lstm的前向结构,不迭代 最基本的lstm结构.不涉及损失值和bp过程 import tensorflow as tf import numpy as np inputs = tf.placeholder(np.float32, shape=(32,40,5)) # 32 是 batch_size lstm_cell_1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128) #实例话一个lstm单元,输出是128单元 print("output_size:"

重传机制 TCP 会在以下两种情况发⽣超时重传: 数据包丢失 确认应答丢失 重传超时 重传超时是TCP协议保证数据可靠性的另一个重要机制,其原理是在发送某一个数据以后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据报的ACK报文,那么就重新发送数据,直到发送成功为止. RTT 是数据从⽹络⼀端传送到另⼀端所需的时间,也就是包的往返时间. RTO (Retransmission Timeout 超时重传时间). 如果超时重发的数据,再次超时的时候,⼜需要重传的时候,TCP 的策略是超时间隔加倍

1.tf.Graph() 你一旦开始你的任务,就已经有一个默认的图已经创建好了.而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到. 添加一个操作到默认的图里面,只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行.比如下面的例子展示的: import tensorflow as tf import numpy as np c=tf.constant(value=1) print(c.graph) print(tf.get_default_graph()) <tensorflow.pyth

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r

转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas

原创博文,转载请注明出处! # 题目 # 思路 利用C++中的双端队列保存有可能是滑动窗口最大值的下标,其中队首元素保存当前窗口最大值的下标.当滑动窗口改变时,更新队列.队列更新的规则:(1)新元素依次与队尾元素比较,如果队尾元素小于新元素,则删除队尾元素,直至队列中没有小于新元素的值.(2)更新队首元素,如果队首元素不在新滑动窗口中,则删除队首元素.(3)把每次滑动的数字的下标压入队列 找出数组中大小为3的滑动窗口的最大值,在队列中的下标一列,小括号前面的数字表示数字在数组中的下标. # 代码

一.TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt"),实际在这个文件目录下会生成4个人文件: checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表,model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息,model.

''' A Bidirectional Recurrent Neural Network (LSTM) implementation example using TensorFlow library. This example is using the MNIST database of handwritten digits (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) Long Short Term Memory paper: http://deeplearning.

地址 https://www.acwing.com/problem/content/description/156/ 输入格式 输入包含两行. 第一行包含两个整数n和k,分别代表数组长度和滑动窗口的长度. 第二行有n个整数,代表数组的具体数值. 同行数据之间用空格隔开. 输出格式 输出包含两个. 第一行输出,从左至右,每个位置滑动窗口中的最小值. 第二行输出,从左至右,每个位置滑动窗口中的最大值. 输入样例: - - 输出样例: - - - - 算法1单调队列求最大值和最小值的过程其实是一样的

这篇博客不是一篇讲解原理的博客,这篇博客主要讲解tnesorlfow的RNN代码结构,通过代码来学习RNN,以及讲解time_steps,如果这篇博客没有让你明白time_steps,欢迎博客下面评论交流. 我曾翻阅各大网站,各大博客,他们的对RNN中time_steps的讲解,都没有一个让人醍醐灌顶的答案,甚至让人越看模糊.有的博主在博客中讲的看似他懂了,一问他自己他答不上来.在这里,我向全中国还迷糊在time_step的学者答疑,立此博文. 学习RNNCell要重点关注三个地方: 类方法ca

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧.你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字.滑动窗口每次只向右移动一位. 返回滑动窗口中的最大值. 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7

要实现限流.熔断等功能,首先要解决的问题是如何实时采集服务(资源)调用信息.例如将某一个接口设置的限流阔值 1W/tps,那首先如何判断当前的 TPS 是多少?Alibaba Sentinel 采用滑动窗口来实现实时数据的统计. 温馨提示:如果对源码不太感兴趣,可以先跳到文末,看一下滑动窗口的设计原理图,再决定是否需要阅读源码. @ 目录 1.滑动窗口核心类图 2.滑动窗口实现原理 2.1 ArrayMetric 2.2 LongAdder 2.2.1 类图与核心属性 2.2.2 current

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

使用Keras中文文档学习 基本概念 Keras的核心数据结构是模型,也就是一种组织网络层的方式,最主要的是序贯模型(Sequential).创建好一个模型后就可以用add()向里面添加层.模型搭建完毕后需要使用complie()来编译模型,之后就可以开始训练和预测了(类似于sklearn). Sequential其实是模型的一种特殊情况,单输入单输出,层与层之间只有相邻关系.而通用的模型被称为函数式模型(function model API),支持多输入多输出,层与层之间可以任意相连. Ker

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

一.网络层 keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层. 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R