视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...有一些“经典”的计算机视觉算法可以用来计算光流，但深度学习已经变得更好了(这一点也不奇怪)。那么什么是SOTA方法，让我们看看paperswithcode： ?...如果你想象光流图像它会是这样的： ? 训练 记住我们训练的目的： 光流→模型→车速估计 我选择的模型是EfficientNet。我非常喜欢它，因为它的可扩展性。...还有一个PyTorch库，我会使用它来非常容易地加载预先训练好的网络模型，地址：https://github.com/lukemelas/effecentnet-PyTorch。...结果如下： ? 虽然不完美，但它确实有一些用 总结 我通常不太喜欢特征工程，但我认为在这种情况下它做得很好。下一步是尝试一些序列化的东西，比如Transformer或LSTM。
它们不是关键字，而是文字。包含Java定义的值。和关键字一样,它们也不可以作为标识符使用。...容器把HttpServlet的响应结果传给Web客户。...：DCL也就是双重锁判断机制（由于JVM底层模型原因，偶尔会出问题，不建议使用）； ● 静态内部类实现模式（线程安全，调用效率高，可以延时加载）； ● 枚举类（线程安全，调用效率高，不能延时加载，可以天然的防止反射和反序列化调用...JVM通过双亲委派模型进行类的加载，当然我们也可以通过继承java.lang.ClassLoader实现自定义的类加载器。 38、说一下双亲委派？...有什么好处： （1）基于双亲委派模型规定的这种带有优先级的层次性关系，虚拟机运⾏程序时就能够避免类的重复加载。 （2）双亲委派模型能够避免核⼼类篡改。 39、JAVA 中的引用类型？
17、String 为什么要设计为不可变类？ 在 Java 中将 String 设计成不可变的是综合考虑到各种因素的结果。...32、transient 关键字的作用？ 对于不想进行序列化的变量，使用 transient 关键字修饰。 transient 关键字的作用是：阻止实例中那些用此关键字修饰的的变量序列化。...运行时异常：如：空指针异常、指定的类找不到、数组越界、方法传递参数错误、数据类型转换错误。...当编译一个新类时，会产生一个同名的 .class 文件，该文件内容保存着 Class 对象。类加载相当于 Class 对象的加载，类在第一次使用时才动态加载到 JVM 中。...利用到 InvocationHandler，拼接代理类源码，将其编译生成代理类的二进制码，利用加载器加载，并将其实例化产生代理对象，最后返回。
2 为什么模型的问题排查困难 • 很难判断是否有错误 • 造成相同性能下降的原因有很多 • 结果可能对超参数和数据集构成的微小变化很敏感 2.1 存在隐藏bugs 在深度学习中，大部分错误并不会被轻易察觉到...2.2 超参数选择 深度学习模型对超参数的选择非常敏感。即使是微妙的调整，如学习率和权重的初始化，也会对结果产生显著的影响。...可避免偏差是欠拟合的衡量标准，是训练误差与不可约误差之间的差异。方差是过拟合的度量，是验证错误和训练错误之间的差值。验证集过拟合是测试误差与验证错误之间的差异。...方法2 网格搜索 优点：实施起来超级简单；可以产生好的效果 缺点：效率不高（需要对超参数的所有交叉组合进行训练）；可能需要有关参数的先验知识才能获得良好的结果 方法3 随机搜索 优点：易于实施；通常会产生比网格搜索更好的结果...优点：可以缩小性能非常高的超参数范围；实践中最常用的方法 缺点：有点手动过程 方法5 贝叶斯超参数优化 步骤：从参数分布的预先估计开始；维护超参数值与模型性能之间关系的概率模型；交替使用最大化预期改进的超参数值进行训练并根据训练结果来更新概率模型
CRNN算法把CNN做图像特征工程的潜力与LSTM做序列化识别的潜力结合，既提取了鲁棒特征，又通过序列识别避免了传统算法中难度极高的单字符切分与单字符识别等问题，同时序列化识别也嵌入时序依赖（隐含利用语料...相比于CNN+LSTM+CTC模型，注意力模型更显式的把当前时刻待分类字符与原图位置对齐，也更显式的利用前一时刻语料；注意力模型配合自回归连接，除了精度提升，收敛速度也加快了。...最后，计算所有的模板与识别结果的匹配分数，匹配分数最大者为表格分类结果，调用设定的多类识别核心，完成对应内容的二次识别。 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。...文字行识别流程 传统OCR将文字行识别划分为字符切分和单字符识别两个独立的步骤，尽管通过训练基于卷积神经网络的单字符识别引擎可以有效提升字符识别率，但切分对于字符粘连、模糊和形变的情况的容错性较差，而且切分错误对于识别是不可修复的...图17 CTC解码过程 从图17中也可以看出，对应输入序列中的每个字符，LSTM输出层都会产生明显的尖峰，尽管该尖峰未必对应字符的中心位置。
Pickle 序列化 QuerySet 如果pickle以序列化QuerySet，这将强制在pickle序列化之前将所有结果加载到内存中。Pickle序列化通常用作缓存的前奏。...重新加载缓存的查询集时，希望结果存在并可用（从数据库读取可能需要一些时间，这违反了缓存的目的）。这意味着当取消缓存QuerySet时，它包含缓存时的结果，而不是数据库中当前的结果。...然后，可以使用这样的代码重新创建原始QuerySet（不加载任何结果）： >>> import pickle >>> query = pickle.loads(s) >>> qs = MyModel.objects.all...QuerySet类具有以下公共属性，可用于内省： 有序 True如果QuerySet是有序的–有一个order_by（）子句或模型的默认排序。否则，这是错误的。...使用关键字参数指定的注释使用关键字作为注释的别名。匿名参数将根据聚合函数的名称和聚合模型字段为其生成别名。只有引用单个字段的聚合表达式才能成为匿名参数。其他所有内容都必须是关键字参数。
在实现加载之前，需要了解加载有哪几种类型，最常见的就是分页加载、滚动加载、点击加载更多、上拉刷新和下拉加载。前端需要实现这些功能，往往需要数据最好是 json 格式，所以后端从数据库序列化数据。...① 序列化 ModelSerializer 类提供了一个快捷方式，可以基于 Models 自动创建一个 Serializer 类，其中的字段与模型类字段对应。...任何关系（如模型上的外键）都将映射到 PrimaryKeyRelatedField 。除非在序列化关系文档中指定，否则默认不包括反向关系。...③ 搜索 from django.db.models import Q Q 对象 (django.db.models.Q) 可以对关键字参数进行封装，从而更好地应用多个查询。...可以组合使用 &（and）,|（or），~（not）操作符，当一个操作符是用于两个Q的对象,它产生一个新的Q对象。 Q对象可以与关键字参数查询一起使用，不过一定要把Q对象放在关键字参数查询的前面。
为解决梯度消失的问题，大牛们针对RNN序列索引位置t的隐藏结构作出相应改进，进而提出LSTM模型。其中LSTM模型有多种形式，下面我们以最常见的LSTM模型为例进行讲解。 ?...2.LSTM模型结构 ? ? 除了细胞状态外，LSTM中还多了很多奇怪的结构，称之为门控结构(Gate)。...2.3 LSTM之细胞状态更新 研究LSTM输出门之前，我们先看一下LSTM细胞状态的更新，其中遗忘门和输入门的结果都作用于细胞状态C(t)。 ? ?...4.LSTM之反向传播算法 了解前向传播算法流程之后，对于反向传播算法就非常简单了。我们采用和RNN相同的反向传播算法思路，即通过梯度下降法迭代更新所有的参数。 ? ? ?...针对RNN和LSTM之中的梯度消失和梯度爆炸的描述，如果有相应错误，欢迎指出。 你看到的这篇文章来自于公众号「谓之小一」，欢迎关注我阅读更多文章。
,Dense import keras import matplotlib.pyplot as plt # 全局参数，所有要调整的参数都在这里 dim=300 #输出维度数，也是LSTM的网络节点数...模型保存 因为在训练模型时，确保能够产生最大的随机数，并未设置随机数种子。如果遇到性能较好的结果就运行下面的代码，以便将模型保存在本地。方便评估模型训练的最优参数。...为： [33.819942] 总结 该模型最优参数组合，是通过几十次的反复训练所的得到的。...对于LSTM模型，在做预测的时候，不能只给一个切片（单值）数据，这个预测的结果很大概率会产生偏差。正确的做法，应该是给一个切片序列，而你要预测的内容必须放置到最后一个。...Y值（标签）的构建同样需要和X值（输入）的设计进行关联，因为这关系到你的训练数据是离散化，还是序列化，也关系到你的训练方式是可以离散化，还是序列化（时序化）。非常重要。
本教程分为9个部分; 他们是： 洗发水销售额数据集 测试设置 持续性模型预测 LSTM数据准备 LSTM模型开发 LSTM预测 完整的LSTM例子 开发稳健的结果 教程扩展 Python环境 本教程假设您已经安装了...相反，我们将使用下面的配置，这是在一个小的尝试和错误中发现的： 批量大小：1 时间点数：3000 神经元：4 作为本教程的扩展，您可能希望探索不同的模型参数，并查看是否可以提高性能。...在前向验证中注释符合LSTM模型的线： yhat = forecast_lstm(lstm_model, 1, X) 并将其替换为以下内容： yhat = y 这应该产生一个具有完美性能的模型（例如，将观测结果作为输出预测的模型...请注意，在本教程中，尽管有新的观察值，并作为输入变量使用，我们基本上执行了一种12个一步的连续预测，模型并没有更新。 调整LSTM模型。模型没有调整;相反，这个配置是通过一些快速的尝试和错误发现的。...需要实验来观察包括滞后特征是否提供任何好处，与AR（k）线性模型不同。 输入错误系列。可以构造一个错误序列（来自持续性模型的预测误差）并用作附加的输入特征，与MA（k）线性模型不同。
自从Transformer问世以来，自然语言的产生难度已经大大减小 模型的选择和依据 该团队探索了使用LSTM（长期短期记忆）架构和变形器架构的文本生成模型。...使用LSTM模型引起的问题是随机的，并且很难用固定随机种子来获得100％可再现的结果。因此，尽管LSTM模型的结果很有趣，但是对于该项目的目标而言，它却并非有用。...GPT-2至少有四个版本： “小”：1.24亿个参数，占用内存500MB “中”：3.55亿个参数，占用内存1.5GB “大”：7.74亿个参数 “特大”：15.58亿个参数，称为“完整”或“真实模型”...这个国家大约是人群的大小 这段文字虽然有些奇怪，但看起来更加连贯，并证明了基于LSTM的生成器可以在生成文字方面做得相当好。相同的种子已传递给GPT-2生成器，以更好地进行比较。...尽管该模型能够保持一致的结构，但在仔细检查后，内容似乎牵强。 该模型具有“温度”设置，可以在0到1的范围内选择一个超参数。
String被声明为final class，是由定义final的字符数组实现的，因为它的不可变性，所以拼接字符串时候会产生很多无用的中间对象，如果频繁的进行这样的操作对性能有所影响。...上界用extends关键字声明，表示参数化的类型可能是所指定的类型，或者是此类型的子类。 下界用super进行声明，表示参数化的类型可能是所指定的类型，或者是此类型的父类型，直至Object。...参数类型为double的构造方法的结果有一定的不可预知性，是有可能产生失真的。...使用参数类型String构造方法是完全可预知的，不会产生失真。...栈内存溢出(StackOverflowError)的常见原因有哪些？ 栈溢出原因就是方法执行时创建的栈帧超过了栈的深度。最有可能的就是方法递归调用产生这种结果。
一个解决办法是使用 model.summary() 进行检查，以验证大多数参数是可训练的，如果发现有不可训练参数的 layer，则可能是破坏了自动微分能力。...维度参数错误可能会产生奇怪现象。例如，如果你弄错了样本数和序列长度，那么最终可能会忽略部分样本的信息，并且无法随着时间保存信息。...2、避免模型的错误 1）模块化，可测试 如果发现有不可训练参数的层，则可能是破坏了自动微分能力。 编写结构合理的代码并进行单元测试是有助于避免模型错误的。...4、避免数据处理的错误 1）尽可能多记录日志 确保每次数据处理时都有样本数据的日志，不应该只记录模型结果日志，还应该记录过程日志。 2） 熟记模型超参数 你需要非常熟悉模型超参数： 有多少样本数？...如果在测试中形成新的词汇表并重新分词就会产生无意义的结果，因为每个单词都将得到一个完全不同的标记。
因此适用场景要注意，参数数量不能过多。 在变长参数上增加其它的位置参数，可能产生难以排查的bug。 可以使用*来展开list，**展开字典，传给函数。...第19条 用关键字参数来设置可选参数 增加参数时不影响。...第20条 动态的默认参数可以用None和注释来描述 第21条 确保调用者使用关键字参数 Python3 *号后的参数，只能以关键字参数的形式赋值 python2 使用**kwarg,不定参数，字典形式。...@property来定义； @property遵循最小惊讶原则，而不应该产生奇怪的副作用。...9.主进程将字节反序列化为python对象； 10.最后将每条子进程中的计算结果合并到一份列表。
但是这种方法输出不是定长的，所以结果可能会比较差。...这个映射就通过序列标注的LSTM来实现了， ? 就是LSTM的参数。 最后通过函数 ? 将输入句子转化为对应的句法树。那么 ?...这种一元产生式，但是因为一元产生式都提前处理过了，所以不可能存在。 接下来可以给每个 ? 分配一个值 ? ，如果 ? 左右两边都没有括号，那这个值就是0，如果左边有 ?...限制 上面定义的序列化函数有两个缺点：一是非满射，二是不能处理一元产生式，下面介绍一下解决方法。 对于一元产生式： 有两种一元产生式，一种是中间结点，还有一种是叶子结点的label。...序列标注 这里就不细讲了，用的就是基本的BiLSTM + CRF序列标注模型，具体可以看这篇论文： End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRFarxiv.org
此外，还应注意到基于RNN的模型（GSWM和LSTM+GNN）的模拟性能下降，这表明使用RNN对非常长期的依赖关系进行建模的局限性。...这并不奇怪，因为GSWM的object-RNN只编码一个球的轨迹，与其他对象的动力学无关。 由于动力学的预测只依赖于最后几个时间步，因此不需要对长期依赖性进行建模。...下图显示了Mod1数据集上不同模型的长距离生成结果。图中显示了前20个预测step，可以看到GSWM预测的球的位置非常接近地面真实情况，但是在预测球的颜色变化时会出现一些错误。...类似地，LSTM+GNN和ConvVT错误地预测了球的颜色（例如，对于LSTM+GNN，第10帧处的紫色球和对于ConvVT，第10帧处的蓝色球），同时也具有比GSWM更差的动力学预测。...SVVT的动力学性能甚至比其他模型差，而且还可以预测混合颜色的球。 ConvVT-AR预测在几帧之后丢失的球，结果在比其他模型更低的像素MSE处出现平台，即使生成明显不正确。
改善措施：可以使用 ReLU 激活函数；门控RNN 如GRU、LSTM 以改善梯度消失。 梯度爆炸：网络层之间的梯度（值大于 1）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸，导致模型无法有效学习。...综上，一张图可以说清LSTM原理： 三、LSTM简单写诗 本节项目利用深层LSTM模型，学习大小为10M的诗歌数据集，自动可以生成诗歌。 如下代码构建LSTM模型。...=None): # 在每个epoch训练完成后调用 # 如果当前loss更低，就保存当前模型参数 if logs['loss'] <= self.lowest...LSTM模型，输入关键字(如：算法进阶)后，自动生成藏头诗。...# 加载训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model(BEST_MODEL_PATH) keywords = input('输入关键字:\n') # 生成藏头诗
根据句法树序列化的不同定义方式，模型也有许多不同的变体。这一类模型的优点就是速度极快，因为时间复杂度也是线性的，并且模型参数量比基于转移系统的模型少了很多。...该模型最终也取得了非常不错的效果，在单模型上的结果超过了之前的几种模型。...所以一般这种序列化方法都是用来重排序的，也就是先用现成的句法分析器预测出概率最大的若干棵句法树，然后预测这几棵句法树对应的括号表达式的语言模型概率，挑选出概率最高的一棵作为最终的模型输出。...但是如果在测试阶段，如果你预测出了一个从来没有在训练阶段出现过的状态，那模型可能就无法知道下一步该往哪走了。这时候就要采用动态指导（dynamic oracle），来告诉模型在错误的状态该往哪走。...而非单模型领域最好结果则来自于相同团队的工作（abs-1812-11760），这里他们使用了更为强大的预训练模型BERT，使结果上升到了一个难以逾越的高度。
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