用惯了 Phpstorm 的话，敲代码没方法提示令人不适，TP6模型类没方法提示因为缺少文档注释，可以将 tp5.1 的注释拿到tp6.0中，使其有方法提示 1....找到tp5.1的框架模型类源码文件 ---- 源码文件：thinkphp\library\think\Model.php 复制 \think\Model 文档注释中的 @method 没有 select...() 的方法提示 2....刚复制的 @method 粘贴到 TP6.0 的 \think\Model 中 ---- 源码文件：vendor\topthink\think-orm\src\Model.php 粘贴到此处 有 select
类--是一种代码的组织结构形式，是一种在软件中对真实世界中问题领域的建模方法。类有三个核心概念：封装、继承和多态。...可以通过类来对数据结构进行分类，比如汽车类，它是交通工具类的一个特例，后者是更广泛的类。 可以在软件中定义一个汽车类Car和交通工具类Vehicle来对这种关系建模。...在软件中，对不同的交通工具重复定义载人能力等方法是没有意义的，只要在Vehicle类定义一次，然后在Car类时，只要声明它继承(或扩展)了Vehicle类的基础定义就行。...Car类的定义就是对通用Vehicle类定义的特殊化。 这里要注意，尽管Vehicle类和Car类都会定义相同的方法，但实例中的数据可能是不同的。比如每辆车的识别码等。...在javascript中也有类似的语法，但是和传统的类完全不同。 js中只有对象，没有类这个概念。 类意味着复制，传统的类被实例化时，它的行为会被复制到实例中。类被继承时，行为也会被复制到子类中。
如果有不懂脚手架作用的老铁，可以参照下图，这就有点类似于工地上的脚手架，可以帮助工人们快速搭建该建筑的结构模型（话糙理不糙，说明问题即可）。 ?...假如你果真碰到这个类似的问题，可以考虑先将项目中的node_modules删除掉，然后重新cnpm install安装项目所需的依赖。通常这个情况，就会迎刃而解（不要问为什么，这可能是个偏方）。...接下来我想谈谈vue的生命周期和钩子函数。 每个 Vue 实例在被创建之前都要经过一系列的初始化过程。例如需要设置数据监听、编译模板、挂载实例到 DOM、在数据变化时更新 DOM 等。...开发的时候，写好data 剩下的事情就是 通过异步请求来交互data，UI层绑定事件改变data，在组件间传递data。 后记 在这个MVVM横行的时代，我已经渐渐的忘却了jQuery的存在。...本系列文章还没有结束，下篇，也可能是终结篇，即将来袭！
这篇文章讨论了Java面向对象概念中一个基本的概念--Field Hiding（成员变量隐藏） 成员变量在Java中能够被重写么？...Paste_Image.png 按照我们已有的多态的概念，第二个应该是输出sub才对，但却输出了super。这是为什么呢？...意思就是： 在一个类中，子类中的成员变量如果和父类中的成员变量同名，那么即使他们类型不一样，只要名字一样。父类中的成员变量都会被隐藏。在子类中，父类的成员变量不能被简单的用引用来访问。...而是，必须从父类的引用获得父类被隐藏的成员变量，一般来说，我们不推荐隐藏成员变量，因为这样会使代码变得难以阅读。...访问隐藏域的方法 就是使用父类的引用类型，那么就可以访问到隐藏域，就像我们例子中的代码 就是使用类型转换System.out.println(((Super)c1).s); 翻译自http://www.programcreek.com
最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。...因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。 ---- 前言 关于 Python 中的类与对象相关知识，网络上已经有非常多的教程。...本文需要读者已经了解 Python 中关于 列表、字典、自定义函数基本认知 ---- 物以类聚 每当我学习一个新的工具，都会自问："为什么我需要他？"...---- 我们可以把函数保存在字典中： 注意字典中的 show_me 没有执行函数(因为没有在函数名字后写括号)，只是保存了函数对象 那么当需要执行的时候，只需要： 因为 s2['show_me']...获取对象数据字典的 name 对应的数据 行12：实例 + 点 + 函数名字 + 括号 ，执行对应的函数 但是，为什么 show_me 函数中，有一个参数，但上面的调用却没有传入任何的东西？
目录 1 需求 2 代码实现 1 需求 现在有两个list集合，A 集合 B集合； 两个集合里面都存储user对象， 现在要将B集合里面，不在A集合的数据过滤出来之后，得到； 就是取差集； 2 代码实现
什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络...1.4 双向RNN 之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的，因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后⾯时间步决定。...**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ? 在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方向）怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项，直到输出所有地预测结果。...在这个反向传播的过程中，最重要的信息传递或者说最重要的递归运算就是这个从右到左的运算，这也就是为什么这个算法有一个很别致的名字，叫做**“通过（穿越）时间反向传播（backpropagation through...为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 由于RNN特有的memory会影响后期其他的RNN的特点，梯度时大时小，learning rate没法个性化的调整，导致RNN在train的过程中，Loss会震荡起伏
这个方法执行TensorFlow计算中的一步，而这个是通过运行必要的图表片段来执行每个Operation和评估在参数提取中传递的每一个Tensor来实现的。...除了将每一个输入节点乘以一个权重，网络中还增加了偏差（偏差在神经网络中的作用）。 输入乘以权重后,经过加法之后输入给偏差,数据还要经过一个激活函数。这个激活函数定义了每个节点的最终输出。...训练模型 在神经网络术语中, 一次epoch=一个向前传递(得到输出值)和一个向后传递(更新权重)。 需要记住tf.Session.run()方法么？我们来仔细地瞧一瞧吧。 ?...在本文开始的数据流图操作中，你使用的是和操作，但是我们也可以通过一系列的事情来运行。在整个神经网络运行，你要传递两件事：损失计算和优化步骤。...该形状的“None”元素对应于可变大小的维度” 在测试模型的时候，我们用一个更大的批次来供给，这就是为什么你需要定义一个变量批维度。
我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...准备数据 构建模型 创建一个扩展nn.Module基类的神经网络类。 在类构造函数中，将网络层定义为类属性。...使用网络的层属性以及nn.functional API操作来定义网络的前向传递 训练模型 分析模型的结果 回顾一下网络 目前，我们知道forward()方法接受张量作为输入，然后返回张量作为输出。...在深度学习基础知识系列中，我们在有关层的文章中解释说，不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层，这就是为什么我们将这些卷积层称为隐藏层。...隐藏的Linear层：第4层和第5层 在将输入传递到第一个隐藏的Linear 层之前，我们必须reshape() 或展平我们的张量。
首先，将输入和旧隐藏状态的箭头连接在一起。在本章前面编写的 RNN 中，我们将它们相加。在 LSTM 中，我们将它们堆叠在一个大张量中。...这让我意识到，随机在每个示例中删除不同的神经元子集将防止阴谋，从而减少过拟合。 在同一次采访中，他还解释了神经科学提供了额外的灵感： 我们并不真正知道为什么神经元会突触。...在语言模型中，输入嵌入表示从英语单词到激活的映射，输出隐藏层表示从激活到英语单词的映射。直觉上，我们可能会期望这些映射是相同的。...为了在 RNN 中保持状态，为什么按顺序将文本传递给模型很重要？ 什么是 RNN 的“展开”表示？ 为什么在 RNN 中保持隐藏状态会导致内存和性能问题？我们如何解决这个问题？ 什么是 BPTT？...为什么深度网络可能导致非常大或非常小的激活？这为什么重要？ 在计算机的浮点数表示中，哪些数字是最精确的？ 为什么消失的梯度会阻止训练？ 在 LSTM 架构中有两个隐藏状态为什么有帮助？
大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。...让我们用Thor的评论作为RNN模型的输入。...状态向量在处理评论中的下一个单词时传递给模型，并生成新的状态向量。我们只考虑在最后一个序列中生成的模型的输出。图6.4概括了这个过程。...以下代码包含RNN类：除了上述代码中的单词RNN之外，其他一切听起来与在前面章节中使用的非常类似，因为PyTorch隐藏了很多反向传播的复杂度。...initHidden函数有助于创建隐藏向量，而无需在第一次时声明调用RNN。让我们通过图6.5了解RNN类的作用。图片图6.5图6.5说明了RNN的工作原理。
什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）...传统神经网络(包括CNN)，输入和输出都是互相独立的。图像上的猫和狗是分隔开的，但有些任务，后续的输出和之前的内容是相关的。例如：我是中国人，我的母语是____。...在时间步t，输出层的输出和多层感知机中的计算类似： Ot=HtWhq+bqO_t=H_tW_{hq}+b_qOt=HtWhq+bq 1.4 双向RNN 之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前...在这个反向传播的过程中，最重要的信息传递或者说最重要的递归运算就是这个从右到左的运算，这也就是为什么这个算法有一个很别致的名字，叫做**“通过（穿越）时间反向传播（backpropagation through...为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 由于RNN特有的memory会影响后期其他的RNN的特点，梯度时大时小，learning rate没法个性化的调整，导致RNN在train的过程中，Loss会震荡起伏
在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...我们还没有使用softmax层，你很快就会明白为什么。 因为LSTM单元也输出隐藏状态，所以模型也返回这些隐藏状态，以便在下一个时间步骤(下一批单词序列)中将它们传递给模型。...我们还在每个epoch之前调用零状态函数来重置隐藏状态。 我们使用的损失函数是交叉熵损失，这就是为什么我们没有通过显式softmax层的输出，因为这个损失函数计算内部。...，我们向模型提供一些输入文本，例如，' A young woman '，我们的函数将首先对其进行标记，然后将其传递到模型中。...Hugging Face提供的带有LM头的GPT2Model的有趣之处在于，我们可以在此处直接传递标签（我们的输入令牌），并且标签在内部向右移动一级，模型与预测得分一起返回损失 也一样 实际上，它也返回模型中每一层的隐藏状态以及注意力得分
我认为这些概念以视觉方式表达会更加易于理解。这就是我在本文试图做的。阅读本文需要对深度学习有一定的了解。我希望本文可以成为您阅读上面提到的论文（和本文之后引用的注意力论文）的得力助手。...按设计，RNN 在每个时间步骤中接受两个输入：一个输入（在编码器的情况下，是输入句子中的一个单词）和一个隐藏状态。并且，单词需要用向量来表示。...在解码器 decoder 中，也会维护一个从一个时间步骤传递到下一个时间步骤的隐藏状态 hidden state。但我们目前关注的是模型的主要部分，所以没有在可视化中展示它。...在时间步骤 7 中，注意力机制使解码器 decoder 能够在生成英语翻译之前关注输入序列中的 “étudiant”（法语中的 “student”）。...这种在输入序列相关部分放大信号的能力使得注意力模型产生的结果优于没有注意力的模型。 让我们继续在这个高层抽象层面上查看注意力模型。
语言模型就是这样的东西：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 类似的，在时间序列中，我们常常也能遇见时间序列预测的任务。...x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）；U是输入层到隐藏层的权重矩阵...双向循环神经网络 对于语言模型来说，很多时候光看前面的词是不够的，比如下面这句话： 我的手机坏了，我打算____一部新手机。 可以想象，如果我们只看横线前面的词，手机坏了，那么我是打算修一修？...循环层将误差项反向传递到上一层网络，与普通的全连接层是完全一样的，在此仅简要描述一下。 循环层的加权输入netl与上一层的加权输入netl-1关系如下： ? 上式中 ?...一个主要的原因是，RNN在训练中很容易发生梯度爆炸和梯度消失，这导致训练时梯度不能在较长序列中一直传递下去，从而使RNN无法捕捉到长距离的影响。 为什么RNN会产生梯度爆炸和消失问题呢？
除此之外，也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。 言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前，我想先引入一个简单的例子，借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。...你可以把树突想象成人工智能网络中基于突触感知器的被赋予了权重的输入。然后，该输入在人工智能网络的『细胞体』中相加。如果得出的输出值大于阈值单元，那么神经元就会『兴奋』，并将输出传递到其它神经元。...ReLu 坏死是指网络中的神经元由于无法在正向传播中起作用而永久死亡的现象。 更确切地说，当神经元在向前传递中激活函数输出为零时，就会出现这个问题，导致它的权值将得到零梯度。...上图是一个三层感知机模型：一个输入层、一个隐藏层，以及一个输出层。然而，在深度学习或神经网络领域，人们并不叫它三层神经网络。...我想我们已经了解了如何构建一个神经网络模型甚至深度学习模型的所有知识，这些知识将帮助我们解决异或问题。 写这篇博客时，我顺便搭了一个简单的单隐藏层神经网络模型。图 14 是我使用的样例网络。
CNN 的前一个输入和下一个输入之间没有任何关联。所以所有的输出都是独立的。CNN 接受输入，然后基于训练好的模型输出。如果你运行了 100 个不同的输入，它们中的任何一个输出都不会受之前输出的影响。...那么第一个隐藏层将激活传递到下一个隐藏层上，依此类推。最后到达输出层。每一个隐藏层都有自己的权重和偏置项。现在问题变成了我们可以输入到隐藏层吗？ ?...所有的隐藏层都可以结合在一个循环层中。所以看起来就像下图： ? 我们在每一步都会向隐藏层提供输入。现在一个循环神经元存储了所有之前步的输入，并将这些信息和当前步的输入合并。...为了简化问题，我们用的是下面这个简单的词汇表。 ? 在上图中，隐藏层或 RNN 块在当前输入和之前的状态中应用了公式。在本例中，namaste 的字母 n 前面什么都没有。...我对该模型做了一些细微的改动以适合本文的要求。 ?
原标题：CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session 准备数据 建立模型 了解前向传递的转换 训练模型 分析模型的结果...输入层 隐藏的卷积层 隐藏的卷积层 隐藏的 linear 层 隐藏的 linear 层 输出层 我们使用PyTorch的nn.Module类构建了该网络，网络类的定义如下： class Network(...过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...> t = F.max_pool2d(t, kernel_size=2, stride=2) > t.shape torch.Size([1, 12, 4, 4]) self.conv2 输出结果的形状使我们能够了解为什么在将张量传递到第一线性层...文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^ 英文原文链接是： https://deeplizard.com
CNN 的前一个输入和下一个输入之间没有任何关联。所以所有的输出都是独立的。CNN 接受输入，然后基于训练好的模型输出。如果你运行了 100 个不同的输入，它们中的任何一个输出都不会受之前输出的影响。...那么第一个隐藏层将激活传递到下一个隐藏层上，依此类推。最后到达输出层。每一个隐藏层都有自己的权重和偏置项。现在问题变成了我们可以输入到隐藏层吗？ ?...所有的隐藏层都可以结合在一个循环层中。所以看起来就像下图： ? 我们在每一步都会向隐藏层提供输入。现在一个循环神经元存储了所有之前步的输入，并将这些信息和当前步的输入合并。...这个例子很简单，但从原则上讲这与人类的决策能力是一致的。这让我非常想知道我们作为人类是否真的很智能，或者说我们是否有非常高级的神经网络模型。我们做出的决策只是对生活中收集到的数据进行训练。...为了简化问题，我们用的是下面这个简单的词汇表。 ? 在上图中，隐藏层或 RNN 块在当前输入和之前的状态中应用了公式。在本例中，namaste 的字母 n 前面什么都没有。
- 输入矩阵X的形状是什么? - 那么隐藏层的权重矩阵 Wh 的形状，以及它的偏差向量’bh’的形状呢? - 输出层的权重矩阵 和它的偏差向量’bo’的形状是什么?...注意，当你在矩阵中添加一个偏差向量时，它会被添加到矩阵中的每一行中，也就是所谓的广播。 如果你想将电子邮件分类为是否垃圾邮件，你需要在输出层中需要多少个神经元?在输出层中应该使用什么激活函数?...为了计算梯度，反向传播使用反向模式autodiff(虽然在创建反向传播时并没有调用它，并且它已经被重新设计了好几次)。...下面是一个可以在基本的MLP中调整的所有超参数的列表: 隐藏层的数量 每个隐藏层中的神经元数量 每个隐藏层和输出层中使用的激活函数。 一般来说，“ReLU”激活函数是隐藏层的良好的默认值。...对于输出层，一般来说，需要的是用于二分类的逻辑激活函数，用于多类分类的softmax激活函数，回归不用激活函数。 如果MLP过拟合训练数据，可以尝试减少隐藏层的数量，减少每个隐藏层的神经元数量。
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