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VS Code写python快捷输入if __name__ == ‘__main__‘:

pycharm老用户都知道,直接输入main就会自动提示if __name__ == '__main__':代码块。但在VS Code中,不行,不过可以手动配置上,方法如下。点击VS Code左下角小齿轮,点击“用户代码片段”在弹出下拉框中选择python,会打开一个配置文件python.json给python.json添加"Print to console"项,修改后如下:{"Print to

#python#vscode#pycharm
Attention机制在问答系统中的应用:QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM 参考论文Attentive Pooling Networks

文章目录摘要代码(Pytorch)经典问答系统模型简述基于attention机制的问答系统简述实验参数设定与实验结果摘要本文复现和整理了关于问答系统的4个经典模型:QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM。其中AP-CNN和AP-biLSTM是对前两种模型的改进,即引入了attention机制。主要参考论文《Attentive Pooling Networks》Co-at

#cnn#lstm
sharelist+RaiDriver将阿里云盘映射到本地磁盘

摘要阿里云盘等众多网盘业务正在被广泛应用,但只能在其软件界面查看且不能编辑。为了更方便的使用网盘,我们可以把网盘映射为本地磁盘,这样就可以从资源管理器中打开网盘,像打开CDEF盘一样方便。方法使用开源工具sharelist(https://github.com/reruin/sharelist)获取网盘的文件结构,然后使用RaiDriver(https://www.raidrive.com/)将其

win10系统python编程使用MPI实现分布式计算(mpi4py)

文章目录参考什么是MPI?安装MPI所需的环境1. 安装VSCompiler2. 安装mpi4py3. 安装MS-MPI测试参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/157804393?from_voters_page=truehttps://www.cnblogs.com/starryxsky/p/10344344.html什么是MPI?MPI (Message Passin

#python
ABAE算法笔记与pytorch实现《An Unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction》

前言最近在实现模型时需要用到ABAE算法提取语句的aspect,记录一下。该算法在论文《An Unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction》中被提出。有一篇文章写了比较详细的中文翻译:点击直达。这里是原文作者的代码,用theano和keras写的。然后我使用pytorch复现该代码。代码pytorch实现ABAE模型:https

#深度学习
深度学习入门 FashionMNIST数据集训练和测试(30层神经网路)

使用pytorch框架。模型包含13层卷积层、2层池化层、15层全连接层。为什么叠这么多层?玩。FashionMNIST数据集包含训练集6w张图片,测试集1w张图片,每张图片是单通道、大小28×28。import argparseimport torchimport torch.nn as nn# 指定torch.nn别名nnimport torch.optim as optimimport to

#深度学习
【JetBrains】PhpStorm调试docker容器中的php项目

已经通过docker容器启动了一个web服务,并在宿主机可以访问http://localhost:8080访问网页。现在想使用phpstorm打断点调试代码。

文章图片
#phpstorm#docker#php
论文(基于内容的推荐系统):GraphCAR: Content-aware Multimedia Recommendation with Graph Autoencoder

论文研读、翻译与模型实现:GraphCAR: Content-aware Multimedia Recommendation with Graph Autoencoder

7种Normalization总结(batch normalization,layer normalization,Weight Normalization,Cosine Normalization)

文章目录七种normalization1. Normalization动机原理优点缺点2. Batch Normalization动机原理优点缺点3. Layer Normalization动机原理优点4. Instance Normalization动机原理优缺点5. Group Normalization动机原理6. Weight Normalization动机原理优点7. Cosine No

#机器学习#计算机视觉#深度学习
论文笔记+模型实现TransNets: Learning to Transform for Recommendation

TransNets: Learning to Transform for Recommendation论文中文讲解,使用pytorch1.60实现TransNets

#深度学习
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