在循环层中，误差差分与图3.b所示的箭头方向相反，即时间反向传播（BPTT）。在循环层的底部，将传播的差分序列连接成映射，将特征映射转换为特征序列的操作，并反馈到卷积层。...在实践中，我们创建了一个自定义的网络层，称为“映射到序列”，作为卷积层和循环层之间的桥梁。 图片 3.CTC（即转录层或翻译层） 转录是将RNN对每帧的预测转换为标签序列的过程。...推理： 馈送之后，网络输出TCL，TR以及几何图，对于TCL和TR，阈值分别设为Ttcl和Ttr，然后，通过TR和TCL的交点，给出了TCL的最终预测。...在特征合并分支中，我们逐步合并它们： 图片 其中gi是合并基，hi是合并的特征映射，操作符[·；·]表示沿通道轴的连接。...最终的输出层包含几个conv1×1操作，以将32个通道的特征映射投影到1个通道的分数映射Fs和一个多通道几何映射Fg中。几何输出可以是RBOX或QUAD中的一个，在表1中总结。
Gate mapping ：门级映射，把优化了的统一门级描述，DC用别的厂商的工艺库把电路给映射出来，得到一个.ddc文件。...本教程这三种方式在后面都有流程介绍，本教程以命令行和批处理为主，其中dc_shell主要用来介绍DC的相关命令，此外命令行和批处理模式是现在设计的主要操作方式。...·while循环 ? 执行的结果如下： ? ·for循环 ? 运行的结果如下所示： ? for循环的格式跟C语言一样，也有三个选项，初始条件，停止循环条件，变量递增选项。...Continue跟C语言一样，不执行本次循环。 ·数组（列表）与数组（列表）的遍历 ? 首先，39行那里创建了一个名字为names的数组（列表），数组（列表）的内容有5项。...·子程序的定义和调用： ? 调用要在dc_shell中调用： ? ·最后是文件的处理：文件的读写 写： ? 执行的结果如下所示： ? Data.txt里面就有hello tcl 读： ?
多个常量声明 常量映射 常量结构 常量数组或切片 条件和循环 理解if-else语句 for循环 switch语句 Switch语句的fallthrough关键字 了解for-range循环——完整指南.../初始化/创建数组或切片 将数组/切片转换为 JSON 追加或添加到切片或数组 结构切片 映射切片 通道的切片或数组 布尔值的切片或数组 创建整数切片或数组 创建浮点切片或数组 创建字符串切片或数组 排序切片的一部分...将一个切片追加或添加到另一个切片 映射 迭代映射的不同方法 映射的长度 映射 一种检查映射中是否存在键的有效方法 更新映射中的一个键 映射允许的键和值类型 创建/初始化/声明映射 映射和 JSON...的转换 将映射转换为 JSON 将 JSON 转换为映射 如何检查映射是否包含键 结构 结构 声明或创建/初始化结构变量 指向结构的指针 漂亮地打印结构变量 结构的导出和未导出字段 结构中的匿名字段...通道的方向 通道的长度和容量 通道上的所有操作/函数 从一个通道读取/接收所有值 通道的for-range循环 Goroutines Goroutines 获取当前正在运行/活动的 goroutines
什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。...我们先定义，在上⾯的例⼦中，查询项为解码器的隐藏状态，键项和值项均为编码器的隐藏状态。 ⼴义上，注意⼒机制的输⼊包括查询项以及⼀⼀对应的键项和值项，其中值项是需要加权平均的⼀组项。...以⻔控循环单元为例，在解码器中我们可以对⻔控循环单元（GRU）中⻔控循环单元的设计稍作修改，从而变换上⼀时间步 t′−1 的输出 yt′−1、隐藏状态 st′−1 和当前时间步t′ 的含注意⼒机制的背景变量...b 分别为⻔控循环单元的权重参数和偏差参数。...这个有趣的想法⾃提出后得到了快速发展，特别是启发了依靠注意⼒机制来编码输⼊序列并解码出输出序列的变换器（Transformer）模型的设计。变换器抛弃了卷积神经⽹络和循环神经⽹络的架构。
在之前的语⾔模型和⽂本分类任务中，我们将⽂本数据看作是只有⼀个维度的时间序列，并很⾃然地使⽤循环神经⽹络来表征这样的数据。...下图展⽰了含3个输⼊ 通道的⼀维互相关运算，其中阴影部分为第⼀个输出元素及其计算所使⽤的输⼊和核数组元素：0 × 1 + 1 × 2 + 1 × 3 + 2 × 4 + 2 × (-1) + 3 × (...以上都是输出都只有⼀个通道。我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地，我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道，从而拓展卷积层中的模型参数。...3.3 textCNN模型 textCNN模型主要使⽤了⼀维卷积层和时序最⼤池化层。假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。
早些年有“去IOE”等举措，近年来更是在国家战略层面强调科技自主的重要性，比如十四五规划就指出要把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，突出创新在现代化建设全局中的核心地位，进一步强调科技自立自强，并明确提出到...如今，TCL已拥有4个Mini LED背光显示实验室，470项专利，9大行业领军人物，并且拥有上下游众多战略合作伙伴。...不过，战略的落地能力跟战略本身一样重要，TCL掌握了贴合市场规律、符合技术曲线、结合实际情况的发展节奏，从技术研发到样品推出到产品量产再到形成产品矩阵大规模推广，5年来一步步地走，不疾不徐，稳扎稳打做到自主技术领先...当然，技术自主不等于“技术封闭”，科学企业有国界，科技品牌无国界，科技企业在不忘自身民族身份的同时，也要有服务好全球用户的开放心态，只要对应市场适合，企业就应该去服务好对应的用户，这是在国内国际双循环相互促进的新发展格局阶段中...研究技术、产品、商业、资本和趋势，关注中国本土科技创新、大公司、中概股、文娱内容、AIoT、新零售、新金融、新技术和产业互联网，是虎嗅网、36kr、钛媒体三大平台年度作者（唯一大满贯），是百家号、新浪科技
在之前的语⾔模型和⽂本分类任务中，我们将⽂本数据看作是只有⼀个维度的时间序列，并很⾃然地使⽤循环神经⽹络来表征这样的数据。...下图展⽰了含3个输⼊ 通道的⼀维互相关运算，其中阴影部分为第⼀个输出元素及其计算所使⽤的输⼊和核数组元素： 0 × 1 + 1 × 2 + 1 × 3 + 2 × 4 + 2 × (-1) + 3 ×...以上都是输出都只有⼀个通道。我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地，我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道，从而拓展卷积层中的模型参数。...3.3 textCNN模型 textCNN模型主要使⽤了⼀维卷积层和时序最⼤池化层。假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。
在之前的语⾔模型和⽂本分类任务中，我们将⽂本数据看作是只有⼀个维度的时间序列，并很⾃然地使⽤循环神经⽹络来表征这样的数据。...由⼆维互相关运算的定义可知，多输⼊通道的⼀维互相关运算可以看作单输⼊通道的⼆维互相关运算。如下图所⽰，我们也可以将上图中多输⼊通道的⼀维互相关运算以等价的单输⼊通道的⼆维互相关运算呈现。...以上都是输出都只有⼀个通道。我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地，我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道，从而拓展卷积层中的模型参数。...3.3 textCNN模型 textCNN模型主要使⽤了⼀维卷积层和时序最⼤池化层。假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。
超大屏比大屏更难做，但其技术却是通用的，品牌做好超大屏，相关技术就可以“向下溢出”到75寸等大屏电视上，比如TCL游戏电视T7E主打真高刷这一卖点，因其采取了全通道4K 144Hz技术，率先将全通道真高刷从...可以展望，未来全通道4K 144Hz技术也将被TCL“下沉”到更多大尺寸产品，夯实其大尺寸产品竞争力。 四是超大屏电视有价也有利润。...4月20日TCL才发布全通道4K 144Hz游戏电视T7E，这意味着，此前TCL保持市场份额领先与T7E没有直接关系，不过，从T7E的相关信息我们依然得以窥见TCL赢下98吋市场的原因。...从主打“全通道真高刷144Hz”的T7E电视上，我们可以看到TCL超大屏电视的核心竞争力：自主研发的技术、自主布局的屏幕供应链以及足够强的用户需求洞察力，这些正是TCL可以在98吋电视市场占据40.95%...在Mini LED技术这一新兴赛道，TCL是最早进行研发和量产的品牌，其在Mini LED相关的12个技术领域掌握48项核心技术控制点，拥有470项专利，投建了一条Mini LED实验线和4大Mini
本⽂件 根据数据的组织形式，数据⽂件可以分为⽂本⽂件和⼆进制⽂件 二进制文件，顾名思义就是以二进制的形式存储，并且不加任何转换的输出到外存。..."wb"); fwrite(&a, 4, 1, pf);//⼆进制的形式写到⽂件中 fclose(pf); pf = NULL; return 0; } 执行代码后，我们右击源文件，添加现有项...流和标准流 流 我们程序的数据需要输出到各种外部设备，也需要从外部设备获取数据，不同的外部设备的输⼊输出操作各不相同，为了⽅便程序员对各种设备进⾏⽅便的操作，我们抽象出了流的概念，我们可以把流想象成流淌着字符的河...• stderr - 标准错误流，⼤多数环境中输出到显⽰器界⾯。 默认打开了这三个流，我们就可以使⽤scanf、printf等函数就可以直接进⾏输⼊输出操作。...流⼀般指适⽤于标准输⼊流和其他输⼊流（如⽂件输⼊流）；所有输出流⼀般指适⽤于标准输出流和其他输出流（如⽂件输出流） 文件的随机读写 fseek fseek可以根据⽂件指针的位置和偏移量来定位⽂件指针，形式如下
4.1 流 我们程序的数据需要输出到各种外部设备，也需要从外部设备获取数据，不同的外部设备的输⼊输出操作各不相同，为了方便程序员对各种设备进⾏⽅便的操作，我们抽象出了流的概念，我们可以把流想象成流淌着字符的河...因为在C语言程序启动的时候，默认打开了3个流： • stdin - 标准输⼊流，在⼤多数的环境中从键盘输⼊，scanf函数就是从标准输⼊流中读取数据。...perror函数就是将错误的信息输出到标准输出流中 有了这三个流，我们就可以通过scanf/printf/perror函数来进行输入和输出操作。 ...流⼀般指适⽤于标准输⼊流和其他输⼊流（如⽂件输⼊流）；所有输出流⼀ 般指适⽤于标准输出流和其他输出流（如⽂件输出流）。...= EOF)//循环读取直到读取不到 { fputc(ch, pfwrite); } //循环结束后可以做到完全拷贝 //关闭文件 fclose(pfread); fclose(pfwrite
在 Go 中，有两类数据类型：基本类型和复合类型。 文章链接：解析 Go 编程语言数据类型：bool、整数、浮点数和字符串详细介绍 For Loop Go 语言只有一种循环结构，即 for 循环。...但与数组不同，切片的长度可以根据需要增长和缩小。 文章链接：Go 语言中切片的使用和理解 Maps 映射是 Go 中的数据结构，我们在想要在键值对之间进行映射时使用它。...文章链接：Go 语言之 Maps 详解：创建、遍历、操作和注意事项 Make Golang 的内置函数 make 帮助我们创建和初始化切片、映射和通道，具体取决于传递给函数的参数。...它们指定了我们项目的要求，列出了所有所需的依赖项，并帮助我们跟踪安装的依赖项的具体版本。 Working with JSON JSON（JavaScript 对象表示法）是一种简单的数据交换格式。...您可以从一个Goroutine向通道发送值，然后从另一个Goroutine接收这些值。通道是一种通过通道操作符<-发送和接收值的有类型导管。
第⼀个卷积层输出通道数为 6 ，第⼆个卷积层输出通道数则增加到 16 。这是因为第⼆个卷积层⽐第⼀个卷积层的输⼊的⾼和宽要⼩，所以增加输出通道使两个卷积层的参数尺⼨类似。...第 4 条线路则使⽤ 最⼤池化层，后接 卷积层来改变通道数。 4 条线路都使⽤了合适的填充来使输⼊与输出的⾼和宽⼀致。最后我们将每条线路的输出在通道维上连结，并输⼊接下来的层中去。...（TransitionLayer）： 前者定义了输⼊和输出是如何连结的，后者则⽤来控制通道数，使之不过⼤。...稠密块由多个「批量归一化、激活和卷积」结构构成，其中卷积块的通道数控制了输出通道数相对于输⼊通道数的增⻓，因此也被称为增⻓率（growth rate）。...DenseNet 与 ResNet 的主要区别在于： 首先，DenseNet ⾥模块的输出不是像 ResNet 那样残差映射 B 和恒等映射 A 相加后输出，⽽是在通道维上将二者连接后输出。
=> "node18:9200" codec => json } #输出到文件 file { path => "/usr/local/logstash-5.6.10...相比 Logstash，Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。另外，Beats 和 Logstash 之间支持 SSL/TLS 加密传输，客户端和服务器双向认证，保证了通信安全。...> "test" } #输出到es elasticsearch { hosts => "node18:9200" codec => json ... } #输出到es elasticsearch { hosts => "node18:9200" codec => json } }...hosts => "node18:9200" codec => json } #输出到
系统具有数据采集、信号控制、CAN总线通讯、数据存储和自动报表生成功能，以及良好的人机界面，用于车身控制器功能测试和整车集成测试。 系统功能 1....手动测试：通过手工操作按键模拟各种开关和变量进行测试，与传统测试类似; 2. 自动功能测试：通过计算机按输入程序自动控制各继电器模拟各种开关和变量进行测试，不需人为干预。 3....每一个子功能测试项均可在各点火状态下进行测试。 5. 测试过程中，可通过CAN总线诊断车身控制器配置信息，进行不同功能配置项的测试; 6. 进行测试数据处理、显示、存储并自动生成测试报表。...CAN总线通讯使用PCI-1680实现，该产品特性如下： 两个独立的CAN网络 高传输速率可达1 Mbps 16 MHz CAN控制器频率 1000 VDC光隔离保护，增强系统可靠性 每端口设有转输/...接收状态LED指示灯 直接内存映射功能实现对CAN控制器的快速访问 输入输出控制通过PCI-1756实现，特性如下： 输出范围宽广：5~40伏直流电 隔离输出通道高灌电流（500mA/通道） 2,000
” pattern=”common” resolveHosts=”false”/> –> 2.2 配置 tomcat 写出更详细的日志 通过对 2.1 示例中 pattern 项的修改...于各 fields 字段的含 义请 参照 : http://tomcat.apache.org/tomcat-6.0-doc/config/valve.html 中的 Access Log Valve 项...出 详细 系 统 日志信息，快速 诊 断启 动 故障 此例可弥 补 tomcat 启 动 异常 时输 出的 错误 信息不足的 问题 ，使用 commons-logging 和 log4j 搭配 输 出...出内容 1 、 log4j.rootCategory=INFO, stdout , R 此句 为 将等 级为 INFO 的日志信息 输 出到 stdout 和 R 这 两个目的地。...Ø [QC] 是 log 信息的 开头 ，可以 为 任意 字符，一般 为项 目 简 称 。
新闻主题分类 (判断新闻属于哪一个类别，属于财经，体育，娱乐，时事等类别) 自动问答系统问句分类 社区问答系统 (对文本进行多Label分类，可以参照知乎看山杯) AI法官 (依据文本分析通过罚金Label和法条...文本切割成固定长度的句子，如果长度不够，则 padding补齐 然后输入句子，通过 word embedding 获得词向量 在RNN 的 每一个time节点(时间步长)输入一个新的词向量，RNN一直不停循环直到所有词向量...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。...因此，⼀维卷积计算后，4个输出通道的宽为 11 - 2 + 1 = 10，而其他5个通道的宽为 11 - 4 + 1 = 8。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。 图片
输出路径 约定固定将日志输出到，相对路径log/xxx.yyyy-MM-dd-HH.log，其中xxx为logger的name 日志格式 格式固定： MMddHHmmss.SSS||id||【交易名★子步骤...来实现对日志的拦截，并修改为想要的格式，其中使用的例如id等放到本地变量内，核心是对MDC的使用 基础logger 所有日志都默认输出到这里 logger name:service 系统初始化时，定义这个...Logger和appender，即这个Logger为root log 自定义的logger 提供addLogger方法，参数 packageName 包名，例如：com.test 必输参数 如果name...未设置时，name默认为包名最后一个.后面的字符 name 名字，决定日志文件的名字 非必输 path 日志路径 非必输 additivity 是否输出到root log内 特殊的log 提供特殊组件的...) 记录开始 end(msg) 记录完成，会打印本线程内上一个begin到现在的耗时 logJson(json, format) 记录json格式化日志，format表示是否换行 logMap(map,
什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。...例如，在输出序列的时间步1，解码器可以主要依赖“They”“are”的信息来⽣成“Ils”，在时间步2则主要使⽤来⾃“watching”的编码信息⽣成“regardent”，最后在时间步3则直接映射句号...函数 a 根据解码器在时间步 1 的隐藏状态和编码器在各个时间步的隐藏状态计算softmax运算的输⼊。 softmax运算输出概率分布并对编码器各个时间步的隐藏状态做加权平均，从而得到背景变量。...我们先定义，在上⾯的例⼦中，查询项为解码器的隐藏状态，键项和值项均为编码器的隐藏状态。 ⼴义上，注意⼒机制的输⼊包括查询项以及⼀⼀对应的键项和值项，其中值项是需要加权平均的⼀组项。...这个有趣的想法⾃提出后得到了快速发展，特别是启发了依靠注意⼒机制来编码输⼊序列并解码出输出序列的变换器（Transformer）模型的设计。变换器抛弃了卷积神经⽹络和循环神经⽹络的架构。
消息户端 在 HTTP 部分之前，让我们先编写一个 映射(map) ，让所有客户端都监听消息。...它用一个事件流响应，其中的数据是 JSON 格式的。...我们创建一个消息通道，用它来构建一个客户端，并将其存储在客户端映射中。每当创建新消息时，它都会进入这个通道，因此我们可以通过 for-select 循环从中读取。...n 我们使用 fmt.Fprintf() 以这种格式写入响应 写入器(writter)，并在循环的每次迭代中刷新数据。...这个循环会一直运行，直到使用请求上下文关闭连接为止。我们延迟了通道的关闭和客户端的删除，因此，当循环结束时，通道将被关闭，客户端不会收到更多的消息。
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