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Apache APISIX 社区周报 | 2021 10.1-10.14

导语 Apache APISIX 从开源第一天就以社区方式成长,迅速成为全世界最活跃的开源 API 网关项目。这些成就,离不开社区小伙伴们的共同奋斗。 “独行者速,众行者远”。Apache APISIX 社区周报希望可以帮助社区小伙伴们更好地掌握 Apache APISIX 社区的每周进展,方便大家参与到 Apache APISIX 社区中来。 我们还整理了一些适合新来社区的小伙伴们参加的 Issue !感兴趣的同学们,走过路过不要错过! 贡献者统计 Good First Issue Issue#5165 链接: https://github.com/apache/apisix/issues/5165 问题描述: 当浏览器跨域发布然后显示 CORS error 时,wolf-rbac插件的登录url/apisix/plugin/wolf-rbac/login会返回 json 格式,但是header给出的内容类型是text/plain,请修改插件登录后的内容类型为application/json。 wolf-rabc的登录uri/apisix/plugin/wolf-rbac/login...

Tensorflow深度学习算法整理(二)

接Tensorflow深度学习算法整理 循环神经网络 序列式问题 为什么需要循环神经网络 首先我们来看一下普通的神经网络的样子 这里红色部分是输入,比如说图像;绿色部分是网络部分,比如说卷积部分和全连接部分;蓝色部分是输出,比如说最终得到的分类概率。这样的网络结构很适合做图像的分类,图像的检测,这种数据都是固定的数据。如果是变长的数据,比如说文本,它的长度是不一定的,这个时候我们该怎么做呢? 这个时候其实就需要循环神经网络,循环神经网络是专门用来处理序列式问题的。循环神经网络可以解决一对多问题,如上图所示,我们的数据集是一个输入,但是我们要形成多个输出,多个输出卷积神经网络是做不了的,它只能给出来一个输出。一个基本的场景就是给定一张图片,去生成一个描述,这个描述就是一个文本,文本是不定长的。我可以说这个图片风景优美,也可以说这个图片有一条小河,有一个孩童等等。 然后就是多对一的,多对一有一个很经典的问题就是文本分类(文本情感分析),分本分类的输出也只有一个,但是它的输入是不定长的。这种情况下卷积神经网络也无法处理。如果实在要处理的话,可以让输入强行变的对齐,这样才可以处理。但是在不定长...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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