Java电子教程 在这个简短的教程中，我将向您展示如何在Electron，Jetty和Vaadin之上构建自己的Java桌面工具包。 入门 我们将从Gradle构建系统和Node.js安装开始。 下载并安装Gradle的最新稳定版本： ：//gradle.org/releases/和Node.js： ： 创建一个新目录并在此目录中使用命令行运行： gradle init --type Java应用程序 Gradle将产生一组项目存根文件。 现在，您可以使用Intellij Idea或Eclipse as Java项目轻松打开目录。 让我们删除src/main/java/App.ja

Unity Modern XR示例 本教程介绍了如何使用Unity的新设置虚拟现实项目。 它具体显示了如何在不使用Unity的任何旧版工具且没有任何第三方资产的情况下做到这一点！ 这意味着它非常轻巧，仅需一个脚本即可运行。 完整的教程可以在上找到。

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WordGCN 使用图卷积网络在词嵌入中整合句法和语义信息 WordGCN概述 SynGCN概述：SynGCN使用图卷积网络来利用依赖上下文学习单词嵌入。 对于词汇表中的每个单词，该模型旨在通过基于使用GCN编码的依存关系上下文预测每个单词来学习其表示形式。 请参阅本文的第5节以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 安装用于评估学习的嵌入的。 可以从此下载本文中使用的测试和有效数据集拆分。 用提供的文件夹替换原始的~

通过双向LSTM-CNNs-CRF教程进行端到端序列标签 这是针对ACL'16论文的PyTorch教程 该存储库包括 资料夹 设置说明文件 预训练模型目录（笔记本电脑将根据需要自动将预训练模型下载到此目录中） 作者 安装 最好的安装pytorch的方法是通过 设置 创建新的Conda环境 conda create -n pytorch python=3.5 激活公寓环境 source activate pytorch 使用特定的python版本（python 3.5）设置笔记本 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user PyTorch安装命令： conda install pytorch torchvision -c pytorch NumPy安装 conda install -c anaco

TSNE-UMAP-嵌入可视化 一种简单易用的可视化嵌入方式！ 这个项目的博客文章在。 这个项目是什么？ 该项目是从派生。 它显示了如何在图像上使用预训练的InceptionV3模型并将其绘制在交互式3d地图中。 更新2020 Google已更新了嵌入项目，以支持新功能，其中包括对UMAP的支持。 为什么在独立投影仪上使用此功能？ 该项目使您可以可视化带有轻视堆栈的向量的任何阵列。 它旨在与任何库分离。 而且，它使用静态文件系统，因此您可以在不需要服务器的情况下发布结果。 例如 。 项目结构 |-- data <-- where to put raw data |-- Feature-extractor.ipynb <-- Demo of Embedding generation in a step by step fashion |-- index.html <-- The GU

这是图像字幕的教程。 这是我正在编写的第一篇，是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch，卷积和递归神经网络的基本知识。 如果您是PyTorch的新手，请先阅读PyTorch的和 。 问题，建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日：添加了两个新教程的工作代码-和 内容 客观的 为了构建可以为图像生成描述性标题的模型，我们提供了它。 为了使事情简单，让我们实现“显示，出席和讲述”文件。 这绝不是当前的最新技术，但仍然相当惊人。 作者的原始实现可以在此处找到。 该模型学习在哪里看。 当您逐字生成标题时，可以看到模型的视线在图像上移动。 这是有可能的，因为它具有“注意”机制，该机制可以使其专注于图像中与下一个要说的单词最相关的部分。 以下是在训练或验证期间未看到的测试图