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TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力序列序列模型

此外,若对TensorFlow使用技巧和方法感兴趣,欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著TensorFlow实战》。...但这个很难求解, 实际我们用序列方式实例化这个目标, 原来目标函数变为: maxθ∑i=0N−1logp(yi+1|x,yc;θ) \max_\theta {\sum_{i=0}^{N-...,i]}是已知序列, CC是已知序列窗口长度. 后面会提到, 这个窗口位置也是注意力关注位置, 在后面的训练过程中会根据学习到权重调整不同位置注意力概率大小....参数说明: y\textbf{y}: 参考摘要所有单词向量组成序列 x\textbf{x}: 正文所以单词向量组成序列 ii: 当前评估函数所对应位置 yc\textbf{y}_...是一个函数, 定义在/tensorflow/contrib/legacy_seq2seq/python/ops/seq2seq.py.

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SAP 如何将序列库存与序列号关联起来?

SAP 如何将序列库存与序列号关联起来? 笔者所在项目上,一些关键物料有启用序列号管理,方便实现追溯。正常情况下,物料库存应该与序列号是匹配。...但是也会因为系统设置漏洞,加上业务人员操作上没能做到账实相符及时过账,使得序列号库存与MMBE库存数据不一致。...比如物料号74000042有启用序列号管理,在工厂HKCS 存储地5010下有14个库存, ? 但是却无任何序列号与之对应, ? 查不到序列号, ? 这自然不能被业务部门所接受。...业务部门按建议做了线外盘点,发现了这14个缺失序列号。现在我们想将14个序列号与这14件库存关联起来,如何关联? 解决办法比较简单,就是使用MIGO做一笔转库,比如311(库存地点不变), ?...输入这14个序列号, ? 保存过账后,这14个库存就与这14个序列号关联起来了! 再去看MMBE结果, ? 系统就能正常显示这14个库存对应序列号了,如下图示: ? 序列号与库存匹配了!

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SAP 如何将序列库存与序列号关联起来?

SAP 如何将序列库存与序列号关联起来? 笔者所在项目上,一些关键物料有启用序列号管理,方便实现追溯。正常情况下,物料库存应该与序列号是匹配。...但是也会因为系统设置漏洞,加上业务人员操作上没能做到账实相符及时过账,使得序列号库存与MMBE库存数据不一致。...比如物料号74000042有启用序列号管理,在工厂HKCS 存储地5010下有14个库存, 但是却无任何序列号与之对应, 查不到序列号, 这自然不能被业务部门所接受。...业务部门按建议做了线外盘点,发现了这14个缺失序列号。现在我们想将14个序列号与这14件库存关联起来,如何关联?...再去看MMBE结果, 系统就能正常显示这14个库存对应序列号了,如下图示: 序列号与库存匹配了! 2020-1-17 写于苏州市。

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基于tensorflowLSTM 时间序列预测模型

RNN 递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN主要优点是,它能够处理序列数据,在传统神经网络或卷积神经网络,样本(sample)输入与输出是没有“顺序”概念,可以理解为,如果把输入序列和输出序列重新排布...,在一些特殊任务上,一些变式要优于标准LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上,常用方法主要有ARIMA之类统计分析,机器学习中经典回归分析等 统计分析(如ARIMA),将时间序列分为三个部分...tensorflow已经为我们准备好了LSTM层接口,根据需要配置即可。...,输出序列是t > t+23;也可以输入序列为t-24之前序列来预测t时候值,进行24次预测;也可以用t-1之前序列要预测t时,每次预测结果再代入输入预测t时刻之后值。...层输入和输出维度(这两个维度相同),也即为LSTMCellnum_units参数; # LEARNING_RATE:tensorflowoptimizer学习率; # EPOCH:迭代次数或训练次数

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.NET 序列化 & 反序列

序列化:将对象状态信息及类型信息,转换为一种易于传输或存储形式(流,即字节序列过程。 下图为序列化过程图示,图片来自微软官方文档: ? 反序列化:与序列化相反,将流转换为对象过程。...二进制序列化会将对象所有属性(即使访问修饰符是private)转换到流,XML/JSON则只转换访问修饰符为public属性。...XML/JSON序列化不受编程语言限制,C#使用XML/JSON序列化后数据JAVA可以很容易按照XML或JSON格式反序列化得到所需数据。相对而言,二进制序列化则受到编程语言限制。...除了上述三种序列化方式外,有些公司推出了自己序列化框架,如:谷歌protobuf 。...(pStr)); var newP2 = JsonConvert.DeserializeObject(pStr); 三张图片 下面三张图片均来自公众号:码农翻身文章——序列化: 一个老家伙咸鱼翻身

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Tensorflow序列化以及反序列巧妙方法

翻译 |王袆 整理 | MY 将类字段和 graph tensorflow 变量进行自动绑定,并且在不需要手动将变量从 graph 取出情况下进行重存,听起来有没有很炫酷?...序列化 —  to_graph 你可以通过调用 to_graph 方法来进行类序列化,这个方法会创建一个以字段为 key , tensorflow 变量名为值字典。...反序列化 —  from_graph 你可以通过调用 from_graph 方法来进行类序列化,这个方法通过我们在上文中构建字典内容,将类字段绑定到对应 tensorflow 变量上。...接下来我们将这个序列化后模型存到内存。 ? ? 接着我们重置 graph,并且重建模型。 ? ? 显而易见,变量并没有在 mnist_model 。 ? ?...结论 通过这次教程,我们了解了如何进行类序列化,以及如何在 tensorflow graph 中将类字段反绑到对应变量上。

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python序列对象

在很多入门书籍,会针对列表,元组,字符串单独进行介绍,看完之后,你会发现有部分操作是相通,比如根据下标进行访问操作 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> b = (1, 2,...其实不然,在python,有一种类型,称之为sequence, 序列类型,常见list, tuple, str, range都属于序列类型。...可变序列 不可变序列 元组, 字符串以及range类型是不可修改,属于不可变序列类型,list可以动态修改,属于可变序列类型。...((1, 2, 3, 4, 5)) 15 7. in操作符 用于查看序列是否包含特定元素,用法如下 >>> 1 in (1, 2, 3, 4, 5) True >>> 1 not in (1, 2,...方法 统计序列某个元素出现次数,用法如下 >>> 'abbc'.count('b') 2 >>> (1, 2, 3, 3, 5).count(3) 2 11. index方法 返回序列某个元素第一次出现下标

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再谈Silverlight对象序列化反序列

曾经发过一篇如何在Silveright利用XmlSerializer序列化对象文章“Silverlight序列化”,限于当时认识有限,一度以为silverlight只有这一种办法,今天意外发现...可能有朋友注意到了,在最新.net4.0,这个命名空间下貌似有json序列化功能了,但在sl4.0正式发布前,sl3.0(及以下版本)还是没办法玩,其实silverlight3.0是可以json...序列化方式 这个在命名空间System.Runtime.Serialization下 下面演示了三种方式对象序列化与反序列化,值得一提是:silverlight不管用哪一种方式序列化,对象类定义中都无需添加...可以看到,如果: 用json方式序列化以及反序列化,最终会引入50k"System.Json.dll",序列化后字节数最少; XmlSerializer方式,最终会引入314k"System.Xml.Serialization.dll...(比如socket编程),最好使用json方式序列化; 如果想让最终xap体积最小(以达到最快加载速度),最好使用DataContractSerializer方式; 一般不建议使用XmlSerializer

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Java序列

序列化 1.1 序列化概述 Java中提供了一种序列化操作方式,用一个字节序列化来表示一个对象,该字节序列化中保存了【对象属性】,【对象类型】和【对象数据】。...把字节序列化保存到文件,就可以做到持久化保存数据内容。 从文件读取字节序列化数据,可以直接得到对应对象。...1.2 ObjectOutputStream类 将对象数据序列化,保存到文件 构造方法 Constructor ObjectOutputStream(OutputStream out); 输出字节流对象作为当前方法参数...不遵从无法进行序列化操作 序列化之后从文件读取序列化内容,转换成对应对象, ClassNotFoundException 对应类没有找到。...对应类型没有导包,不存在… InvalidClassException 类型不一样 序列化之后每一个类都会有一个serialVersionUID,该编号在使用过程序列化 和反序列化必须一致

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文本序列深度学习

更抽象说,词向量之间几何关系应该反映这些单词之间语义关系。词嵌入意味着将自然语言映射到几何空间中。...:将整数下标(代表一个某个单词)映射到一个稠密向量上。...但是,批处理所有序列必须具有相同长度(因为需要将它们打包到单个张量),因此比其他序列序列应该用零填充,并且应该截断更长序列。...输出张量每个时间步t包含关于输入序列时间步长0到t信息 - 关于整个过去。...# 可以将RNN用于时间序列回归(“预测未来”),时间序列分类,时间序列异常检测以及序列标记(例如识别句子名称或日期); 可以使用1D convnets进行机器翻译(序列序列卷积模型,如SliceNet

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【GEE】8、Google 地球引擎时间序列分析【时间序列

1简介 在本模块,我们将讨论以下概念: 处理海洋遥感图像。 从图像时间序列创建视频。 GEE 时间序列分析。 向图形用户界面添加基本元素。...但是,此方法可以掩盖感兴趣唯一值,例如最小和最大浓度。在此示例,我们将构建一个类似的数据集,但不会减少一年图像。因此,我们将为我们选择每一年每一天提供价值。将以下代码添加到您脚本。...该ee.Filter.calendarRange()功能允许您按图像元数据(时间戳、日、月、年)时间元素进行过滤。在我们例子,我们选择是在一年第四个月到第七个月之间拍摄图像。...重要是数据就在那里,只是需要付出努力。 7结论 在本模块,我们开发了一种方法,使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度时间序列数据,以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级影响。...该系统规模和复杂性表明,要得出有关实际影响结论性结果将需要大量额外工作。但是从这个过程可以清楚地看出,GEE 提供了进行时间序列分析计算能力和灵活性。

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JavaJSON序列化和反序列

Jackson API 序列化 反序列化 容器序列化和反序列化 Jackson 注解 `@JsonProperty` `@JsonIgnoreProperties` 和 `@JsonIgnore...Since` `@SerializedName` 参考资料 Java 和 JSON 序列化 JSON(JavaScript Object Notation)是一种基于文本数据交换格式。...null 值,考虑从 JSON 中去掉该属性,除非它存在有很强语义原因 序列化枚举类型时,使用 name 而不是 value 日期要用标准格式处理 设计好通用分页参数 设计好异常处理 JSON...自然顺序序列化,可以配置 JSONType.alphabetic,使用方法如下: @JSONType(alphabetic = false) public static class B {...MyValue.class); // or: value = mapper.readValue("{\"name\":\"Bob\", \"age\":13}", MyValue.class); 容器序列化和反序列

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AS3序列化与反序列

AS3序列化功能其实比较弱,Adobe官方第三方json序列化工具类可以把对象属性序列化为字符串,并反序列化为对象。但如果对象定义了自己function,则这部分序列化时将被忽略。...trace(obj2.name,obj2.sex);//输出:yjm Male 另外在实际开发,也常会遇到将图片数据序列化与反序列场景(比如在二个flash之间转送图片),有二种办法实现: 1....com.adobe.images.JPGEncoder; import flash.display.Bitmap; var bytes:ByteArray; var bit:SampleImage;//SampleImage是库图片链接...,如果要想100%无损序列化及反序列化,可以使用下面这种方法 2.图片质量无损序列化/反序列化 来源:http://bbs.9ria.com/forum-43-1.html import flash.events.MouseEvent...flash.events.Event; import flash.net.FileReference; var bytes:ByteArray; var bit:SampleImage;//SampleImage是库图片链接

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PHP对象序列化和反序列

在需要恢复地方使用unserialize()函数即可 php类魔术方法__sleep和__wakeup 在众多php类魔术方法(另一篇文章有简单介绍 PHP类,魔术方法),有两个是跟序列化有关...__sleep() 在对象被调用serialize时隐式唤起,可以返回需要参与序列属性数组 __wakeup() 当调用unserialize恢复对象时候,会被隐式唤起,可以做一些初始化工作 简单实战...所以当我们在序列化该类对象时,不应该包含这两个属性,而应该在wakeup时候,动态取配置文件值然后设置进去。...$this->cli){ echo "only cli\n"; } } // 设置规定参与序列属性 public function...true; $class->isCli = true; $str = serialize($class); var_dump(unserialize($str)); // 得到以下对象,isDev不会序列化原始对象属性

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Silverlight序列

序列化简言之是这样一种能力:能够把复杂对象(Object)变成某种格式字符串(常见格式有xml,string,二进制文件等),这样可以方便在各种系统传输或交换(比喻socket编程数据包只能用...,构造一个复杂对象,然后序列化为二进制格式,得到该格式后,再反序列化(还原)为复杂对象 Winform序列化 1 using System; 2 using System.IO; 3...传统序列化方式有很多被精减掉了(比如BinaryFormatter之类),唯一得以保存只剩下System.Xml.Serialization,所以SL只能通过xml来序列化对象(虽然xml序列化后字节数相对...Binary有点大,不过我们也别无选择),另外有一点很让人不习惯是,需要序列自定义类,居然不需要加[Serializable],[DataMember]这类标记!...(这一点让我郁闷了好久,还为此在网上疯狂百度,google为啥sl不识别Serializable) 1.先定义一个需要序列类 自定义类 namespace SerializeDemo {

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Python时间序列分解

时间序列分解是一种技术,它将时间序列分解为几个部分,每个部分代表一个潜在模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程,我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。...首先,我们来讨论一下时间序列组成部分: 季节性:描述时间序列周期性信号。 趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。 噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下东西。...result=seasonal_decompose(df['#Passengers'], model='multiplicable', period=12) 在季节性分解,我们必须设置模型。...同样,我们可以一次绘制每个组件 result.plot() 总结 通常,在查看时间序列数据时,很难手动提取趋势或识别季节性。...幸运是,我们可以自动分解时间序列,并帮助我们更清楚地了解组件,因为如果我们从数据删除季节性,分析趋势会更容易,反之亦然。 作者:Billy Bonaros deephub翻译组

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TensorFlow深度学习笔记 文本与序列深度模型

遵循这样一个思想:相似的词汇出现在相似的场景 不需要知道一个词真实含义,词含义由它所处历史环境决定 Embeddings 将单词映射到一个向量(Word2Vec),越相似的单词向量会越接近...新词可以由语境得到共享参数 Word2Vec 将每个词映射到一个Vector列表(就是一个Embeddings)里,一开始随机,用这个Embedding进行预测 Context即Vector列表里邻居...,可以更高效地查找最近单词,但降维过程要保持邻居关系(原来接近降维后还要接近) t-SNE就是这样一种有效方法 类比 实际上我们能得到不仅是单词邻接关系,由于将单词向量化,可以对单词进行计算...在每轮训练,需要判断至今为之发生了什么,过去输入所有数据都对当下分类造成影响 一种思路是记忆之前分类器状态,在这个基础上训练新分类器,从而结合历史影响 这样需要大量历史分类器 重用分类器,只用一个分类器总结状态...,到一个RNN里,将输出输入到另一个逆RNN序列,形成另一种序列,比如,语言翻译 如果我们将CNN输出接到一个RNN,就可以做一种识图系统 循环神经网络实践 觉得我文章对您有帮助的话,给个star

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JAVA序列化和反序列静态成员问题

JAVA序列化和反序列化主要用于: (1)将对象或者异常等写入文件,通过文件交互传输信息; (2)将对象或者异常等通过网络进行传输。 那么为什么需要序列化和反序列化呢?...(); // 静态成员属于类级别的,所以不能序列化,序列化只是序列化了对象而已, // 这里不能序列意思,是序列化信息不包含这个静态成员域,下面...在序列方法,将对象成员变量word设置成了"123",i设置成了"2",注意这里i是静态变量,那么以通常序列化和反序列理解来看,无非就是一个正过程和一个逆过程,最终经过反序列化后,输出对象...大家注意,上面的程序是直接在一个JVM一个进程操作完了序列化和反序列所有过程,故而JVM已经保存了i = 2,所以i值没有变化,所以再次读出来肯定还是2。...,然后进行了反序列化,最终输出对象word和i值,这个程序输出结果才是word = "123", i = 0 这个才是正确结果,这是因为序列化和反序列化都有自己main方法,先序列化,然后JVM

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时间序列轨迹聚类

时间序列聚类在时间序列分析是非常重要课题,在很多真实工业场景中非常有用,如潜在客户发掘,异常检测,用户画像构建等。...首先,时间序列一般存在大量噪声,这会引入较大误差;其次,时间序列很多时候存在错位匹配情况,需要采用相似性度量算法来解决,实际需要根据场景做额外处理;最后,聚类方法和参数选择也有不少讲究。...在距离定义其中最常见、也是最基本就是以下三个条件: 两个时间序列距离是非负,当且仅当两个时间序列是完全相同时候,距离才为0; 满足对称性,也即 d(a,b)=d(b,a),或者小于某个阈值...其实这就是一种符号匹配思想,将时间序列语义化映射到符号或者字符串上,不仅仅是离散化,也可以直接来表示时间点之间差值或者变化率等信息。...而我们拿到时间序列通常是利用滑窗从一个完整时间序列上截取下来,在实际应用,我们可以利用不仅仅去对比两个滑窗下时间序列距离,而可以允许滑窗错位对比,从而解决时间序列异位问题。

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