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Gxjun

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如何为Dash/Zeal生成c++ 文档: 以abseil文档为例

目录 1. 软件安装 2 Sample源文件下载: 3. 生成步骤 3.1 使用doxygen生成html文件 3.2 使用d...

Gxjun
html
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在使用asan的时候,如果我们想关闭/取消:use-after-poision 检测

使用这个allow_user_poisoning=0,来取消 以这个例子为例: // example1.cpp // use-after-poison erro...

Gxjun
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yaml配置文件编写小案例(python版)

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_im...

Gxjun
yaml
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NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思?

假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3;

Gxjun
神经网络
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NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思?

假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3;

Gxjun
神经网络
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记一次失败的docker排障经历

表明docker在不断的重启容器,但是启动失败,应该是容器信息损坏了,删掉/var/run/docker/libcontainerd/containerd/xx...

Gxjun
docker容器
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paddlepaddle关于使用dropout小案例

1 import numpy as np 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle.fluid.laye...

Gxjun
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paddlepaddle如何预加载embedding向量

使用小批量数据时,模型容易过拟合,所以需要对全量数据进行处理,我是用的是word2vec训练的词向量. 那么训练好对词向量如何加载呢?

Gxjun
word2vec模型数据
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fluid.io.load_inference_model 载入多个模型的时候会报错 -- [paddlepaddle]

将多个模型部署到同一个服务时,会出现stack错误. 原因是program为全局.

Gxjun
modelpredictionscopestack部署
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Hierarchical softmax(分层softmax)简单描述.

最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快,效果和softmax差不多. 我们知道softmax在求解的时候,它的时间...

Gxjun
分布式
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词向量可视化--[tensorflow , python]

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------...

Gxjun
tensorflowpython
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并行排序ShearSort ---[MPI , c++]

思想: (1) 对于一个nxm的数组,使用N个work进行处理. (2) 先按行对数组进行升序和降序排序【由左至右】,一般奇数序列work升序,偶数序号的...

Gxjun
数据处理
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雅克比迭代算法(Jacobi Iterative Methods) -- [ mpi , c++]

雅克比迭代,一般用来对线性方程组,进行求解。形如: \(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1}\...

Gxjun
编程算法
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多线程处理N维度topk问题demo--[c++]

问题 -对多维度特征进行topk排序,使用c++ 优先队列模拟最大堆. /* ---------------------------------- Versio...

Gxjun
c++
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tensorflow 批次读取文件内的数据,并将顺序随机化处理. --[python]

使用tensorflow批次的读取预处理之后的文本数据,并将其分为一个迭代器批次:

Gxjun
tensorflow
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生成命令行接口--google开源的fire使用体验【python-fire】

在python中,命令行接口常用的argparse 和click,但是相对于python-fire 来说灵活度太缺了,fire可以直接将python中的函数,以...

Gxjun
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序列标注模型中的两种标记模式

   我爱使用小米手机玩王者荣耀   -> 我<S>爱<S>使<B>用<E>小<B>米<M>手<M>机<E>玩<S>王<B>者<M>荣<M>耀<E>

Gxjun
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tensorflow 在加载大型的embedding模型参数时,会遇到cannot be larger than 2GB

      这种问题是,对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候,我们需要将embedding拆开,拆分成N...

Gxjun
tensorflowpythonnumpy

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