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HMM

HMM(Hidden Markov Model), 也称隐性马尔可夫,是一个概率,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。 把这两个东西总结起来,就是整个HMM。这个描述了隐性状态的转换的概率,同时也描述了每个状态外在表现的概率的分布。 4.2 码(Decoding) 码的过程就是在给出一串序列的情况下和已知HMM的情况下,找到最可能的隐性状态序列。? HMM的学习(Learning): 语音识别的学习和上文中通过观察骰子序列建立起一个最有可能的不同.  主流的方法有三种:第1类是基于语言学知识的规则方法,如:各种形态的最大匹配、最少切分方法;第2类是基于大规语料库的机器学习方法,这是目前应用比较广泛、效果较好的决方案.用到的统计有N元语言

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BERT

2 2.1 基本思想 Bert之前的几年,人们通过DNN对语言进行“预训练”,得到词向量,然后在一些下游NLP任务(问题回答,自然语言推断,情感分析等)上进行了微调,取得了很好的效果。 对于下游任务,通常并不是直接使用预训练的语言,而是使用语言的副产物--词向量。实际上,预训练语言通常是希望得到“每个单词的最佳上下文表示”。 要注意的是Masked LM预训练阶段是不知道真正被mask的是哪个词,所以每个词都要关注。 这样的话,要比单向收敛得慢,不过结果的情境意识增加了。 为了帮助区分开训练中的两个句子,输入在进入之前要按以下方式进行处理:在第一个句子的开头插入 标记,在每个句子的末尾插入 标记。

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    OSI

    OSI?OSIOSI七层通过七个层次化的结构是不同的系统的不同网络之前实现可靠通信。完成中继功能的节点通常称为中继系统。在OSI七层中,处于不同层的中继系统具有不同的名称。 OSI七层物理层在OSI参考中,物理层(Physical Layer)是参考的最低层,也是OSI的第一层。 网络层网络层(Network Layer)是OSI的第三层,它是OSI参考中最复杂的一层,也是通信子网的最高一层。网络层的主要任务通过路由选择算法,为报文或分组通过通信子网选择最适当的路径。 决主要问题在实现网络层的功能时,需要决的主要问题寻址交换路由算法连接服务传输层OSI的下3层主要是数据通信功能,上面的3层主要是数据处理。 寻址使用远程地址建立会话连接表示层表示层Presentation Layer是OSI的第六层,它对来自应用层的命令和数据进行释,对各种语法赋予相应的含义,并按照一定的格式传送给会话层表示层的主要功能是数据格式处理数据的编码压缩和压缩数据的加密和密应用层应用层

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    Java 内存

    在共享内存并发里,同步是显示进行的,程序员必须显示指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥进行。在消息传递的并发里,由于消息的发送必须在消息的接受之前,因此同步是隐式进行的。 上面讲到了Java线程之间的通信采用的是过共享内存,这里提到的共享内存指的就是Java内存(简称JMM),JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 为了更好的理Java内存的工作方式,下面就JVM对Java内存的实现、硬件内存及它们之间的桥接做细介绍。 细说明和异常抛出:? 关于synchronized和Lock的使用,参考:关于synchronized和ReentrantLock之多线程同步1.定义:在执行程序时,为了提高性能,编译器和处理器会对指令做重排序。

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    OSI七层

    OSI七层 OSI是一种开放系统互连参考 (Open System Interconnect 简称OSI),是国际标准化组织(ISO)和国际电报电话咨询委员会(CCITT)联合制定的开放系统互连参考 2 数据链路层定义数据链路可以粗略地理为数据通道。 另外,当一条物理信道建立之后,被一对用户使用,往往有许多空闲时间被浪费掉.人们自然会希望让多对用户共用一条链路,为决这一问题就出现了逻辑信道技术和虚拟电路技术。 总 结 OSI七层是一个理论,实际应用则千变万化,因此更多把它作为分析、评判各种网络技术的依据;对大多数应用来说,只将它的协议族(即协议堆栈)与七层作大致的对应,看看实际用到的特定协议是属于七层中某个子层 使人们容易探讨和理协议的许多细节。在各层间标准化接口,允许不同的产品只提供各层功能的一部分,(如路由器在一到三层),或者只提供协议。 ?

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    JVM内存

    在Java中,JVM内存主要分为堆,方法区,程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈,如下图? 今天我们就分别讲一下这几个区域的作用堆堆是JVM内存中最大的一块内存,该内存是被多有线程共享,几乎所有的对象和数组都在堆上分配,堆被划分为新生代和老年代,新生代又分为Eden和Survivor区,最后 HotSpot虚拟机使用永久代实现方法区,但是在其他虚拟机中,例如Oracle的JRockit,IBM的J9就不存在永久代的说法,可以说,HotSpot虚拟机中,设计人员使用永久代实现JVM内存的方法区 ,在加载类的时候,JVM会先加载class文件,而在class文件中除了有类的版本,字段,方法和接口等描述信息,还有一项信息就是常量池,为常量池存放的是字面量和符号引用 字面量就是字符串,基本类的常量 例如,类中的一个字符串常量在class文件中,存放在class文件常量池中,在类加载完之后,JVM把这个字符串常量放到了运行时常量池,而在析阶段,会指定该字符串对象的索引值,运行时常量是共享的,所以

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    OSI七层

    OSI 七层通过七个层次化的结构使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最主要的功能就是帮助不同类的主机实现数据传输 。完成中继功能的节点通常称为中继系统。 物理层在OSI参考中,物理层(Physical Layer)是参考的最低层,也是OSI的第一层。物理层的主要功能是:利用传输介质为数据链路层提供物理连接,实现比特流的透明传输。 表示层表示层(Presentation Layer)是OSI的第六层,它对来自应用层的命令和数据进行释,对各种语法赋予相应的含义,并按照一定的格式传送给会话层。 OSI7层的小结由于OSI是一个理想的,因此一般网络系统只涉及其中的几层,很少有系统能够具有所有的7层,并完全遵循它的规定。在7层中,每一层都提供一个特殊的网络功能。 以下是TCPIP分层       TCPIP四层参考  TCPIP协议被组织成四个概念层,其中有三层对应于ISO参考中的相应层。

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    SDAccel存储

    通过上图可知,在OpenCL中提供的存储中,有如下几种Memory类Host MemoryHost Memory指的是连接在主板上的内存条,仅供host进行数据读取。

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    概率图

    B站讲概率图考虑三个随机变量a,b,c,其联合概率分布为:P(a,b,c)=P(a)P(bmid a)P(cmid a,b)将上述三个随机变量抽象成有向图中的3个结点对于每个条件概率,在图中添加相应的链接 概率图(Probabilistic Graphical Model)就是一类用图来表达随机变量之间关系的概率:用一个结点表示一个或一组随机变量结点之间的边表示变量间的概率关系根据边的性质不同,概率图大致可以分为两类 在使用概率时,条件独立起着重要的作用,它简化了的结构,降低了训练和推断的计算量贝叶斯网络贝叶斯网络结构mathcal{G}是一个有向无环图,其中每个结点对应于一个随机变量。 ,边缘概率就是求和;对于连续随机变量,边缘概率通过积分求。 以下图为例,细讲变量消去的工作流程。假设推断目标是计算边缘概率P(X_5)?

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    Java内存(一)

    本文开始死磕JMM(Java内存)由于知识点较多,分来写该文为JMM第一篇技术往往是枯燥的,本文文字较多目前是JMM第一章,文末有惊喜1. JMM是什么? 在共享内存中的并发中线程是通过读取主内存的共享信息来进行隐性通信的。在消息传递通信中线程之间没有公共的状态,只能通过发送消息来进行显性通信。 在消息传递的并发中发送消息必须是在消接收之前,所以同步时隐式的。 2.为什么要涉及到线程并发通信java内存其实可以说是Java并发内存,在Java中是采用的共享内存的方式,所以Java线程之间的通信是隐式进行的,对我们是完全透明的,如果你不了通信机制的话会产生各种线程可见性的问题 4.JMM是一个抽象的概念,并不是真实的存在,它涵盖了缓冲区,寄存器以及其他硬件和编译器优化。

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    神经网络

    不同的层可能会对其输入执行不同类的转换。可能在多次遍历图层之后,信号从第一个(输入)到最后(输出)层传播。ANN方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式决问题。 神经网络单层神经元神经元包括输入和输出,连接是神经元中最重要的东西,每个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法是训练权重,使权重调整到最佳值,使网络的预测效果更好。? 在MP里,函数g是sgn函数,也就是取符号函数。这个函数当输入大于0时,输出1,否则输出0。 当然一个神经元可以引出多个值相同的输出,目的是传向其他更多的神经元。 多层神经网络(另开一篇)2006年,Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文,首次提出了“深度信念网络”的概念。 此外,没有必要设计一种算法来执行特定的任务;也就是说,没有必要了该任务的内部机制。它们也非常适合于实时系统,因为它们的快速响应和计算时间是由于它们的并行架构。

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    Flink TaskManager 内存

    Flink TM 内存 image-20210403163557657.png 在 Flink 1.12.0 版本中对 UI 进行了改进,在 TM 的页面增加了一个内存图,清楚的显示了每个区域的内存配置以及使用情况 Total Process Memory 对应 YarnMesos等容器化部署式(需要用户指定),相当于申请容器的大小,Total Flink Memory 对应 standalone 部署式(需要用户指定

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    第94天:CSS3 盒

    CSS3盒设定为border-box时 width = border + padding + content 盒设定为content-box时 width = content所谓定盒即可以指定

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    网络互联参考

    TCPIP协议参考TCPIP是20世纪70年代中期美国国防部为ARPANET开发的网络体系结构, TCPIP是一组用于实现网络互连的通信协议。Internet网络体系结构以TCPIP为核心。 基于TCPIP的参考将协议分成四个层次,它们分别是:网络访问层、网际互连层、传输层(主机到主机)、和应用层。 ? 4.1 TCPIP各层对应的协议 ? 4.2TCPIP与OSI的比较相同点:1)两者都是以协议栈的概念为基础2)协议栈中的协议彼此相互独立3)下层对上层提供服务不同点:1)OSI是先有;TCPIP是先有协议,后有2)OSI适用于各种协议栈 ;TCPIP只适用于TCPIP网络3)层次数量不同4.3 TCPIP各层介绍:4.3.1 物理层-网络的基础物理层是TCPIP的最底层1)功能:物理层为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备,为数据传输提供可靠的环境 4.3.5 应用层应用层对应于OSI参考的高层,为用户提供所需要的各种服务,例如:FTP、Telnet、DNS、SMTP等. 是用户与网络的接口。

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    扩展Yarn资源1

    4.如何实现扩展YARN资源? issues.apache.orgjirabrowseYARN-2140和HDFS bandwidth( YARN2681).https:issues.apache.orgjirabrowseYARN-2681 本文档提出了将YARN资源扩展为更加灵活的 我们建议更改资源以支持可由群集管理员定义的任意、countable资源。 当我们谈到countable资源时,我们指的是资源的分配和释放是一个简单的减法和加法操作的资源类。 扩展YARN资源 ResourceManager在我们提出的中,我们添加一个新的配置文件“resourcetypes.xml“,管理员可以使用它来添加新的资源类。 资源名称与Kubernetes资源中的资源名称相似(链接位于参考部分)。 NodeManager类似的,我们建议添加一个新的文件“nodere-sources.xml“,来指定节点的资源使用量。

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    看一遍就理:IO

    可以考虑IO复用,去决这个问题。IO多路复用 既然NIO无效的轮询会导致CPU资源消耗,我们等到内核数据准备好了,主动通知应用进程再去进行系统调用,那不就好了嘛? IO多路复用之epoll为了决selectpoll存在的问题,多路复用epoll诞生,它采用事件驱动来实现,流程图如下:epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd(文件描述符),一旦基于某个 阻塞、非阻塞、同步、异步IO划分 IO阻塞IO同步阻塞非阻塞IO同步非阻塞IO多路复用同步阻塞信号驱动IO同步非阻塞异步IO(AIO)异步非阻塞一个通俗例子读懂BIO、NIO、AIO 参考与感谢 程序员应该这样理IOLinux IO式及 select、poll、epollIO 知多少 | 理论篇100%弄明白5种IO参考资料程序员应该这样理IO: https:www.jianshu.compfa7bdc4f3de7Linux IO式及 select、poll、epoll: https:segmentfault.coma1190000003063859IO 知多少 | 理论篇: https:cloud.tencent.comdeveloperarticle1648650100%

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    深度历险:Redis 内存

    在了 Redis 的 5 种对象类的用法和特点的基础上,进一步了 Redis 的内存,对 Redis 的使用有很大帮助,例如:估算 Redis 内存使用量。 了 Redis 内存可以选择更合适的数据类和编码,更好的利用 Redis 内存。分析决问题。当 Redis 出现阻塞、内存占用等问题时,尽快发现导致问题的原因,便于分析决问题。 这篇文章主要介绍 Redis 的内存(以 3.0 为例),包括 Redis 占用内存的情况及如何查询、不同的对象类在内存中的编码方式、内存分配器(jemalloc)、简单动态字符串(SDS)、RedisObject 等;然后在此基础上介绍几个 Redis 内存的应用。 而对于 SDS,由于可以记录 len 和 free,因此除了字符串长度和空间数组长度之间的关联,可以在此基础上进行优化。

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    TensorFlow Wide And Deep 与应用

    鉴于网上对 wide and deep 的相关描述和讲并不是特别多,我们将这段时间对 TensorFlow1.1 中该的调研和相关应用经验分享出来,希望对相关使用人士带来帮助。 wide and deep 是基于 TF.learn API 来实现的,其源代码实现主要在 tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators 为了更深入了,以下我们对 wide and deep 的相关代码进行了分析,力求决如下疑问: (1) 分别用于线性和 DNN 训练的特征是如何定义的,其内部如何实现;(2) 训练中线性和 下面我们重点针对特征和训练这两方面进行读。 的一个不足之处是在测试集合的泛化能力,通过 embedding column 将离散特征连续化,根据标注学习特征的向量形式,如同矩阵分中学习物品的隐含因子向量或者词向量中单词的词向量。

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    ASP.NET Core的配置(2):配置

    接下来我们将会对由这三个核心对象组成的配置进行细介绍,不过在此之前我们有必要来认识配置信息在不同载体中所体现出来的三种结构。 配置的终极目的在于将具有不同来源的配置转换成Configuration对象,配置源和Configuration对象本身分别体现了配置的原始结构和逻辑结构,所以配置旨在实现配置数据从原始结构向逻辑结构的转换 除此之外,这个方法还具有一个字符串集合类的参数earlierKeys,它表示预先析出来的Key,这个列表会包含在返回的结果中。 原生的配置中提供了一个实现IConfigurationBuilder接口的类,那就是在我们之前演示的实例中多次使用的ConfigurationBuilder类,配置默认的配置生成机制体现在它实现的 在对实现在ConfigurationRoot和ConfigurationSection这两个类中针对配置的读写机制有了大概的了之后,我们从代码实现的角度来进一步地来认识这两个类,在这之前我们需要先来认识一个名为

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    LayaAir技术分享: Shader 光照

    光源类分为:平行光,点光源,聚光灯。本文我们将通过对LayaAir引擎 BlinnPhongMaterial 材质中光照计算进行讲,以方便我们的学习。?漫反射光? 漫反射光的计算主要有 兰伯特光照和 半兰伯特光照。在 BlinnPhongMaterial 中使用的是 兰伯特光照。?兰博特光照?? 半兰博特光照? 实际上,我们在现实世界中经常会发现,即使我们让一个物体不被光直接照射,我们也可能会看到物体,虽然亮度不是很高。 半兰伯特可以使计算出来的光照结果大于0,又整体提升了亮度,使非直接受光面不是单纯的置为黑色。 通过以上内容的介绍,我们可以了到:如何在LayaAir引擎中获取3中灯光数据(平行光,点光源,聚光灯),如何去计算经典光照(环境光,漫反射光,镜面反射高光)。

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