SRL_STYLE用于管理综合工具如何推断SRL（移位寄存器）。XilinxFPGA中，SLICEM中的LUT是可以配置为SRL的。SRL相应的代码如下。 ? ?...SRL_STYLE有6个可选值，分别为register，srl，reg_srl，srl_reg，reg_srl_reg和block。以深度为4的SRL为例，相应的值对应的综合结果如下图所示。 ? ?...当期为yes时，等效于SRL_STYLE为reg_srl_reg；当其为no时，等效于SRL_STYLE为register。 从时序角度而言，不建议时序路径的终点是SRL。...对于大深度的SRL，可以将其映射为BlockRAM，也就是SRL_STYLE的值为block，否则会消耗过多的LUT。 解决时序问题时，有时还要关注深度较小的SRL，例如深度为1，2或3的SRL。...结论 -SRL_STYLE有6个值，用于管理综合工具如何推断SRL -SHREG_EXTRACT有类似的功能 -从时序角度而言，不建议时序路径的终点是SRL，尤其是在高速设计中
本文介绍综合属性SRL_STYLE取register、srl、srl_reg、reg_srl、reg_srl_reg和block中的值时，对Schematic的影响。...SRL_STYLE用于指导Vivado将SRL（移位寄存器）映射为何种形式。...目录 默认值 测试代码 原理图 SRL_STYLE配置为register 测试代码 原理图 SRL_STYLE配置为srl 测试代码 原理图 对应的Device视图 资源利用率 SRL_STYLE配置为...srl_reg 测试代码 原理图 SRL_STYLE配置为reg_srl 测试代码 原理图 SRL_STYLE配置为reg_srl_reg 测试代码 原理图 SRL_STYLE配置为block 测试代码...配置为srl 用LUT生成SRL。
XilinxFPGA中提供的一个原语SRL6E，可以最大实现16位移位寄存的移位寄存器。 ...需要注意的是，SRL16E原语在不同的器件中表现形式可能稍有区别，下面是在Artix-7系列器件中的SRL16E原语： // SRL16E: 16-bit shift register LUT with...#( .INIT(16'h0000) // Initial Value of Shift Register 对寄存器进行初始化 ) SRL16E_inst ( .Q...(Q), // SRL data output 寄存器输出端口 .A0(A0), // Select[0] input四位输出位选择控制地址 .A1(A1)...output wResetQ, output wEnableN ); wire wResetQ; wire wEnableN; SRL16E #( .INIT( 16'hFF00
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。...语义角色标注(Semantic Role Labeling,简称 SRL)是一种浅层的语义分析。...根据谓词类别的不同，又可以将现有的 SRL 分为动词性谓词 SRL 和名词性谓词 SRL。 常见方法 语义角色标注的研究热点包括基于成分句法树的语义角色标注和基于依存句法树的语义角色标注。...目前 SRL 的实现通常都是基于句法分析结果，即对于某个给定的句子，首先得到其句法分析结果，然后基于该句法分析结果，再实现 SRL。这使得 SRL 的性能严重依赖于句法分析的结果。...setup.py build # 然后执行命令：python setup.py install # 使用里面的预训练模型，需要先下载，然后指定相应目录 # 下载地址：http://ltp.ai/
语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称 SRL）是一种浅层的语义分析。...给定一个句子， SRL 的任务是找出句子中谓词的相应语义角色成分，包括核心语义角色（如施事者、受事者等） 和附属语义角色（如地点、时间、方式、原因等）。...根据谓词类别的不同，又可以将现有的 SRL 分为动词性谓词 SRL 和名词性谓词 SRL。...2009： http://ufal.mff.cuni.cz/conll2009-st/task-description.html 04 工具推荐 Nlpnet 一个基于神经网络的自然语言处理任务的 Python...代码已上传： https://github.com/yuquanle/StudyForNLP/blob/master/NLPbasic/SRL.ipynb 参考： 1. 统计自然语言处理 2.
# ] 用户自定义词典 # user_dict.txt 负重前行 长江大桥 .. code-block:: python from ltp import LTP...srl = ltp.srl(hidden) # [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]...# ] # ] srl = ltp.srl(hidden, keep_empty=False) # [ # [ # (1, [('...] # ] LTP Server LTP Server 是对 LTP 的一个简单包装，依赖于 tornado，使用方式如下： pip install ltp, tornado python
同时，这种风格还可方便地使用综合属性SRL_STYLE，从而达到控制综合结果的目的。第二种风格是无法使用SRL_STYLE的。...SRL_STYLE的具体使用方法可参考这里Vivado综合属性：SRL_STYLE。 ? ?...一个可能的解决方法是能否从该SRL中“拽出”一个触发器，也就是将SRL变为FF+SRL，此时的SRL深度为原始SRL深度减1。这时可利用属性SRL_STAGES_TO_REG_INPUT。...此外，如果希望从SRL中“拽出”一个触发器与最后一级触发器相连，可利用属性SRL_STAGES_TO_REG_OUTPUT。...结论 SRL_STAGES_TO_REG_INPUT可从SRL中向其输入方向“拽出”一个触发器 SRL_STAGES_TO_REG_OUTPUT可从SRL中向其输出方向“拽出”一个触发器
随后，你就可以： 通过 allennlp/run bulk 运行示例句子 通过 allennlp/run serve 启动 web 服务来托管模型 通过 python 从 Python 解释器与 AllenNLP...运行 AllenNLP 设置 CONDA 开发环境 Conda 可为特定版本的 Python 设置所有为运行 AllenNLP 的依赖环境。...构建一个 Python 3.6 上的 Conda 环境 conda create -n allennlp python=3.6 4.现在激活 Conda 环境。...语义角色标注 语义角色标注（SRL）模型恢复了语句的潜在谓词参数结构。SRL 构建了回答语义基本问题的表征，包括「谁」对「谁」做了「什么」等等。...AllenNLP SRL 模型是深度 BiLSTM 模型 (He et al, 2017) 的再实现，它非常匹配已公开的模型，在 CoNLL 2012 取得了 78.9 的 F1 分数。
ltp是哈工大出品的自然语言处理工具箱, pyltp是python下对ltp(c++)的封装. 在linux下我们很容易的安装pyltp, 因为各种编译工具比较方便....[INFO] 2018-01-31 15:56:37 Loading srl resource from “ltp_data/pisrl.model” [dynet] random seed: 493907432...[INFO] 2018-01-31 15:56:39 srl resource is loaded...., 'x': 'n', 't': 'srl'} response = requests.get(uri_base, data=data) rdata = response.json() print(json.dumps...1o9vytmU 密码：5ntf 放到任意方便调用的地方即可， 因为程序里需要你自己主动调用的 第三种方案: 直接调用编译好的ltp的可执行文件 可以参考这篇文章, 但是我在3.4版本中测试不成功, 加载srl
3.5.2 创建standby redo log 这里我们创建4个SRL日志组 alter database add standby logfile group 10 ('/oradata/dg2/srl.../srl10a.log','/oralog/dg2/srl/srl10b.log') size 52428800; alter database add standby logfile group...11 ('/oradata/dg2/srl/srl11a.log','/oralog/dg2/srl/srl11b.log') size 52428800; alter database add standby...logfile group 12 ('/oradata/dg2/srl/srl12a.log','/oralog/dg2/srl/srl12b.log') size 52428800; alter...database add standby logfile group 13 ('/oradata/dg2/srl/srl13a.log','/oralog/dg2/srl/srl13b.log')
下面介绍SRL的核心思想以及其带来的影响。...定理的核心结论是：SRL的optimal policy 是 SOFT 的（起名SRL的原因），即 optimal policy 是 Q-value 的 softmax 函数。...如果SRL中的alpha取为0，则SRL退化成HRL。也就是说：HRL是SRL的一个特例： ? ? 为了进一步阐释SRL的内涵和影响，这里举一个例子说明。...而SRL一直保留p2的信息，SRL可以快速转换到p2，更robust。 强化学习的一个重要的特点是：算法控制数据的来源，数据决定AI的表现。...既然策略熵那么重要，我们自然就希望能够控制熵，HRL无法做到这一点，而SRL可以做到这一点。这也正是SRL的核心价值所在。
= (SwipeRefreshLayout) findViewById(R.id.srl_simple); srl_simple.setOnRefreshListener(this); //旧版用下面的...); //新版用下面的setColorSchemeResources设置进度圆圈颜色 // srl_simple.setColorSchemeResources( // R.color.red...(R.color.black); // srl_simple.setProgressViewOffset(true, 0, 50); // srl_simple.setDistanceToTriggerSync...= (SwipeRefreshLayout) findViewById(R.id.srl_listview); srl_listview.setOnRefreshListener(this);...= (SwipeRefreshLayout) findViewById(R.id.srl_recycler); srl_recycler.setOnRefreshListener(this);
具体来说，RLlib 和 ACME 只能分别通过 Python threaded trainer1 和 jax.pmap2 支持本地多 GPU 训练，而 SeedRL 只能在单 GPU 上运行。...SRL 支持跨节点的多 GPU 训练。...在集群上运行 SRL 实验。...Code 1：简化深度 Q-learning 的 Python 示例。...调查显示，加载量化 PyTorch 模型的成本是将权重从 Python 对象重新打包到 Cdata 中。由于内存访问次数较少，8 位权重重新打包明显快于 16 位权重重新打包。
当为yes时，等效于SRL_STYLE设置为reg_srl_reg； 当为no时，等效于SRL_STYLE设置为register。...reg_shift <={data_i,reg_shift[SHIFT-1:1]}; end assign data_o = reg_shift[0]; endmodule 原理图 SRL_STYLE...设置为reg_srl_reg时，第一和最后一级深度用FF（Flip Flop，触发器），其他用LUT，与上图结构一致。...reg_shift <={data_i,reg_shift[SHIFT-1:1]}; end assign data_o = reg_shift[0]; endmodule 原理图 当SRL_STYLE...设置为register，用FF（Flip Flop，触发器）生成SRL，与上图的结构一致。
介绍请看以前的文章 目录需要事先建立 alter database add standby logfile group 10 ('/oradata/dg1/srl/srl10a.log','/oralog.../dg1/srl/srl10b.log') size 52428800; alter database add standby logfile group 11 ('/oradata/dg1/srl/srl11a.log...','/oralog/dg1/srl/srl11b.log') size 52428800; alter database add standby logfile group 12 ('/oradata.../dg1/srl/srl12a.log','/oralog/dg1/srl/srl12b.log') size 52428800; alter database add standby logfile...group 13 ('/oradata/dg1/srl/srl13a.log','/oralog/dg1/srl/srl13b.log') size 52428800; 1.8 参数文件设置 这里需要注意原备库的
SRL定义 Semantic Role Labeling (SRL) is defined as the task to recognize arguments for a given predicate...语料及语义角色 英文的SRL数据集包括： FrameNet PropBank 汉语的SRL数据集较少，应用最多的是Chinese Proposition Bank(CPB)[1]....； Semantic Adjuncts表示不与谓词直接相关的论元，可独立存在，用ArgM-XXX来表示，例如时间、地点、目的、程度、范围等等； SRL语义角色标签和含义如下所示 ?...传统SRL方法 传统SRL方法主要包括以下步骤： ?...基于深度学习的SRL方法 在深度学习占领了自然语言处理领域之后，基于深度学习的SRL方法也得到了广泛应用且效果良好。
又极大缩小了模型的占用空间 基于预训练模型进行统一的表示 ，有效提升了各项任务的准确率 基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型，进一步提高了系统的准确率 基于 PyTorch 框架开发，提供了原生的 Python...测试环境如下： Python 3.7 LTP 4.0 Batch Size = 1 CentOS 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640...使用方法 新版 LTP 采用原生 Python 实现，仅需运行 pip install ltp 即可安装使用。...pos = ltp.pos(hidden) ner = ltp.ner(hidden) srl = ltp.srl(hidden) dep = ltp.dep(hidden) sdp = ltp.sdp
该研究为语义角色标注（SRL）引入了一个新的深度学习模型，显著提高了现有技术水平。...为 SRL 引入新的深度学习模型，显著提高了现有技术水平 我们为语义角色标注（SRL）引入了一个新的深度学习模型，显著提高了现有技术水平，同时对其优缺点进行了详细的分析。...在Zhou和Xu （2015）之后，我们将 SRL 视为 BIO 标记问题，并使用深度双向 LSTM。...我们还报告了 predicted predicates 的性能，以激发未来对端到端 SRL 系统的研究。...我们的深度 SRL 模型的成功有两个原因 我们深度 SRL 模型的成功有两个原因：（1）应用训练深度循环神经网络中的最新进展，如 highway connections（Srivastava等，2015
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