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原创 从源码编译tensorflow2.1.0
之前因为cpu不支持avx指令,所以尝试过源码编译,但以失败告终.昨天重操旧业,想咸鱼翻身…忙了两天,终于成功编译…记录下各种错误和经验教训. 希望大家少遇坑.系统配置win10 cuda10.0 cudnn7.4 anaconda python3.7官方的教程在这里用到的编译工具是google的bazel.还有微软的visual studio 2017 地址下载...
2020-03-26 20:28:02
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原创 curl --compressed报错，此版本不支持此命令
然后把安装目录的bin目录放到path环境变量里最开始, 让cmd优先使用该curl而不是微软自带的curl.可能有人后来使用过程中curl重新变成微软版的curl, 那么建议给新安装的curl设置别名,比如curl2,执行where curl 时,可以看到输出为 C:\Windows\System32\curl.ee。Autorun 属性,类型为字符串,将其值设为上面的bat文件的路径。3. ok ,现在curl2就对应你新安装的crul,解决方法是使用其它curl,下载地址如下。运行下面命令查看版本。
2023-12-03 17:58:34
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原创 java File的一系列方法
java.io.File.separator 文件分隔符win10上是\list()和getParent()前者返回子内容后者返回父目录list()和listFiles()两者都是返回目录的内容(文件或目录),前者返回 String[]后者返回 File[]前者只是内容的基本名称后者 是内容的全名以F:\Temp为例,其目录内容如下list()返回listFiles()返回getCanonicalFile返回绝对路径,且没有.和..
2021-04-02 22:21:57
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原创 win10根据通知栏图标找对应程序
之前任务栏的通知区域偶尔会出现闪动的广告图标,打京东广告,但是没找到是哪个程序引起的.知乎:ComSurrogate是什么？被京东广告劫持了怎么办？今天又遇到个广告,如下图的那个"热门"鼠标放在上面,显示这能忍?立马启动任务管理器查进程,搞半天无果然后我突然想起,win10设置里有个"选择哪些图标显示在任务栏上"设置会显示图标对应的程序,立马打开,如图原来程序是cnewscenter.exe (如果你没有显示,关闭上面的开关然后再打开试试)用listary一搜,结果如下,原来是驱动人生里
2020-10-17 11:58:51
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原创 用autohotkey快速存图(非批量)
使用一个q键代替三个按键:鼠标右键,图片另存为(V),回车;---------------快速下载图片;@@@@@@@@右键,图片另存为,回车q::send {RButton}Sleep, 50send vWinWaitActive,另存为,,10if ErrorLevel { MsgBox, WinWait timed out. return}else{ ;S...
2019-12-23 12:46:29
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原创 tensorflow2.0安装错误ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败
安装tf2是除了安装虚拟机之外,最让我大费周章的了!!安装tensorflow2 gpu版本报的这个错,试了好多方法都没解决,我以为是显卡驱动/cuda/cudnn/python版本的问题,试了各种组合,心态爆炸!一直不甘心,隔了一段时间之后今天9/26我又重新安装,对照着官网的要求 点击这里结果还是不行,然后百度,然后发现了解决办法 点击这里原因就是:本屌丝的老cpu G4600...
2019-09-26 23:51:34
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原创 py转义和re.escape
re.escape就是让一个正则表达式里面的*?+\等等都失去特殊含义,而使用其字面比如上面的\d和在正则表达式里表示数字和"任意个",如果想使它们失去特殊含义,则可以对\和用\转义,使其变成字面意思也就是说pattern应该为\\d\*#$但是这是我们想表达的字符串,和我们实际书写的字符串不一样,正如想表达一个反斜杠\我们要写的是两个反斜杠\\因此上面的pattern在实际书写的...
2019-08-29 18:36:34
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原创 transformer中pos embedding原理
TensorFlow代码如下def get_position_encoding( length, hidden_size, min_timescale=1.0, max_timescale=1.0e4): """Return positional encoding. Calculates the position encoding as a mix of sine and co...
2019-08-23 08:40:48
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原创 删除html中元素
来自 这里 把它放到油猴插件中,每当网站地址匹配 @include对应的模式,油猴脚本即生效.下面是个移除csdn复制时的小尾巴 ,以及删除"分享海报说明"的油猴脚本(非原创,在此感谢原作者)// ==UserScript==// @name csdn移除复制小尾巴// @namespace http://tampermonkey.net/// @version ...
2019-08-23 06:37:03
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原创 argsort
import numpy as npx = np.array([[0, 3,2], [4,3, 2]])print(x)[[0 3 2] [4 3 2]]y=np.argsort(x,axis=0) #沿着行方向进行sortprint(y)[[0 0 0] [1 1 1]]y=np.argsort(x,axis=1) #沿着列方向进行sortprint(y)[[0 2...
2019-08-18 10:15:48
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原创 sklearn中TfidfTransformer和TfidfVectorizer对tf-idf的计算方式
smooth_idf=True时smooth_idf=False时标准公式另外tf采用的是频数而不是频率,见https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction
2019-08-17 09:34:25
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原创 np和tf中创建随机矩阵
创建一个2层3行4列的矩阵numpy:np.random.randn(2,3,4)tensorflow:tf.random_normal([2,3,4])import tensorflow as tfa=tf.random_normal([2,3,4])with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) ...
2019-04-22 12:27:11
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原创 transformer源码笔记
EncoderStack的三个输入参数encoder_inputs, attention_bias, inputs_padding的用途: encoder_inputs = self_attention_layer(encoder_inputs, attention_bias) encoder_inputs = feed_forward_network(en...
2019-04-21 23:09:11
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原创 GRU的源码笔记
输出和状态是一样的,前一个状态为state,前一个输出也是state,其宽度都是num_units参数重置门和更新门分别是r和u首先输入和前一个输出拼接在一起,然后加权(_gate_kernel)再按列平分,得到重置门r和更新门u,r,u对应的节点数一样的,都是num_units参数 gate_inputs = math_ops.matmul( array_ops.co...
2019-04-20 22:09:17
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原创 带pee-phlone的LSTM源码的阅读笔记
使用pee-phole时3个gate会考虑到Ct-1和Ct,使用三种权重去倍乘,input门和forget门对Ct-1进行倍乘,而输出门对Ct进行倍乘;常规的LSTM的gate只考虑ht-1和Xt,并且两者拼接(concat)在一起;而peephole中的Ct-1和Ct不是和ht-1,Xt拼接,而是和它们叠加(+)在一起,代码如下 if self._use_peepholes: ...
2019-04-20 20:50:16
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原创 求助啊,李航的最大熵推导是怎么推的?
L(P,w)≡−H(P)+w0(1−∑yP(y∣x))+∑i=1nwi(Ep‾(fi)−EP(fi))=∑x,yP~(x)P(y∣x)logP(y∣x)+w0(1−∑yP(y∣x))+∑i=1nwi(∑x,yP~(x,y)fi(x,y)−∑x,yP~(x)P(y∣x)fi(x,y))\begin{aligned} L(P, w) & \equiv-H(P)+w_{0}\left(...
2019-04-16 16:50:21
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原创 GBDT的备忘
负梯度是输出的偏差(在一定的损失函数下),用回归树去拟合偏差,意味着偏差(有符号的)相同/相近的样本,其对应的输出会修正相同的Δy,比如x1,x2,x3的y偏差分别是-1,+1,+2,而x4,x5,x6的y偏差分别为+20,+23,+25那么x1,x2,x3对应的y可以进行一样的修正,比如对应的y分别增加 [(-1)+(+1)+(+2)]/3= +0.66666 ,而x4,x5,x6也可以进行一...
2019-04-13 14:15:58
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原创 hanLP使用textRank进行关键字提取的java源码学习笔记
算法的说明在here源码在here需要求出每个单词的邻居单词,只要两个单词在同时出现在长度为5的窗口则成为邻居,这个相比用textRank进行文本摘要的不同点是:点(单词)之间权重w全为1, 求和部分的邻居的权重=邻居 的 邻居个数(邻居有几个邻居)单词构成的图是无向图,A是B的邻居,则B也是A的邻居源码部分笔记:getTermAndRank函数是核心函数,遍历所有单词,每次都把前面...
2019-04-11 17:34:23
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原创 关于textRank在文本摘要中的应用(笔记)
在看hanLP的textRank应用于文本摘要时,不知道公式中的d和qi在具体文本中的含义,于是去看了下hanLP实现textRank的github源码here和BM25源码here,终于懂了,记录在此.textRank中图的点是句子,点与点之间的边的权值是句子与句子之间的相似度,假如一个文档中有D个句子,则权值矩阵就是D*D;句子Q和句子d的相似度怎么计算呢?首先把句子Q分词,每个单词是一个...
2019-04-11 15:04:02
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原创 SVD的推导
在刘建平老师的SVD推导中here有一步求mn对角矩阵对角线上值的推导,如下AV=UΣ⇒Avi=σiui 想了好久,终于想明白了,记录在此:Avi表示AV相乘结果的第i列,而UΣ的第i列为啥是σi*ui??因为Σ是个对角矩阵,所以第i列向量是个纬度为m的one-hot向量,第i个值为σi,其他纬度的值都是0;因此UΣ的第i列等于U乘以这个one-hot向量,U的每一行和one-hot向量相...
2019-04-03 16:47:59
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2019-03-24 00:49:56
98
Vim用户手册中文版7.4.pdf
2018-12-30
sed英文资料2018版by Ken Pizzini, Paolo Bonzini
2018-12-30
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