Automatic Mixed Precision (AMP) Training

LATEX_TUTORIAL,USEFUL FOR FRESHMEN IN LATEX

HTML Tutorial ，HTML入门课程

matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 序列到序列（seq2seq）模型（，）在各种任务（例如机器翻译，语音识别和文本摘要）中都取得了巨大的成功。 本教程为读者提供了对seq2seq模型的全面理解，并展示了如何从头开始构建具有竞争力的seq2seq模型。 我们专注于神经机器翻译（NMT）的任务，这是带有wild的seq2seq模型的第一个测试平台。 所包含的代码轻巧，高质量，可立即投入生产，并结合了最新的研究思路。 我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意包装器，TensorFlow 1.2数据迭代器 结合我们在构建递归模型和seq2seq模型方面的专业知识 提供有关构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。 我们认为，提供人们可以轻松复制的基准非常重要。 结果，我们提供了完整的实验结果，并在以下公开可用的数据集上对我们的模型进行了预训练： 小型：由ET提供的TED演

2015年新书，《Radio Systems Engineering：A Tutorial Approach》，Springer出品，其中还介绍了SystemVue的仿真实验。目录如下： 1 Introduction to Radio Systems； 2 Modulation and Detection； 3 Typical System Performance Parameters； 4 Radio Channel Fundamentals and Antennas； 5 Noise, Nonlinearity and Time Variance； 6 Sensitivity and Dynamic Range； 7 Transceiver Architectures； 8 Case Studies； 9 Tutorials；

embed-pyqtgraph-tutorial：使用Qt Designer在PyQt UI中嵌入pyqtgraph图的演示

TutorialVMTKCoronariesCenterlinesMRI_Data_Winter2010AHM

PyTorch问答 该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行，并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识，想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说，该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容，但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。 问题回答 问答是一项重要的任务，基于此，可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文，并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨度，也就是说，它们可以直接在文章中找到。 为了训练这样的模型，我们使用数据集。 入门 名为“ QA的

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Onedimension/article/detail

P4可编程交换机在FPGA上的应用， P4语言的特性： 目标无关性：P4语言不受制于具体设备，所有可编程芯片都可以使用P4编程。 协议无关性：P4可以表达任何转发行为。 P4可以生成南向API，帮助控制器与数据平面交互。