作者 | 李理 环信人工智能研发中心 VP,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 (在阅读本文之前,建议你先阅读该系列的前两篇文章,附完整代码:①一文详解循环神经网络的基本概念,②实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述) 本示例会介绍使用 seq2seq 网络来实现机器翻译,同时使用注意力机制来提高seq2seq的效果(尤其是长句)。 图5.24: seq2seq 模型 ▌sequence to s
这个PXC集群有三个节点,分别是 108、109、110,日志信息的ip6地址、节点编号等信息均已做脱敏处理。
今天给大侠带来的是一周掌握 FPGA VHDL Day 1,今天开启第一天,下面咱们废话就不多说了,一起来看看吧。
在本教程中,我们探索一个好玩有趣的循环的序列到序列(sequence-to-sequence)的模型用例。我们将用Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。
本文介绍Google新提出的一种名为"TeaForN"的缓解Exposure Bias现象的方案,来自论文《TeaForN: Teacher-Forcing with N-grams》,它通过嵌套迭代的方式,让模型能提前预估到后N个token(而不仅仅是当前要预测的token),其处理思路上颇有可圈可点之处,值得我们学习
自香农在《通信的数学原理》一书中提出「下一个 token 预测任务」之后,这一概念逐渐成为现代语言模型的核心部分。最近,围绕下一个 token 预测的讨论日趋激烈。
这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟,它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1~4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适)但它们提供了另一种思路和可能性。上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点
Many people have recommended me the infoGAN paper, but I hadn't taken the time to read it until recently. It is actually quite cool:
理理思路 文本处理,这里我是以eng_fra的文本为例,每行是english[tab]french,以tab键分割。获取文本,清洗。 分别建立字典,一个english,一个french。 根据字典写好seq2id的函数(文本序列->数字序列),并调用将文本序列化。 初始化Encoder,Decoder模型;选择合适的优化器;设置lr,epochs等参数; 开始循环迭代: 1.因为文本太大,这里是随机选择某句进行训练。 2.句子通过Encoder,Encoder产生新的隐层和每层的输出;再将开始标志<SOS>
作者 | 李理,环信人工智能研发中心vp,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
其中第一步 权重的初始化 对模型的训练速度和准确性起着重要的作用,所以需要正确地进行初始化。
备库在应用主库同步的DDL操作语句处于Waiting for table metadata lock
【导读】注意力模型(Attention Model)被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中,是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以序列模型训练为例,深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题:一是解决训练和生成时输入数据分布不一致;二是训练效率,并给出了相应的解决方法。作者是Awni Hannun,斯坦福大学在读博士,师从吴恩达,曾经休学两年跟随导师吴恩达在百度硅谷实验室工作,是百度Deep Speech语音识别项目主要参与者。专知内容组整理编
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一个通用神经算法学习器,其能够学习解决包括排序、搜索、贪心算法、动态规划、图形算法等经典算法任务,达到专家模型平均水平。 近年来,基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步,尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化,这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。相比之下,想要模型在推理任务上表现出色,这就要求即使在分布外(out-of-distribution, OOD)泛化时模型也能提供合理的输出。 然而,多
1.1. It’s hard to reuse stateful logic between components
本文提出了一个新的损失函数,混合交叉熵损失(Mixed CE),用于替代在机器翻译的两种训练方式(Teacher Forcing和 Scheduled Sampling)里常用的交叉熵损失函数(CE)。
【摘要】 常见问题:问题1:Service "sppsvc" (Software Protection) is not running (startup type automatic delayed)方法1:Win+R → services.msc → 找到Software Protection →修改启动(延迟启动)为启动模式 → 开启服务方法2(管理员运行cmd): > sc config sp...
A member function should be marked const unless it changes the object's observable state. This gives a more precise statement of design intent, better readability, more errors caught by the compiler, and sometimes more optimization opportunities.
今天有个网友问我一个MySQL的恢复问题。提供的截图如下。 对于这个问题,在一些断电的场景下还是可能出现的。我首先是要确认是否为线上业务还是测试环境,线上业务来说这个影响还是很大的。如果数据库
上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的。虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题。以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型代码详见DSXiangLi-Embedding-transformer
操作系统:CentOS 7 Mysql版本:Mysql 8.0.x Docker版本:Docker version 20.10.10
本公众号提供的工具、教程、学习路线、精品文章均为原创或互联网收集,旨在提高网络安全技术水平为目的,只做技术研究,谨遵守国家相关法律法规,请勿用于违法用途,如果您对文章内容有疑问,可以尝试加入交流群讨论或留言私信,如有侵权请联系小编处理。
Introduction APIs are a great way to extend your application, build a community, excite your users and get in on the Mashup Mania spreading across the web. While there’s plenty out there wanting in on the action, there’s a lot of questions about how to act
下载: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip
这次的靶机渗透实战是一个找寻靶机中的flag的过程,并以获得最终的flag为目标。靶机下载地址:http://www.five86.com/dc-6.html
CentOS Stream 9已经装了vagrant和virtualBox,提示不支持当前的linux内核,竟然不支持当前内核。virtualBox官网看了,只有最高到Centos Stream 8的版本,算了,virtualBox + vagrant就改在windows下跑吧。
原博客地址:https://blog.csdn.net/michaelshare/article/details/124178685
从日志中可以看出是innodb引擎出了问题。日志里提示到 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/forcing-innodb-recovery.html查看强制恢复的方法。
如何通过 dba_hist_active_sess_history 分析数据库历史性能问题背景在很多情况下,当数据库发生性能问题的时候,我们并没有机会来收集足够的诊断信息,比如system state dump或者hang analyze,甚至问题发生的时候DBA根本不在场。这给我们诊断问题带来很大的困难。那么在这种情况下,我们是否能在事后收集一些信息来分析问题的原因呢?在Oracle 10G或者更高版本上,答案是肯定的。本文我们将介绍一种通过dba_hist_active_sess_history的数据来
最近不知道做对了什么,上篇SQL SERVER 的文章竟然疯狂了,5000多的阅读量并且还在增长,比MYSQL ,POSTGRESQL ,POLARDB ,MONGODB ,或者其他的数据库都要多,WHY .看来关注SQL SERVER 的人真是不少,之前我一直错觉,SQL SERVER 关注得人不多了。
选自arXiv 作者:William Fedus等 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 生成对抗网络(GAN)自推出以来,在计算机视觉领域中引起了一股风潮,在自然语言处理中却鲜有研究。看来,这或许需要 GAN 的提出者 Ian Goodfellow 自己来推动。谷歌大脑 William Fedus、Ian Goodfellow 和 Andrew M. Dai 共同提交的论文中,研究人员使用 GAN 和强化学习方法在 NLP 中做了自己的探索。目前,该论文已提交至 ICLR 2018 大会。 前言 循
李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你知道fast.ai么? 他们以提供零基础的深度学习课程而闻名,宣称:只要你有高中数学基础、一年的编程经验,就能通过七周的学习,具备一流的
对于一个大型复杂的系统来说,通常包含多个模块或多个组件构成,模拟各个子系统的故障是测试中必不可少的环节,并且这些故障模拟必须做到无侵入地集成到自动化测试系统中,通过在自动化测试中自动激活这些故障点来模拟故障,并观测最终结果是否符合预期结果来判断系统的正确性和稳定性。如果在一个分布式系统中需要专门请一位同事来插拔网线来模拟网络异常,一个存储系统中需要通过破坏硬盘来模拟磁盘损坏,昂贵的测试成本会让测试成为一场灾难,并且难以模拟一些需要精细化控制的的测试。所以我们需要一些自动化的方式来进行确定性的故障测试。
本文转载自助安社区(https://secself.com/),海量入门学习资料。
发现shared_pool一直在收缩; 查看日志: ** 2018-07-26 16:58:09.868 ORA-00604: 递归 SQL 级别 1 出现错误 ORA-04031: 无法分配 32 字节的共享内存 ("shared pool","select count() from sys.job...","sql area","tmp")
神经机器翻译是自然语言处理中的重要任务。目前的通用做法是,训练时输入源句子(source sentence)和目标句子(target sentence)组成的句子对,训练神经网络模型后,在测试集上生成翻译文本。
这可以通过序列到序列网络来实现,其中两个递归神经网络一起工作以将一个序列转换成另一个序列。编码器网络将输入序列压缩成向量,并且解码器网络将该向量展开成新的序列。
Forcing InnoDB Recovery提供了6个等级的修复模式,需要注意的是值大于3的时候,会对数据文件造成永久的破坏,不可恢复。六个等级的介绍摘抄如下:
研究MySQL源代码,调试并压测MySQL源代码时,MySQL崩溃了!问题是它竟然崩溃了!而且还损坏了InnoDB文件!!还好是在调试环境下发生的,赶紧看看如何解决这个问题,经过一系列的查阅资料、验证、对比、MySQL源码调试跟踪、修复损坏的InnoDB文件、总结等流程,整理成此文,如果以后真的发生在线上的生产坏境,也不用担心是不是要跑路的问题了,可以分分钟搞定MySQL的崩溃问题了!!
我条件反射的回了句那是接口超时,再多试几次(测试环境的性能比较差,尤其是数据库,经常504
在线语音通话已经成为人们日常生活的一部分,但数据包常以错误的顺序或错误的时间到达另一端,有时个别数据包甚至可能会完全丢失。这不仅导致通话质量降低,而且是音频和视频传输都普遍存在的问题。
elasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/common/collect/EvictingQueue.java
为了及时共享行业案例,通告共性问题,达成知识共享和提前预防,我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》(4月刊),通过对过去一段时间的知识回顾和故障归纳,以期提供有价值的信息供大家参考。 同时,我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来,为您提供具有前瞻性的支持信息,保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解,其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
全量+增量数据校验后,数据库启动日志报如下错误: (此时MySQL可以启动成功,也存在mysql进程,进入mysql查询数据可查到。重启的时候错误日志中还是会报同样的错误)
十个小时前,MSF更新了CVE-2019-0708漏洞利用模块,在Metasploit下使用,使用便捷。但根据官方显示,该模块仅针对64位的Win7系统和Windows Server 2008 R2,但对于Windows Server 2008 R2也有特定的条件,具体如下:
在机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
关于AioDnsBrute AioDnsBrute是一款功能强大的异步DNS爆破工具,该工具基于Python 3.5开发,并使用了asyncio库以实现针对目标域名的异步爆破。 该工具的运行速度非常快,在一台小型V*P*S主机上,可以实现在1.5-2分钟之内处理大约10万个DNS资源。如果使用的是Amazon M3的话,3分钟之内可以发送100万个请求。 工具安装 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地: $ git clone https://github.com/blark/aiod
AI科技评论按:本文作者莫驚蟄,原文载于知乎,获授权转载。 我来答一答自然语言处理方面GAN的应用 直接把GAN应用到NLP领域(主要是生成序列),有两方面的问题: 1. GAN最开始是设计用于生成连续数据,但是自然语言处理中我们要用来生成离散tokens的序列。因为生成器(Generator,简称G)需要利用从判别器(Discriminator,简称D)得到的梯度进行训练,而G和D都需要完全可微,碰到有离散变量的时候就会有问题,只用BP不能为G提供训练的梯度。在GAN中我们通过对G的参数进行微小的改变
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云