dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) requests jieba cPickle numpy 谷歌最近开源了一个seq2seq项目 tensorflow推出了dynamic_rnn替代了原来的bucket，本项目就是基于dynamic_rnn的seq2seq模型。 这里我构建了一些对话预料，中文语料本身就比较稀缺，理论上来说语料越多模型的效果越好，但会遇到很多新的问题，这里就不多作说明。 对话语料分别在data目录下 Q.txt A.txt中，可以替换成你自己的对话语料。 用法: # 新增小黄鸡语料 # 添加 pyt

matlab分时代码智能RGV动态调度策略 ＃这些是带有随机故障的FMS双系统中项目RGV动态调度策略的代码。 在该项目中，我们研究了具有故障的柔性制造系统的最佳RGV调度策略。 我们将过程分为两种类型的单位周期，并基于概率模型提出了RGV搜索规则。 用Matlab编写的代码可以模拟系统的运行。 我们的策略被证明是有效的，从而使系统的效率提高了3.7％。 附言：有一个很长的故事……我可能会发表一篇文章！ 这是2018年美国全国大学数学建模大赛中问题B的扩展。很遗憾，由于许多原因，尽管模型和编码已完成，但我们并未在规定的时间内完成解决方案论文→→因此，比赛结束后，我于2018年10月将解决方案论文修改为一篇学术论文，并亲自将其提交给了北京的编辑。 但！ 他发表了很多评论，然后让我对其进行修改……→→由于我没有时间，所以修改从今年11月开始。 今天，我再次通过电子邮件提交了它……无论它是否被接受，我认为至少编码是一件好事，并且编写它们的人都很出色（hhhhhhhh）！而且我想与所有人分享人们。

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