【深度学习之美】第一篇：Understanding LSTM Networks-低调大师

【深度学习之美】第一篇：Understanding LSTM Networks

2018-03-14 798

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作者：于建民某著名科技公司高级算法工程师。主要从事新闻流的推荐算法、NLP相关工作，对图像处理、智能医疗、深度学习、对抗网络及对抗样本有深刻理解。

对RNN网络中的LSTM结构学

对RNN网络中的LSTM结构学习下。翻译篇非常好的博客，原文地址附后面。

Recurrent Neural Network

　　人们从不会随意地开始自己的思考，当你在读这篇博文的时候，你根据之前所读的文字来理解现在每个词。并且，你也不会将前面的内容都丢掉，然后从新开始理解现在的内容，人的思路是具有延续性的。
传统的神经网络是没法做到上述事情的，这是一个很大的缺陷。举个栗子，假设你想要对电影里的某个时间点正在发生什么事情做判断。对传统神经网络来说，无法使用之前的发生的事情来推断后续发生的事情。
循环神经网络则可以解决这类问题，这种网络带有自循环结构，使得信息可以保存延续到下个时刻。　

本文由 “启明之旅”独家授权，未经允许禁止转载

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本文摘自CSDN，作者于建民，文章名称《译Understanding LSTM Networks》，点击阅读原文查看更多。

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使用Jenkins+Sonarqueb进行自动化测试和代码质量检测

简介 Jenkins Jenkins是一款开源的持续集成工具，它的特点：易于安装、易于配置、可扩展（自己开发插件），并且它拥有数以百计的成熟插件，这种插件式的特点提供可做任何事情的可能。 Sonarqube SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台。通过插件形式，可以支持包括 java, Objective-C, Swift, C#, C/C++, PL/SQL,JavaScript 等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。 SonarQueb主要从以下7个维度检测评估代码质量：糟糕的复杂度分布文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试重复显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的 sonar可以展示源

2018-03-15

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前言在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fortran等，但是由于Python的灵活性和易用性使得它在发展和验证算法方面备受人们的青睐于是在高性能计算领域也经常能看到Python的身影了。本文简单介绍在Python环境下使用MPI接口在集群上进行多进程并行计算的方法。 MPI(Message Passing Interface) 这里我先对MPI进行一下简单的介绍，MPI的全称是Message Passing Interface，即消息传递接口。它并不是一门语言，而是一个库，我们可以用Fortran、C、C++结合MPI提供的接口来将串行的程序进行并行化处理，也可以认为Fortran+MPI或者C+MPI是一种再原来串行语言的基础上扩展出来的并行语言。它是一种标准而不是特定的实现，具体的可以有很多

2018-03-15

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。