**简单循环神经网络（Simple RNN）** 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）是一种人工神经网络，特别适合处理序列数据，如文本、时间序列等。在这个项目中，我们关注的是一个名为 "simple-rnn" 的简单实现，它是用 C++ 编写的，适用于 kylpenfound.com 上的博客文章。通过这个实现，我们可以了解 RNN 的基本工作原理以及如何在实际编程中应用它们。 **RNN 的核心概念** 1. **序列数据处理**：不同于传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），RNN 允许信息在时间步之间传递，从而能够捕获序列数据中的长期依赖关系。 2. **隐藏状态**：每个时间步，RNN 会有一个隐藏状态（Hidden State），它不仅取决于当前输入，还取决于上一时间步的隐藏状态。这使得 RNN 能够记住之前的上下文信息。 3. **循环计算**：RNN 的计算是循环进行的，对于每个时间步，都会对输入和隐藏状态执行相同的权重矩阵运算。 4. **门控机制**：虽然标准 RNN 在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸问题，但有改进的变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），通过门控机制解决了这些问题。不过，本项目仅涉及基本的 RNN 模型。 **C++ 实现** 在 C++ 中实现 RNN 需要对矩阵操作、梯度计算和反向传播算法有深入理解。文件列表 "simple-rnn-master" 提示这是一个源代码仓库，可能包含了以下部分： 1. **模型定义**：包含 RNN 的架构，如隐藏层的大小、激活函数（通常为 tanh 或 sigmoid）等。 2. **前向传播**：实现从输入序列到输出序列的计算过程，包括对输入和隐藏状态的线性变换和非线性激活。 3. **反向传播**：计算损失函数关于权重的梯度，用于更新权重。 4. **优化器**：如随机梯度下降（SGD）、动量SGD或者更高级的优化算法如Adam。 5. **训练与预测**：数据预处理、训练过程的迭代、模型保存和加载功能。 **在 kylpenfound.com 博客中的应用** 博客文章可能会介绍以下内容： - RNN 的理论基础 - C++ 实现的细节和代码解析 - 如何将 RNN 应用于文本生成或序列标注任务 - 如何准备训练数据和评估模型性能 - 可能还会讨论实际运行中的挑战和解决方案 通过这个项目，读者不仅可以学习到 RNN 的基本概念，还能掌握 C++ 编程实现深度学习模型的方法。这对于想要深入理解 RNN 工作原理和实践应用的开发者来说是非常有价值的资源。

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发现很多时候我们在WordPress上发布一些文章的时候里面都包含了很多的代码，又不喜欢把代码压缩起来而喜欢让代码格式化显示，但是格式化显示通常会让文章内容看起来很多，不便于访问者浏览，所以今天就介绍一种可以展开/收缩文章内容的功能。 WordPress博客文章页添加阅读全文功能(阅读全文按钮)-酷库博客-第7张图片 教程如下： 1.在header.PHP中添加下面的代码，或者也可以单独写进一个js文件中然后在header.php中引入也可以。我是引入的。 2.在function.php中加入下面的代码： 3.可以优化一下代码，因为默认是靠左的，不好看，我们让他往中间一点显示，具体的距离可以自行调整。当然这一步忽略也是可以的。 在diy.css中添加以下代码： 4.下面就可以在文章中通过插入短代码 来使用此功能了。其中title是指添加一些提示内容，当然也可以省略title不写。 一方面可以优化WordPress主题内容页面的加载速度，另一方面可以有效提升用户体验。

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基于Python的Csdn博客爬虫(多线程) 说明 爬取Csdn某个博主的所有博文，并下载到本地(暂时只支持保存html格式)，加入了多线程，爬取更快速。 SpiderGui----------------->爬虫gui界面 CsdnBlogSpider------------>爬虫主程序 环境 Python3.4 运行 * 确保安装Python解释器。 * SpiderGui.py * 提示输入要爬取的博客名和开启线程数，根据自己需求配置 * 开始爬取，存储在当前目录的blog文件夹下 存在问题 本爬虫还不够完善，欢迎大家指导

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