防御、网络监控等。 2. 密码学：研究密码算法、密码协议、密码管理等方面的理论和技术。 3. 应用安全：研究各种应用系统（如操作系 ......
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers读书笔记
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers 2022年 论文地址：A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers | IEEE Conference Pub ......
x86机器上运行arm64 docker
Docker Hub 上可以找到各种非 x86_64 平台的镜像，但是在x86上直接运行会报错： panic: standard_init_linux.go:175: exec user process caused “exec format error” [recovered] 在 x86_64 ......
Go实现Zabbix企业微信机器人告警
企业微信 应用通知的程序相对复杂点，见上篇文章 机器人告警相对简单点，只需一个url即可 企业微信里创建一个机器人 注意机器人的url，后续程序中需要使用 直接上程序sjgzbx_machine.go package main import ( "bytes" "encoding/json" "fm ......
机器学习——通过时间反响传播
我们在 4.7节中描述了多层感知机中的 前向与反向传播及相关的计算图。 循环神经网络中的前向传播相对简单。 通过时间反向传播（backpropagation through time，BPTT） (Werbos, 1990)实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。 它要求我们将循环神经网络 ......