分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
搜索
书栈网 · BookStack
本次搜索耗时
0.037
秒,为您找到
197
个相关结果.
搜书籍
搜文档
为什么定投 BOX
3491
2019-07-19
《定投 —— 大佬的自我修养》
定投 —— 大佬的自我修养 附录 2. 为什么定投 BOX 2.1. BOX 细则 2.2. BOX 的优势 2.2.1. 投资区块链资产就要投资主流资产 2.2.2. 符合区块链技术发展的内在逻辑 2.2.3. 成分比例的考虑 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的...
唤醒结果
901
2019-05-09
《科大讯飞MSC开发指南 - Windows》
1.1. 唤醒结果 1.1. 唤醒结果 唤醒结果字段说明: 参数 参数解释 sst 本次业务标识:wakeup表示语音唤醒;oneshot表示唤醒+识别; id 当前唤醒词的id score 当前唤醒得分,只有当分数大于等于设置的门限值时才会回调唤醒结果 bos 当前唤醒音频的前端点,即当前唤醒音频在写入的总音频中的开始时间位置,单位:ms eos...
10.10 束搜索
1061
2020-06-10
《《动手学深度学习》(PyTorch版)》
10.10 束搜索 10.10.1 贪婪搜索 10.10.2 穷举搜索 10.10.3 束搜索 小结 10.10 束搜索 上一节介绍了如何训练输入和输出均为不定长序列的编码器—解码器。本节我们介绍如何使用编码器—解码器来预测不定长的序列。 上一节里已经提到,在准备训练数据集时,我们通常会在样本的输入序列和输出序列后面分别附上一个特殊符号"<...
10.10. 束搜索
1832
2019-06-05
《动手学深度学习》
10.10.3. 束搜索 10.10.1. 贪婪搜索 10.10.2. 穷举搜索 10.10.3. 束搜索 10.10.4. 小结 10.10.5. 练习 10.10.3. 束搜索 上一节介绍了如何训练输入和输出均为不定长序列的编码器—解码器。本节我们介绍如何使用编码器—解码器来预测不定长的序列。 上一节里已经提到,在准备训练数据集时,我...
13.1 x86
501
2020-06-05
《逆向工程权威指南》
13.1 x86 13.1.1 无优化的 MSVC 13.1.2 无优化的 GCC 13.1.4 优化后的 MSVC + OllyDbg 13.1.5 优化过的GCC 13.1 x86 13.1.1 无优化的 MSVC 让我们编译一下: _eos$ = - 4 ; size = 4 ...
fmt
1456
2020-05-12
《阮一峰 Bash 脚本教程》
fmt fmt fmt 命令用于对文本指定样式。 下面是example.txt 的内容,是非常长的一行。 Lorem ipsum dolor sit amet , consetetur sadipscing elitr , sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore ...
NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译
1742
2020-09-19
《PyTorch 1.2 中文文档 & 教程》
NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 加载数据文件 Seq2Seq模型 编码器 解码器 简单解码器 带有注意力机制的解码器 训练 准备训练数据 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习题 NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经...
处理变长输出序列
1672
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
处理变长输出序列 如果输出序列长度不一样呢? 如果事先知道每个序列的长度(例如,如果知道长度与输入序列的长度相同),那么可以按照上面所述设置sequence_length 参数。 不幸的是,通常这是不可能的:例如,翻译后的句子的长度通常与输入句子的长度不同。 在这种情况下,最常见的解决方案是定义一个称为序列结束标记(EOS 标记)的特殊输出。 任何在 E...
基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译
1607
2020-03-05
《PyTorch 1.0 中文文档 & 教程》
基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 加载数据文件 Seq2Seq模型 编码器 解码器 简单的编码器 带有注意力机制的解码器 训练 准备训练数据 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习题 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 译者:mengfu188 校对者:FontTian ...
13.1 x86
471
2020-10-28
《初学者逆向工程(Reverse Engineering for Beginners)》
13.1 x86 13.1.1 无优化的 MSVC 13.1.2 无优化的 GCC 13.1.4 优化后的 MSVC + OllyDbg 13.1.5 优化过的GCC 13.1 x86 13.1.1 无优化的 MSVC 让我们编译一下: _eos$ = - 4 ; size = 4 ...
1..
«
1
2
3
4
»
..20