前言 在Web开发中，HTTP状态码是服务器向客户端发送的一种响应状态标识。它提供了有关请求处理结果的信息，帮助客户端和开发人员了解请求的执行情况。...本文将介绍HTTP状态码的基本概念，以及常用的HTTP状态码及其含义。 什么是HTTP状态码 HTTP状态码是由服务器发送给客户端的3位数字代码，用于表示HTTP请求的处理结果。...常用的HTTP状态码 以下是常用的HTTP状态码及其含义： 1xx：信息性状态码 100 Continue：客户端应继续发送请求。...总结 HTTP状态码是服务器向客户端发送的响应标识，用于表示请求的处理结果。常用的HTTP状态码包括1xx、2xx、3xx、4xx和5xx系列。...通过了解HTTP状态码及其含义，开发人员和客户端可以更好地了解请求的执行情况，从而进行相应的处理。在开发和调试过程中，HTTP状态码是非常有用的信息，可以帮助我们更好地理解和排除问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...3、使用 随意写了一段不符合 pep8 规范的代码 点击右键，选择 External Tools -> AutoPep8 效果： 二、Translation（翻译插件） 1、安装...2、使用 选中要翻译的内容右键即可翻译。
将压缩过的视频解压后可以得到 视频像素数据(RGB,YUV等).常见的视频压缩格式有H.264, MPEG4等… YUV420P格式介绍 YUV是视频像素格式,在压缩视频格式解压可以得到,YUV...* @param out 把视频文件解码成yuv格式输出路径 */ public native void ffmpeg(String input,String out); } 上面也没什么好说的,就是创建...* 此函数返回存储在文件中的内容，并且不会验证解码器有什么有效帧。...* 此函数返回存储在文件中的内容，并且不会验证解码器有什么有效帧。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
♣ 题目部分 Oracle用户的状态有几种？分别表示什么含义？ ♣ 答案部分 Oracle用户的状态是由密码来决定的，而Oracle中的密码是由PROFILE来配置的。...但有些时候，因为各种原因并不知道原密码的明文是什么，这时候可以有如下2种办法来更新密码。...字段依然有记录密文形式，所以可以通过如下的形式来获取密码的密文形式： SELECT D.USERNAME, D.ACCOUNT_STATUS, D.LOCK_DATE,...所以，即使不知道用户的原密码是什么，也可以用它的密文来更改密码。这样既保持了密码不改变，又可以把EXPIRED的状态更改掉。...SPARE4 IS NOT NULL AND PASSWORD IS NOT NULL) WHERE NAME = 'LHRSYS'; 2、直接更新USER$基表 不管用户的状态是什么
最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...RNN的隐藏层可以有多层，但是RNN中我们的隐藏层一般不会设置太多，因为在横向上有很长的序列扩展形成的网络，这部分特征是我们更加关注的。最后，需要说明的是RNN可以是单向的，也可以是双向的。...下面是PyTorch官方的说明： [RNN的输入输出] 对于RNN的输入包括输入序列和一个初始化的隐藏状态$h_0$。...输出的尺寸为 （sequence_length， batch_size， num_directions * hidden_size） 每一次RNN运行结果输出中还会附带输出中间隐藏状态$h_i$，当然这个尺寸和初始的隐藏状态相同...(x, h_state) # RNN输出（预测结果，隐藏状态） h_state = h_state.detach() # 这一行很重要，将每一次输出的中间状态传递下去(不带梯度) loss
RNN的隐藏层可以有多层，但是RNN中我们的隐藏层一般不会设置太多，因为在横向上有很长的序列扩展形成的网络，这部分特征是我们更加关注的。最后，需要说明的是RNN可以是单向的，也可以是双向的。...下面是PyTorch官方的说明： 对于RNN的输入包括输入序列和一个初始化的隐藏状态 h 0 h_0 h0。...输出的尺寸为 （sequence_length， batch_size， num_directions * hidden_size） 每一次RNN运行结果输出中还会附带输出中间隐藏状态 h i h_i...hi，当然这个尺寸和初始的隐藏状态相同。...(x, h_state) # RNN输出（预测结果，隐藏状态） h_state = h_state.detach() # 这一行很重要，将每一次输出的中间状态传递下去(不带梯度) loss
考虑：若只看上图蓝色箭头线的、隐藏状态的传递过程，不考虑非线性部分，那么就会得到一个简化的式子(1)： (1) ? 如果将起始时刻的隐藏状态信息 ? 向第 ?...时，原来的向量就会被对应元素相乘(element-wise)后变成： ? 控制依据：明白了gate的输出后，剩下要确定以什么信息为控制依据，也就是什么是gate的输入。...：控制有多少当前时刻的memory cell中的信息可以流入当前隐藏状态 ? 中。 注：gates并不提供额外信息，gates只是起到限制信息的量的作用。...当前隐藏状态的计算：如此大费周章的最终任然是同普通RNN一样要计算当前隐藏状态。 式子： ? 当前隐藏状态 ? 是从 ? 计算得来的，因为 ?...下面就简单介绍YJango所理解的几个Gated RNNs的变种的设计方向。 信息流：标准的RNN的信息流有两处：input输入和hidden state隐藏状态。
2.什么是RNN RNN（Recurrent Neural Networks）翻译为循环神经网路 ，与传统神经网络模型对比 ，RNN 一个序列当前的输出与前面的输出也有关 。...具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中 。重点的讲就是 ，隐藏层之间的节点之间是有连接的 ，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出 。...例如上图 ，中间A表示隐含层 ，能够看出来从左到右的序列中 ，隐含层输入不仅包括输入层还有上一个序列的隐含层输出 。 3.RNN 能干些啥 理论上 ，RNN 能够对任何长度的序列数据进行处理 。...但是在实践中 ，为了降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关 ，下图便是一个典型的RNN ： 坦白讲 ，小詹对 RNN 只知道基础概念 ，用的很少很少 。...它与一般的 RNN 结构本质上并没有什么不同 ，只是使用了不同的函数去去计算隐藏层的状态 。
在本文中，南京大学的周志华等研究者尝试利用有限状态机探索 RNN 的内在机制，这种具有物理意义的模型可以将 RNN 的内部流程展现出来，并帮助我们窥探 RNN 到底都干了些什么。...此外，这一项研究与之前关于结构化学习的探索不同。之前的方法主要关注结构化的预测或分类结果，这一篇文章主要关注中间隐藏层的输出结构，这样才能更好地理解 RNN 的内在机制。...鉴于 FSA 中状态之间的转换是有物理意义的，因此我们可以从与 RNN 对应的 FSA 转换推断出语义意义。...这在一定程度上解释了为什么只有一个门控的 MGU 在某种程度上优于其它门控 RNN。 对于情感分析这一真实数据，研究者发现在数值计算的背后，RNN 的隐藏状态确实具有区分语义差异性的能力。...我们发现处理序列数据的有限状态机（FSA）有更加可解释的内部机制，并且可以从 RNN 学习出来作为可解释结构。我们提出了两种不同的聚类方法来从 RNN 学习 FSA。
它在序列的每个时间步长取两个输入，即时间步长t的输入和前一个时间步长t-1的隐藏状态，以生成下一个隐藏状态并预测输出。 RNN有一个循环机制，允许它们将信息从上一步传递到下一步。...在生成输出时，RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态，这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理，因为的时间与序列长度线性扩展!...并且可以有无限的上下文长度（理论上），因为每次推理他只取一个隐藏状态和当前输入，内存的占用是非常稳定的。 我们将RNN应用于之前使用过的输入文本。 每个隐藏状态都是以前所有隐藏状态的聚合。...这里矩阵A保持不变，因为希望状态本身保持静态，但影响它的方式(通过B和C)是动态的。 也就是说它们一起选择性地选择将什么保留在隐藏状态中，什么需要忽略，这都是由输入确定的。...Mamba的DRAM和SRAM分配的具体实例如下: 中间状态不被保存，但对于反向传播计算梯度是必要的。作者重新计算了反向传递过程中的中间状态。
而隐藏层的计算就是和NN不同的地方，从之前的拓扑图也看到了，隐藏层会接受来自上一时间隐藏层传入的数据，在公式里也体现出来了：第一个求和是和NN一致的，接收来自输入层的数据，第二个是接收来自上一隐藏层的数据...与其说LSTM是一种RNN结构，倒不如说LSTM是RNN的一个魔改组件，把上面看到的网络中的小圆圈换成LSTM的block，就是所谓的LSTM了。那它的block长什么样子呢？...那中间那个是个什么鬼？...Cells 还是老样子，回去看都有啥连到了Cell（这里的cell不是指中间那个Cell，而是最下面那个小圆圈，中间的Cell表示的其实是那个状态值S[c][t]）：输入层的输入，泛指的输入。...（这体现在4.6式中） 再看看中间的那个Cell状态值都有谁连过去了：这次好像不大一样，连过去的都是经过一个小黑点汇合的，从公式也能体现出来，分别是：ForgetGate*上一时间的状态 + InputGate
这是因为它的隐藏状态在不停的被重写： 所以，可不可以有一种RNN，能够有独立的记忆(separated memory)呢？...和普通的RNN一样，LSTM也是每一步有输入 ，有隐藏状态 作为输出。...2.2 为什么LSTM能够解决梯度消失 LSTM能够让RNN一直保留原来的信息(preserve information over many timesteps)。...「（2）hidden state的计算」 3.2 为什么GRU能解决梯度消失？...features) 5.3 多层RNN的应用 【注意】如果multi-layer RNN深度很大，最好用一些skip connection 本文参考资料 [1] cs224n-2019-lecture07
什么是循环神经网络? ? 传统的神经网络模型，层与层之间是全连接，但是隐藏层内的节点没有连接。序列信息中，节点存在被前一刻记忆的影响，隐藏层中的节点接收上一个节点的信息。...RNN被称为循环神经网络是其对一组序列的输入进行循环，重复同样的操作。 RNN序列处理 ? RNN处理序列的类型根据输入和输出的数量，有四种类型。...最基本的RNN结构 ? 从左往右看，中间的圆圈是隐藏单元为S，x和O是输入和输出，通过折叠S神经单元，旁边加上一个顺时针的箭头，可以简化表示为S循环。 基本RNN的计算过程 ?...标准的RNN其隐藏层只有一个h，可以对短期的内容保持敏感，难以捕捉长期的上下文；LSTM在隐藏层的基础上增加一个长时状态c, 也叫 cell state 单元或细胞状态用于保存长期状态，无论是c还是h都是一个向量...Ct 是当前输入对应的长期状态，由上一时刻的长期状态Ct-1和当前时刻的即时状态C't组成。然而，不能将所有的上一时刻的长期状态都保留，需要选择性的接收，使用一个忘记门，有选择地忘记一些长期信息。
[Long Short-Term Memory] 通过对比我们可以发现，LSTM和经典RNN有如下的区别： 除了中间状态H，还多了一个C 每个循环网络的单元（Cell）变得复杂了（多了所谓的三道门“遗忘门...流程图解 下面给出上面文字描述的步骤所对应的数学公式： [LSTM第一步遗忘门] [LSTM第二步输入门] [LSTM得到中间状态C] [LSTM第三步输出门] 总结说明 [LSTM数据管道] 上图的左子图给出了对于每个门的输入和输出...PyTorch实战 我们还是以《最简单的RNN回归模型入门》中的使用Sin预测Cos的例子进行演示，代码跟之间的没有太大的区别，唯一的不同就是在中间状态更新的时候，现在有C和H两种中间状态需要更新。...# RNN隐藏神经元个数 num_layers=1, # RNN隐藏层个数 ) self.out = nn.Linear(32, 1)...(x, h_state) # RNN输出（预测结果，隐藏状态） h_state = (h_state[0].detach(), h_state[1].detach()) # 注意这里和原来的
注：RNN有记忆能力，正是因为这个 W，记录了以往的输入状态，作为下次的输出。这个可以简单的理解为： ? 全局误差为： ?...得到derta_V，由于它不依赖之前的状态，可以直接求导获得。然后简单相加即可： ? 但是derta_U、derta_W依赖于之前的状态，不能直接求导，需要定义中间变量： ?...LSTM有通过精心设计的称作“门”的结构来除去或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。 下图就是一个门，包含一个Sigmoid网络层和一个Pointwise乘法操作。...输入和更新 然后确定什么样的新信息被存放在细胞状态中。...这样，就能用这两个信息产生对状态的更新。 ? 更新细胞状态 现在是更新旧细胞状态的时间了，C_t-1 更新为 C_t 。前面的步骤已经决定了将会做什么，现在就是实际去完成。
注：RNN有记忆能力，正是因为这个 W，记录了以往的输入状态，作为下次的输出。这个可以简单的理解为： ? 全局误差为： ? E是全局误差，e_i是第i个时间步的误差，y是输出层预测结果，d是实际结果。...但是derta_U、derta_W依赖于之前的状态，不能直接求导，需要定义中间变量： ? 依次类推，知道输出层： ? 这里的*表示点乘。通过下面的计算出derta_U，derta_W： ?...LSTM有通过精心设计的称作“门”的结构来除去或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。 下图就是一个门，包含一个Sigmoid网络层和一个Pointwise乘法操作。...输入和更新 然后确定什么样的新信息被存放在细胞状态中。...这样，就能用这两个信息产生对状态的更新。 ? 更新细胞状态 现在是更新旧细胞状态的时间了，C_t-1 更新为 C_t 。前面的步骤已经决定了将会做什么，现在就是实际去完成。
这个两个是有区别的，但是一般说的RNN应该都是指的第一个，这个需要清楚一下，开始的时候，这个也把我坑了一把，没搞清楚是那个。...神经网络大家应该都比较清楚了，一般有输入层，隐藏层，输出层。也就是有一个输入，会给出一个输出，由于中间隐藏层加入了一些非线性的函数，所以神经网络是一个非线性模型。...什么是前后关系呢，举个栗子，“我爱北京天安门”，当出现“北京”的时候，“天安门”出现的概率就很多，至少比“我爱北京大熊猫”，出现的概率要大。...当有了第一个word或者character的时候，可以用RNN去预测下一个词，那么一直预测下去，就是文本生成。...然后右边是Unfold的样子，注意看的是下标t，这有xt-1， xt，xt+1三个状态，每一个状态的结构是一样的，区别在于代表的时间点不一样，看一下st，这个是介于t-1和t+1时刻的中间状态，他的输入就包括了当前时间
下面这个部分就是我们的encoder，它是一个双向RNN， h 是隐藏状态，而上面的那个部分就是decoder，是一个标准RNN， s 是隐藏状态。 我们先从简单的decoder开始说。...如果我们假设我们的输入的句子长度为 T_x ，那么因为这里的encoder是一个双向RNN，所以对应的它的隐藏状态维数也为 T_x ，而我们说Attention就是隐藏状态的一个加权和，所以实际上我们有...至此我们就完全的说清楚了图中的未知变量。 最后，论文中还提了一个细节，就是双向RNN中的隐藏状态是什么？我们知道双向RNN有两个方向：正向和反向。那么正向的话，模型学习会得到一个隐藏状态 ?...反向的话也会学到一个隐藏状态 ? 论文中定义我们的 实质上也就是把两个隐藏状态拼在了一起。...需要提一嘴的是，论文中对RNN中的隐藏状态节点的激活函数作了修改，但不是LSTM，而是一个叫作门隐藏单元 (gated hidden unit)的东西 (Cho. K，参考文献4）。
在处理序列的每一步中，RNN的隐藏状态传给接受序列下一项作为输入的RNN的下一次迭代。迭代同时为批次中的每个样本输出一个编码向量。...序列处理的每一步都输出这样一个“矩阵”，并与相应的反向处理序列的RNN步骤输出的矩阵相连接。在我们的项目中，RNN单元使用了两个循环层，中间隔着一个dropout层。...解码器 编码器的最终隐藏状态可以传给另一个RNN（解码器）。该RNN的每个输出都是输出序列中的一个单词，并作为RNN下一步的输入。然而，这样的架构需要编码器编码整个输入序列为最终隐藏状态。...注意力模块将接受解码器先前的隐藏状态与解码器前一步输出的预测单词的词嵌入的连接作为输入，从而决定这些权重的值。下为这一过程的示意图。 ?...这个单词和RNN的隐藏状态传至注意力模块和RNN的下一步，用来计算序列的下一项。下为这一过程的示意图。不断重复这一过程，直到整个输出序列输出完毕。 ?
本文内容: 什么是Seq2Seq模型? 经典的Seq2Seq模型是如何工作的? 注意力机制 什么是Seq2Seq模型?...在这里，RNN的第一步产生第一个隐藏状态。同样的场景也会发生在第二个和第三个单词上，总是考虑到之前隐藏的状态。...此时，我们必须理解如何将分数分配给每个隐藏状态。你还记得badanau和Luong吗?为了更好地理解注意力解码器内部发生了什么以及分数是如何分配的，我们需要更多地谈谈点积注意力。...现在我们已经知道了如何计算分数，让我们尝试着理解Seq2Seq模型中的注意力解码器是如何工作的。 第一步，注意解码器RNN嵌入令牌（表示语句结束），并将其进入初始解码器隐藏状态。...RNN处理其输入，生成输出和新的解码器隐藏状态向量（h4）。这时输出被丢弃，从这里开始“注意力”步骤： ? 1-为每个编码器隐藏状态分配一个注意力公式中计算的分数。 ?
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