原创 pycharm最新激活碼，親測有效，爽！
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2019-05-06 06:46:14
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原创 Linux服務器安裝python3
由於centos7原本就安裝了Python2，而且這個Python2不能被刪除，因爲有很多系統命令，比如yum都要用到。 [root@iZuf6ititjgl7x9tgf1cyiZ ~]# python Python 2.6.6 (
2019-04-16 04:27:51
原创 myeclipse2017下載安裝 破解以及漢化
安裝包、漢化包、破解文件 **點擊閱讀全文後顯示圖文教程！** 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1xsIBI31W_xIrPA9EDVeLOg 密碼：yp3n 從百度網盤下載之
2019-03-28 04:00:59
原创 使用PyCharm進行遠程開發和調試
--------------------------------------------------------------------- 你是否經常要在Windows 7或MAC OS X上面開發Python或Web應用程序，
2019-03-28 04:00:59
原创 Pycharm Professional(專業版)完美破解，永久激活
PyCharm是一種Python IDE，帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具，比如調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制。此外，該IDE提供了一些高級
2019-03-28 04:00:59
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原创 深層循環神經網絡（DRNN）
深層循環神經網絡（DRNN） DRNN可以增強模型的表達能力，主要是將每個時刻上的循環體重複多次，每一層循環體中參數是共享的，但不同層之間的參數可以不同。DRNN結構圖如圖5所示。 TensorFlow中可以通過rnn_cell.Mul
2018-08-27 02:06:16
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原创 RNN循環神經網絡的自我理解：基於Tensorflow的簡單句子使用（通俗理解RNN）
解讀tensorflow之rnn： 該開始接觸RNN我們都會看到這樣的張圖： 如上圖可以看到每t-1時的forward的結果和t時的輸入共同作爲這一次forward的輸入 所以RNN存在一定的弊端，就是如果輸入足夠的長，因爲每一次
2018-08-27 02:06:16
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原创 雙向循環神經網絡（BRNN）
雙向循環神經網絡（BRNN） RNN和LSTM都只能依據之前時刻的時序信息來預測下一時刻的輸出，但在有些問題中，當前時刻的輸出不僅和之前的狀態有關，還可能和未來的狀態有關係。比如預測一句話中缺失的單詞不僅需要根據前文來判斷，還需要考慮它後
2018-08-27 02:06:16
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原创 理解 LSTM 網絡 （Understanding LSTM Networks by colah）
@翻譯：huangyongye 原文鏈接： Understanding LSTM Networks 前言：其實之前就已經用過 LSTM 了，是在深度學習框架 keras 上直接用的，但是到現在對LSTM詳細的網絡結構還是不瞭解
2018-08-27 02:06:16
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原创 這是一份通俗易懂的知識圖譜技術與應用指南
原標題：專欄 | 這是一份通俗易懂的知識圖譜技術與應用指南 機器之心專欄 作者：李文哲 從一開始的Google搜索，到現在的聊天機器人、大數據風控、證券投資、智能醫療、自適應教育、推薦系統，無一不跟知識圖譜相關。它在技術領域的熱
2018-08-27 02:06:16
原创 LSTM結構
LSTM結構 上節介紹的RNN模型，存在“長期依賴”的問題。模型在預測“大海的顏色是”下一個單詞時，很容易判斷爲“藍色”，因爲這裏相關信息與待預測詞的位置相差不大，模型不需要記憶這個短句子之前更長的上下文信息。但當模型預測“十年前，北京的
2018-08-27 02:06:14
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原创 RNN：構建cell時num_units的個數怎麼影響輸出
Cell中神經元的個數不一定要和序列數相等 如不相等 此代碼序列數爲len(char2idx) 我給的cell中神經元的個數爲len(char2idx)*2 改變個數後 輸出的形狀也隨之改變 和cell中神經元的個數是一樣的 這時候需要
2018-08-27 02:06:14
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原创 簡單爬蟲+詞雲+主體模型
從小說網上爬取一篇章節，獲取本章節的關鍵詞top，主題模型，做出詞雲圖像。 原網站小說如下： 代碼如下： #調用獲取網頁信息的庫 from urllib import request #篩選網頁信息 from bs4 import
2018-08-27 02:06:14
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原创 seq2seq基礎理解 什麼是 seq2seq？
本文結構： 什麼是 seq2seq？ Encoder–Decoder 結構？ seq2seq 結構？ 什麼是 seq2seq？ seq2seq 是一個 Encoder–Decoder 結構的網絡，它的輸入是一個序列，輸出也是一個
2018-08-27 02:06:14
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原创 對文本嵌入層進行四種不同大小卷積核的卷積
對於一句話來說，用CNN來運算，如果只給他一種固定的卷積核，如 My name is Houser 這句話 卷積核大小固定的話： 如一個一個詞的取 My|name|is|Houser 這樣的話每一個單詞都獨立了不能具有代表性，我們需要
2018-08-27 02:06:14