文本生成 （一）---Seq2Seq结构训练解码历史杂记：参考结构1.seq2seq结构，又称encoder-decoder结构。训练2.根据标准答案来decode的方式为「teacher forcing」，而根据上一步的输出作为下一步输入的decode方式为「free running」。3.teacher forcing，这种操作的目的就是为了使得训练过程更容易。4.「计划采样」（schedul

@树莓派4B ubuntu serverssh服务器部署全过程详解（内网穿透)前言手头有个树莓派4B,放一边，觉着它不应该，堆在杂物堆里报废，干脆用它搭一个自己的linux服务器.（一）树莓派ubuntu sever系统烧录参考：树莓派的 100 种玩法 1 - 树莓派4 安装 Ubuntu Serverhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/2662104991.必要先下载文件

paddle 使用预训练模型做NER命名实体识别任务前言一：paddle NRE（1）开源链接（2）预训练模型（3）数据集（4）项目结构二：项目效果三：运行（1）相关环境前言paddlepaddle是百度的一个深度学习框架,该框架的生态环境中，有一个paddleNLP开源子项目，该项目提供了当前大部分NLP预训练模型训练好的模型参数，我们可以使用paddleNLP提供的预训练模型来做NER命名实体

线程是嵌入式linux必备的技能，本文参考韦东山老师的介绍视频记录线程相关使用。

嵌入式Linux实现TCP或UDP通信是使用Socket编程来实现。本文主要记录实现TCP UDP的细节。上面的TCP,UDP实现是参考韦东山老师的视频里的代码的。

生成对抗网络（GAN）原理详记前言一：什么是生成对抗网络（GAN）1.GAN是什么2.生成任务3.GAN的数学描述前言最近几天，入坑了生成对抗网络（GAN），主要是研读了缪茂文 潘志宏著写的《深入浅出GAN生成对抗网络原理剖析与Tensorflow实践》，这里把GAN一些基础的，必要的东西梳理一下。一：什么是生成对抗网络（GAN）1.GAN是什么GAN网络结构是由生成器和判别器组成，训练过程中，生

文章目录前言一：卡尔曼滤波法原理简单理解二：卡尔曼滤波法五条经典公式三：卡尔曼滤波法实现参考前言最近在做一个蓝牙定位的小项目，在采集ibeancon蓝牙基站RSSI信号强度数据时，噪声对精度的影响特别的严重，翻阅了些文献，里面提到一种卡尔曼滤波法，所以准备使用卡尔曼滤波法来处理我们收集来的一维rssi数据，这片文章，主要简单介绍了卡尔曼滤波法的原理，还有介绍一下如何用代码来实现卡尔曼滤波法。一：卡

数据标注这部分直接复制了paddleX里的文档数据标注。手机拍照图片旋转当您收集的样本图像来源于手机拍照时，请注意由于手机拍照信息内附带水平垂直方向信息，这可能会使得在标注和训练时出现问题，因此在拍完照后注意根据方向对照片进行处理，使用如下函数即可解决from PIL import Image, ExifTagsdef rotate(im):try:for orientation in ExifT

前言本文，转载一篇 使用esp8266获取心知天气免费天气数据的例子。当获取了 心知天气 免费服务秘钥后，可以直接使用最后的代码，获取某个地区的天气与温度数据。使用心知天气数据服务的准备工作使用心知天气服务前需要先完成一系列准备工作。包括注册账户，为账户添加产品以及获取私钥等。在这一节课程里我们将向您讲解如何完成以上操作ESP8266获取并解析心知天气数据本课中将通过一系列示例程序向您讲解如何使用

搞嵌入式Linux应用开发，GDB调试是必备技能，这里，简单记录一下GDB一些常用的调试方式。