Keras 自注意力
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处理顺序数据的注意力机制，考虑了每个时间戳的上下文。
安装
pip install keras-self-attention
用法
基本的
默认情况下，注意力层使用附加注意力并在计算相关性时考虑整个上下文。 以下代码创建了一个注意力层，它遵循第一部分中的方程（ attention_activation是e_{t, t'}的激活函数）：
import keras
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
model = keras . models . Sequential ()
model . add ( keras . layers . Embedding ( input_dim = 10000 ,
output_dim =
2021-11-30 20:14:56
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作业网址： :
#PART 1：如何运行代码
问题 4：Shell 脚本：q4.sh 运行大约需要 20 秒
给定从训练数据产生计数的代码 python count_cfg_freq.py parse_train.dat > cfg.counts --> 生成计数文件
用稀有替换单词并用稀有生成新的训练数据 python add_rare.py cfg.counts parse_train.dat > parse_train_rare.dat --> 将带有稀有的新源文件输出到 parse_train_rare.dat
生成稀有训练数据的计数 python count_cfg_freq.py parse_train_rare.dat > cfg_rare.counts --> 生成新的计数文件
问题 5：Shell 脚本：q5.sh 耗时不到 2 分钟
appllies cky_a
2021-11-19 12:50:55
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NestJS-Pino
:sparkles: :sparkles: :sparkles: 基于Pino的NestJS平台无关记录器，每条记录均带有REQUEST上下文 :sparkles: :sparkles: :sparkles:
例子
使用LoggerModule.forRoot(...)或LoggerModule.forRootAsync(...)导入模块：
import { LoggerModule } from "nestjs-pino" ;
@ Module ( {
imports : [ LoggerModule . forRoot ( ) ] ,
controllers : [ AppController ] ,
providers : [ MyService ]
} )
class MyModule { }
在控制器让我们使用Logger -用一样的API类：
import { Logger } from "nestjs-pino" ;
@ Cont
2021-11-19 11:37:07
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时空上下文视觉跟踪（STC）算法，包含matlab代码和多尺度C++代码，其中C++代码已经解决了边界处理问题。
实测，pc机上i7处理请，30fps
2021-11-16 00:03:46
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转化上下文文法为push down automata，输入文件识别；第一行为文件数，之后为文法，想转化为pda，然后再判断识别
2021-11-10 11:26:55
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自述文件，用于GEOS-Chem科学代码库
总览
该存储库（ ）包含GEOS-Chem科学代码库（又名GEOS-Chem化学模块）。 此存储库中包括：
GEOS-Chem科学例程的源代码；
创建GEOS-Chem运行目录的脚本；
运行GEOS-Chem测试的脚本；
驱动程序例程（例如“ main.F90”）使GEOS-Chem可以在几种不同的上下文中运行，包括：
GEOS-Chem“经典” （适合在单个节点上运行少于64个内核）
GCHP （GEOS-Chem“高性能，可以跨多个节点运行以实现高可伸缩性）
GEOS-GC （GEOS-Chem与NASA GEOS ESM耦合）
2021-10-25 10:28:39
6.23MB
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