标题：seq命令的使用作用：seq命令用于以指定增量从首数开始打印数字到尾数，即产生从某个数到另外一个数之间的所有整数，并且可以对整数的格式、宽度、分割符号进行控制。...语法：[1] seq [选项] 尾数[2] seq [选项] 首数 尾数[3] seq [选项] 首数 增量 尾数选项： -f, --format=格式 -s, --separator...[2]产生-2~10内的整数，增量为2 命令：seq -2 2 10 输出：?[3] 产生98~101之间的整数，并且要求输出数字宽度相同，不足的用空格补足。...命令： seq -f "%3g" 98 101 输出： ? 命令：seq -f "%03g" 98 101 输出：?...命令：seq -s ":::" -f "%03g" 98 101 输出：?
以指定增量从首数开始打印数字到尾数,seq命令用于产生从某个数到另外一个数之间的所有整数。 命令语法 > seq [选项]... 尾数 > seq [选项]......首数 尾数 > seq [选项]......指定输出数字同宽 > seq -w 10 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 不能和-f一起用，输出是同宽的。...指定分隔符（默认是回车） > seq -s" " 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq -s"#" 10 1#2#3#4#5#6#7#8#9#10 要指定/t做为分隔符号 > seq..." 1 0.5 3 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 %.2f显示2位小数,步长是0.5 原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-seq.html
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景； 第二篇文章：[L2]Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法 a Beam Search 现在正式来介绍Beam...b Beam Seach在Seq2Seq模型中的应用 解码器相当于是一个LSTM网络，那么Viterbi算法在解码器部分，相当于每一步都需要计算出所有的 个单词所有的输出概率值，也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是...，而Beam Search算法虽然得到的是近似最优解，但是他在编码器中的计算复杂度，由于每一步输出只需要计算前一步最大的 个值，所以Beam Search在编码器上的计算复杂度是 ，那这个 ，对于下面这个表格...，我们如何对应到Seq2Seq模型中去： ▲使用Beam Search算法填的表格 ▲测试阶段的Seq2Seq使用Beam Search 还有一点需要注意的，就是我们在第二步的时候，选择了 ，也就是他的父节点都是
1.命令简介 seq（Sequence） 命令用于按照指定步长产生从起始数到结束数之间的所有整数。起始数和步长可使用默认值 1，结束数必须指定。 2.命令格式 seq [OPTION]......LAST seq [OPTION]... FIRST LAST seq [OPTION]... FIRST INCREMENT LAST 3.选项说明 注意，长选项的强制性参数对于短选项也是强制的。...seq 5 # 或 seq 1 5 # 或 seq 1 1 5 1 2 3 4 5 （2）按照步长 10 生成从 10 到 50 的整数序列。...seq -w -s "," 9 11 09,10,11 （6）使用 Tab 分隔数字。...---- 参考文献 [1] seq(1) manual [2]【Linux】一步一步学Linux——seq命令(221)
简介 seq -- print sequences of numbers seq 命令可以输出各种有规律的数字。...# 输出连续的数字，顺序 $ seq 1 3 1 2 3 # 输出连续的数字，倒序 $ seq 3 1 3 2 1 # 输出间隔的数字 $ seq 1 2 10 1 3 5 7 9 # 格式化输出...，位宽为 2，不足时用 0 补足 $ seq -f "%02g" 1 3 01 02 03 # 空格间隔 $ seq -s " " -f "data%g" 1 5 data1 data2 data3...data4 data5 # 用 0 补齐宽度输出 $ seq -w 0 .05 .1 0.00 0.05 0.10 # 以 end 结尾输出 $ seq -t end 1 3 1 2 3 end 使用场景...在搭建 Elasticsearch 集群时，需要设置多个数据目录，以提高磁盘吞吐量，使用 seq和mkdir 可以快速批量创建。
命令概述 seq命令用于产生整数序列。 02. 命令格式 用法： seq [选项]... 尾数 seq [选项]... 首数 尾数 seq [选项]... 首数 增量 尾数 03....参考示例 4.1 输出1-5 [deng@localhost ~]$ seq 5 1 2 3 4 5 [deng@localhost ~]$ 4.2 输出1-5 [deng@localhost ~...]$ seq 1 5 1 2 3 4 5 [deng@localhost ~]$ 4.3 输出3-5 [deng@localhost ~]$ seq 3 5 3 4 5 [deng@localhost...~]$ seq -f "%3g" 9 11 9 10 11 [deng@localhost ~]$ 意思是-f指定格式，%后面指定3位数，默认是%g，%3g不够位数的地方都是空格填补 4.6...附录 参考： 【Linux】一步一步学Linux系列教程汇总 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...比如我们比较熟悉的使用神经网络训练语言模型的任务中，语言模型中测试的标准就是给定目标句子上的perplexity（复杂度）值，perplexity值越小说明我们训练的语言模型越好，在机器翻译的应用中，真实应用的测试步骤和语言模型的测试步骤有所不同...自动生成翻译句子的步骤就是在解码的过程中，每一步预测的单词中概率最大的单词被选为这一步的输出，并复制到下一步的输入中，最终的输出序列就是我们最终的翻译结果。 ?...▲机器翻译测试阶段的示意图 比如输入待翻译的句子"I love you"，能够通过我训练好的seq2seq模型自动生成"我爱你"。 seq2seq Model的核心是： ? 其中 ?...但是这里需要注意，因为我们是以单词为基元的，所以不可能直接输出是概率最大的序列，只能一个单词一个单词的输出，从seq2seq Model的核心式子中我们也可以看出输出 ? 不仅与 ?
什么是Seq2Seq网络？...在Seq2Seq模型中采用了这种 Encoder-Decoder架构，其中 Encoder 是一个RNNCell（RNN ，GRU，LSTM 等） 结构，四层的LSTM结构使得能够提取足够多的特征，使得...decode的模型变好 几种Seq2Seq模式 1.学霸模式 ?
本文结构： 什么是 seq2seq？ Encoder–Decoder 结构？ seq2seq 结构？ ---- 什么是 seq2seq？...（其中的 RNNCell 可以用 RNN ，GRU，LSTM 等结构） 在每个时刻， Encoder 中输入一个字/词，隐藏层就会根据这个公式而改变， ?...---- seq2seq 结构？ Sutskever 在 2014 年也发表了论文： https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf 这个模型结构更简单， ?...Encoder 最后一个时刻的状态 [cXT,hXT] 就和第一篇论文中说的中间语义向量 c 一样，它将作为 Decoder 的初始状态，在 Decoder 中，每个时刻的输出会作为下一个时刻的输入，直到...它先通过最后一个隐藏层获得输入序列 (x1, . . . , xT ) 的固定长度的向量表达 v， 然后用 LSTM-LM 公式计算输出序列 y1, . . . , yT′ 的概率， 在这个公式中，
1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。...目前，【seq2seq+attention】（注意力机制）已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出，注意力机制于2015年被提出，两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。...图片 seq2seq网络结构图 Encoder 图片 Decoder 图片 说明：xi、hi、C、h’i 都是列向量 1.2 seq2seq+attention原理 普通的 seq2seq...模型中，Decoder 每步的输入都是相同的语义编码 C，没有针对性的学习，导致解码效果不佳。...笔者工作空间如下： 图片 代码资源见–>seq2seq模型和基于注意力机制的seq2seq模型 3 SimpleSeq2Seq SimpleSeq2Seq(input_length, input_dim
这就产生了TensorFLow seq2seq库中的一个接口（tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py）。...seq2seq.py中的函数通过使用feed_previous参数都可以实现这两种模型。...之外，在seq2seq.py中还有一些seq2seq的模型；去那里看看吧。...在接下来的内容中，我们使用 embedding_attention_seq2seq 来实现翻译模型。...这个操作是在 seq2seq_model.py中的 get_batch()完成的，这个函数也将输入逆序（译者注：即本来从左到右，变成从右到左。
1798: [Ahoi2009]Seq 维护序列seq Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 2930 Solved: 1087 [Submit...有如下三种操作形式： (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列中的一段数的和，由于答案可能很大，你只需输出这个数模P的值。
什么是seq2seq 2. 编码器 3. 解码器 4. 训练模型 5. seq2seq模型预测 5.1 贪婪搜索 5.2 穷举搜索 5.3 束搜索 6. Bleu得分 7. 代码实现 8....什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。...当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。序列到序列模型，简称seq2seq模型。...对于模型预测序列中任意的⼦序列，BLEU考察这个⼦序列是否出现在标签序列中。 具体来说，设词数为 n 的⼦序列的精度为 pn。...TensorFlow seq2seq的基本实现
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景。...下面使用简单的例子来说明，比如我的target sequence词汇表中仅有三个单词，也就是 ，现在假设已经输入了待翻译的句子， 也就是 已知了。想要求的是使 的 ，那 。...在HMM中，我们使用了Viterbi Algorithm。那类似的，我们会想到使用Viterbi Algorithm应用到求最大序列的问题上。...来说实质上就相当于是一个填表的过程： ▲Viterbi算法的表格 第一步： ， ， 第二步： 从上面计算可以看出0.15最大，也就是对于第二步的 结点来说， 是最优的路径，然后把 填到 对应的表格中，...下面来看一看使用Viterbi算法的复杂度： 从上面的表格可以看出计算复杂度为 ，那对于表格中的每一个单元，需要从前面的 的数据中去遍历，所以计算复杂度为 。
Linux 的 seq 命令可以以闪电般的速度生成数字列表，而且它也易于使用而且灵活。 在 Linux 中生成数字列表的最简单方法之一是使用 seq（系列sequence）命令。...其最简单的形式是，seq 接收一个数字参数，并输出从 1 到该数字的列表。例如： $ seq 5 1 2 3 4 5 除非另有指定，否则 seq 始终以 1 开头。...$ seq 3 5 3 4 5 指定增量 你还可以指定增量步幅。假设你要列出 3 的倍数。指定起点（在此示例中为第一个 3 ），增量（第二个 3）和终点（18）。...此外，seq 仅适用于数字。...要生成单个字母的序列，请改用如下命令： $ echo {a..g} a b c d e f g 总结 以上所述是小编给大家介绍的使用 Linux seq 命令生成数字序列，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言
在Seq2seq模型中，神经机器翻译以单词序列的形式接收输入，并生成一个单词序列作为输出。例如，意大利语的“Cosa vorresti ordinare?”...一个Seq2Seq模型通常包括: 一个编码器 一个解码器 一个上下文向量 请注意:在神经机器翻译中，编码器和解码器都是rnn 编码器通过将所有输入转换为一个称为上下文的向量(通常具有256、512或1024...思路 带有注意力的Seq2Seq模型中的编码器的工作原理与经典的类似。一次接收一个单词，并生成隐藏状态，用于下一步。...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。...重复以上时间步骤中描述的过程。 ? 总结 非常感谢您花时间阅读本文。我希望本文能使您对经典的Seq2Seq模型以及带有注意力的Seq2Seq有一个很好的初步了解。
Computer Science, 2014. seq2seq 示例 对于法语句子: Jane visite l'Afrique en septembre 翻译成英语为 : Jane is visiting...首先建立 编码网络 encoder network 它是一个 RNN 结构，RNN 的子结构可以是 GRU 或者 LSTM，每次向网络中输入一个单词，将输入序列接收完毕后，这个 RNN 会输出一个向量来代表这个输入序列...去掉末端的 softmax 单元，可以得到一个 4096 维的向量来表示这张图片 接着可以把这个向量输入到 RNN 中，RNN 通过每次生成一个单词的形式输出该图片的描述。
参考链接： Python机器学习中的seq2seq模型 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198 Seq2seq模型 seq2seq...seq2seq有很多的应用，例如翻译，文档摘取，问答系统等等。在翻译中，输入序列是待翻译的文本，输出序列是翻译后的文本；在问答系统中，输入序列是提出的问题，而输出序列是答案。 ...在training阶段，为了能够让模型更加准确，我们并不会把t-1的预测输出作为t阶段的输入，而是直接使用target data中序列的元素输入到Encoder中。...这是在seq2seq_model.py的get_batch()函数中完成的，其也会反转英语的输入。正如Sutskever所说，这有助于改善机器学习后的结果。...中实现encoder-decoder模型 tensorflow中数据预处理 在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。
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