NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： dense embedding，需要你讲它转换成onehot表示...sparse ： 表示稀疏，在embedding中的dense时： 同样假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： sparse embedding，不需要你转换乘onehot...而且输入input的vec也极大的缩小了，毕竟存储的是index嘛. 那么会到我们开始的问题，NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...那么在扩大一点，NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思？
NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： image.png dense embedding，需要你讲它转换成...sparse ： 表示稀疏，在embedding中的dense时： 同样假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： image.png sparse embedding，不需要你转换乘...而且输入input的vec也极大的缩小了，毕竟存储的是index嘛. 那么会到我们开始的问题，NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...那么在扩大一点，NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思？
这个值后面对应的utf8_unicode_ci是什么意思呢？面试的时候用这个题目考一考DBA，应该可以难倒一大部分人。 COLLATE是用来做什么的？...对于mysql中那些字符类型的列，如VARCHAR，CHAR，TEXT类型的列，都需要有一个COLLATE类型来告知mysql如何对该列进行排序和比较。...这是mysql的一个遗留问题，mysql中的utf8最多只能支持3bytes长度的字符编码，对于一些需要占据4bytes的文字，mysql的utf8就不支持了，要使用utf8mb4才行。...实例级别的COLLATE设置就是mysql配置文件或启动指令中的collation_connection系统变量。...不过，在系统设计中，我们还是要尽量避免让系统严重依赖中文字段的排序结果，在mysql的查询中也应该尽量避免使用中文做查询条件。
直接看代码： import torch import torch.nn as nn embedding=nn.Embedding(10,3) input=torch.LongTensor([[1,2,4,5...我们的输入input是两个句子，每个句子都是由四个字组成的，使用每个字的索引来表示，于是使用nn.Embedding对输入进行编码，每个字都会编码成长度为3的向量。...0.0000, 0.0000], [ 0.1337, -1.1472, 0.2182]]], grad_fn=) transformer中的字的编码就可以这么表示...： class Embeddings(nn.Module): def __init__(self,d_model,vocab): #d_model=512, vocab=当前语言的词表大小...__init__() self.lut=nn.Embedding(vocab,d_model) # one-hot转词嵌入，这里有一个待训练的矩阵E，大小是vocab*d_model
在PyTorch中，torch.nn与torch.nn.functional都是常用的模块，本文介绍这两者的区别。.../package_references/functional/#torchnnfunctional 在__forward()__函数里定义，定义的是一个函数： 两者的区别： torch.nn中是一个定义的类...torch.nn.functional是一个函数，由def function( )定义，是一个固定的运算公式。...深度学习中会有很多权重是在不断更新的，所以需要采用类的方式，以确保能在参数发生变化时仍能使用我们之前定好的运算步骤。因此如果模型有可学习的参数，应该使用nn.Module，否则两个没有区别。...但是简单的计算不需要新建一个类来做，所以使用nn.functional定义函数就可以。 即：层内有variable的情况用nn定义，否则用nn.functional定义。
正文 本文要说明的两个backward，一个nn.Module中的backward()和torch.autograd.Function中的backward()，其实有一个是假的backward()。...但是为什么这么写，在pytorch官方0.3.0的教程中，可以在loss更新的时候，不使用loss.backward(),而是直接使用类中的.backward()方法然后返回loss即可。...但是在官方的0.4.0的风格迁移示例代码中，上面的代码发生了变化： class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, ):...说了这么多，既然不建议在nn.Module中定义backward。那我们能不能自己定义backward函数。 Real Backward 可以的。...在这个包装类中我们通过torch.nn.parameter的Parameter类把参数进行包装然后传递给torch.nn.function中的函数进行计算，这样也就简化了我们的操作。
1.pid-file介绍 MySQL 中的 pid 文件记录的是当前 mysqld 进程的 pid ，pid 亦即 Process ID 。...可以通过 pid-file 参数来配置 pid 文件路径及文件名，如果未指定此变量，则 pid 文件默认名为 host_name.pid ，存放的路径默认放在 MySQL 的数据目录。...进程运行后会给 pid 文件加一个文件锁，只有获得 pid 文件写入权限的进程才能正常启动并把自身的 PID 写入该文件中，其它同一个程序的多余进程则自动退出。...在本地登录时，如果 my.cnf 配置文件中的 [client] 部分没有指定 socket 文件路径，mysql 默认会去寻找 /tmp/mysql.sock ，所以如果 mysqld 服务启动的时候...同样的，socket 文件目录权限要对 mysql 系统用户放开。 总结： 本篇文章介绍了 MySQL 中的 pid 及 socket 文件的具体配置及作用。
1.2774], [-1.1505, -1.4784, -0.7864]], dtype=torch.float64) 计算NLLLoss 说明，就是在计算log_softmax之后，根据每个样本的真实标签取得其对应的值...默认权重都是1，而且采取求均值的方式。这里就是-(-1.27508877 + -0.78637192) / 2，即取出第0行的第0个和第1行的第2个，正好对应[0, 2]。...在pytorch中 首先我们来看下官方代码： | >>> m = nn.LogSoftmax(dim=1) | >>> loss = nn.NLLLoss() |...我们在看下pytorch的计算结果： torch_targets = torch.tensor([0, 2]) torch_nll_loss = nn.NLLLoss()(torch_y, torch_targets...最后我们在利用更直观的一种形式来看看： import torch.nn.functional as F output = F.nll_loss(F.log_softmax(torch_x, dim=1
此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels； 卷积核中的 in_channels ，上面已经说了，就是上一次卷积的 out_channels ，如果是第一次做卷积...此时输入图片的 channels 为 3，而卷积核中的 in_channels 与需要进行卷积操作的数据的 channels 一致（就是图片样本，为3）。...接下来进行卷积操作，卷积核中的27个数字与分别与样本对应相乘后，再进行求和，得到第一个结果。依次进行，最终得到 4×4的结果。...由于只有一个卷积核，所以最终得到的结果为 4×4×1，out_channels 为 1。如下图所示： 在实际应用中，都会使用多个卷积核。这里如果再加一个卷积核，就会得到 4×4×2的结果。...)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 （1）输入格式： nn.ConvTranspose2d(in_channels
MySQL中的逻辑备份是什么 说明 1、MySQL中的逻辑备份是将数据库中的数据备份为一个文本文件，备份的文件可以被查看和编辑。 2、可以使用mysqldump工具来完成逻辑备份。...如果没有指定数据库中的任何表，默认导出所有数据库中的所有表。...实例 // 备份指定的数据库或者数据库中的某些表 shell> mysqldump [options] db_name [tables] // 备份指定的一个或多个数据库 shell> ...中逻辑备份的介绍，大家在看懂基本的方法后，可以试试有关的操作。...更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑
如题，我在phpmyadmin中发现自己新建的用户的权限是usage，这是什么权限啊？ 但是我能够进行常规的插入，删除，建表操作啊？拜托，明确知道再回答好不好，这又不是贴吧，就别灌水了。...再说usage的字面意思也不是“用法”啊，而是“习惯,惯例”比较讲得通吧。 官方对usage的解释： USAGE “无权限”的同义词 当您想要创建一个没有权限的用户时，可以指定USAGE。...要看自己有哪些权限，执行SQL： SHOW GRANTS 在我的数据库下有一下几行： GRANT ALL PRIVILEGES ON `everalan`.* TO 'everalan'@'%' WITH...GRANT OPTION 可以看出，不知USAGE一种权限，所以，你才会正常的执行查删等操作 usage的字面意思就是用法，其实就是让你这个用户可以像个用户似的登录，但是除了能看到有那写数据库外，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 以前只是简单听说过Mysql有全文索引，但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点，做下记录。 首先，什么是全文索引？...那么如果是上面这条语句，Mysql会把所有note_text中含有rabbit的行记录选出来。...相当于 LIKE ‘%rabbit%’ ; 但是这里必须谈一谈，文章开头所说到的智能是什么意思，问什么会和LIKE不同？...等级越大代表越有可能是我们需要的记录， 然后Mysql会把高等级的行记录先显示出来，亦即把更可能是我们需要的搜索结果先显示出来。这就是智能的涵义。...③Mysql再次进行全文索引，并且 不仅使用原查询词语，而且加上步骤②选出的词。
在文档中解释是：参数： inplace-选择是否进行覆盖运算意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如：x = x +1即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中而不是覆盖运算的例子如：...y = x + 1x = y这样就需要花费内存去多存储一个变量y，所以nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),nn.ReLU(inplace...=True)的意思就是对从上层网络Conv2d中传递下来的tensor直接进行修改，这样能够节省运算内存，不用多存储其他变量。
1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 公式如下： ? 2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。 公式如下： ?...可以看出，这两个计算损失的函数使用的激活函数不同，故而最后的计算公式不同。...补充拓展：pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: torch.nn.BCELoss: Input: (N, *)(N,∗) where *∗ means, any...这里的输入和target 目标必须形状一致，并且都是浮点数，二分类中一般用sigmoid的把输出挑出一个数： m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss()...与nn.CrossEntropyLoss的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
枚举类型使用陷阱 超级不推荐在mysql中设置某一字段类型为enum，但是存的值为数字，比如‘0’，‘1’，‘2’； 解释1：你会混淆，因为enum可以通过角标取值，但它的角标是从1开始，对于不熟悉这个字段的人这里会出错...“空”（不是null） 解释3：enum类型对于php等弱语言类型的支持很差，弱语言类型打引号和不打引号的值可能是同一类型，但是对于mysql中enum类型的字段来说，那就不一定是一回事了 结论：总之，...不要拿mysql的enum类型取存一些数字；如果你一定要使用这个字段去存数字，请把这个字段定义为int，然后在java代码中使用枚举类做一个对于这个字段值范围的一个限定！...中枚举类型Color定义取值的顺序是RED、GREEN、BLUE，因此，当这三个取值持久化到数据库表时，取值分别是0、1、2； * 意思就是我们这里存往数据库的数据是0、1、2这样的数字，而不是...RED、GREEN、BLUE字符串， 但是Mysql数据库中定义的是RED、GREEN、BLUE，并没有其它值所以报错 解决:在entity中使用@Enumerated(EnumType.STRING)
专栏持续更新中：MySQL详解 前言 许多同学都把 MySQL 作为自己的数据库，但是可能用过最多的就是 SQL 语句，以及一些 ORM 的写法，而对底层的实现了解甚少，比如上述问题中，InnoDB...和 MyISAM 分别是什么，可能都不是非常清楚。...SHOW ENGINES; 三、存储引擎原理 首先针对可能面试会问到的问题「MyISAM 和 InnoDB 两种引擎所使用的索引的数据结构是什么」做一个回答： 都是 B+ 树，不过区别在于： MyISAM...这种索引的模式被称为非聚集索引。 InnoDB 中 B+ 树的数据结构中存储的都是实际的数据，这种索引有被称为聚集索引。 四、B 树和 B+ 树 那么什么是 B+ 树？...MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。
在平时工作中，有时我们会编写存储过程。在存储过程中我们会在网上看到一些例子，在例子中会有类似 DELIMITER ??...我们在MySQL客户端写完SQL时会以分隔符;来作为一条完整的SQL语句的终止符,比如： 但是在存储过程中我们会在一个存储过程内写很多以;结束的语句，设置变量，循环，具体的多个SQL语句等都会以;结束，...那么就会出现MySQL客户端解析到第一个;就认为你写的这个语句已经写完了，它就发送这条语句给服务端执行这个SQL了。...原因就在于它（MySQL客户端）把下面这段SQL当成一条完整的语句交给服务器执行了。...时，MySQL客户端会一直解析到符号??才认为你这条语句结束了。 此时你已经成功的创建了一个存储过程了。然后你可以把分隔符重新改为默认的;,然后执行存储过程。
2.2 nn.Conv2d nn.Conv2d: 对多个二维信号进行二维卷积 ?...在解释这个之前，我们得先来看看正常的卷积在代码实现过程中的一个具体操作：对于正常的卷积，我们需要实现大量的相乘相加操作，而这种乘加的方式恰好是矩阵乘法所擅长的。...我们这里的输入图像尺寸是 ， 卷积核为 ， padding=0， stride=1, 我们的输入图像尺寸是 ，我们看看这个在代码中是怎么通过矩阵乘法进行实现的。...下面我们看看 nn 中其他常用的层。 3.池化层 池化运算：对信号进行“「收集」”并“「总结」”， 类似水池收集水资源， 因而美其名曰池化层。...所以如果没有激活函数，再深的网络也没有啥意义。 下面介绍几个常用的非线性激活函数： sigmoid 函数 ? nn.tanh ? nn.ReLU ?
mysql中primary key是什么 说明 1、primary key主键约束是一个列或者列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行。...这样的一列或多列称为表的主键，通过它可以强制表的实体完整性。 2、效果等价于not null+unique，即非空且唯一。...是innodb引擎组织存储数据的依据，innodb存储引擎在创建表的时候必须要有primary key。...中primary key的介绍，希望对大家有所帮助。...更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑 收藏 | 0点赞 | 0打赏
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