长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

2024-04-15 13:04

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简单的例子理解LSTM

LSTM的输入和输出信息。

隐状态和细胞状态是什么

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Linux 网络编程 --- 应用层

一、自定义协议和序列化反序列化代码：序列化反序列化实现网络版本计算器二、HTTP协议 1、谈两个简单的预备知识 https://www.baidu.com/ --- 域名 --- 域名解析 --- IP地址 http的端口号为80端口，https的端口号为443 url为统一资源定位符。CSDNhttps://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor

ASIO网络调试助手之一：简介

多年前，写过几篇《Boost.Asio C++网络编程》的学习文章，一直没机会实践。最近项目中用到了Asio，于是抽空写了个网络调试助手。开发环境： Win10 Qt5.12.6 + Asio(standalone) + spdlog 支持协议： UDP + TCP Client + TCP Server 独立的Asio（http://www.think-async.com）只包含了头文件，不依

poj 3181 网络流，建图。

题意：农夫约翰为他的牛准备了F种食物和D种饮料。每头牛都有各自喜欢的食物和饮料，而每种食物和饮料都只能分配给一头牛。问最多能有多少头牛可以同时得到喜欢的食物和饮料。解析：由于要同时得到喜欢的食物和饮料，所以网络流建图的时候要把牛拆点了。如下建图： s -> 食物 -> 牛1 -> 牛2 -> 饮料 -> t 所以分配一下点： s = 0，牛1= 1~

hdu 4517 floyd+记忆化搜索

题意：有n（100）个景点，m（1000）条路，时间限制为t（300），起点s，终点e。访问每个景点需要时间cost_i，每个景点的访问价值为value_i。点与点之间行走需要花费的时间为g[ i ] [ j ] 。注意点间可能有多条边。走到一个点时可以选择访问或者不访问，并且当前点的访问价值应该严格大于前一个访问的点。现在求，从起点出发，到达终点，在时间限制内，能得到的最大

poj 3068 有流量限制的最小费用网络流

题意： m条有向边连接了n个仓库，每条边都有一定费用。将两种危险品从0运到n-1，除了起点和终点外，危险品不能放在一起，也不能走相同的路径。求最小的费用是多少。解析：抽象出一个源点s一个汇点t，源点与0相连，费用为0，容量为2。汇点与n - 1相连，费用为0，容量为2。每条边之间也相连，费用为每条边的费用，容量为1。建图完毕之后，求一条流量为2的最小费用流就行了

poj 2112 网络流+二分

题意： k台挤奶机，c头牛，每台挤奶机可以挤m头牛。现在给出每只牛到挤奶机的距离矩阵，求最小化牛的最大路程。解析：最大值最小化，最小值最大化，用二分来做。先求出两点之间的最短距离。然后二分匹配牛到挤奶机的最大路程，匹配中的判断是在这个最大路程下，是否牛的数量达到c只。如何求牛的数量呢，用网络流来做。从源点到牛引一条容量为1的边，然后挤奶机到汇点引一条容量为m的边

配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络

配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络服务器端配置在服务器端，你需要确保安装了必要的驱动程序和软件包，并且正确配置了网络接口。安装 OFED 首先，安装 Open Fabrics Enterprise Distribution (OFED)，它包含了 InfiniBand 所需的驱动程序和库。 sudo

【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域

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NAT实现内网和外网互通 #给路由器接口设置IP地址模拟实验环境<Huawei>system-viewEnter system view, return user view with Ctrl+Z.[Huawei]undo info-center enableInfo: Information center is disabled.[Huawei]interface gigabit

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gcocolly+goquery可以非常好地抓取HTML页面中的数据，但碰到页面是由Javascript动态生成时，用goquery就显得捉襟见肘了。解决方法有很多种：一，最笨拙但有效的方法是字符串处理，go语言string底层对应字节数组，复制任何长度的字符串的开销都很低廉，搜索性能比较高；二，利用正则表达式，要提取的数据往往有明显的特征，所以正则表达式写起来比较简单，不必非常严谨；三，使

长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

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