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谷歌开源大规模语言建模库,探索RNN极限

近日,谷歌宣布开源大规模语言建模模型库,这项名为“探索RNN极限”的研究今年2月发表时就引发激论,如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。研究测试取得了极好的成绩,另外开源的数据库含有大约10亿英语单词,词汇有80万,大部分是新闻数据。这是典型的产业研究,只有在谷歌这样的大公司才做得出来。这次开源也应该会像作者希望的那样,在机器翻译、语音识别等领域起到推进作用。 开源部分包括: TensorFlow GraphDef proto buffer 文本文件 TensorFlow 预训练 checkpoint shards 评估预训练模型的代码 词汇表 LM-1B 评估测试 代码支持 4 种评估模式: 提供数据库,计算模型的 perplexity 提供前缀,预测后面一个单词 softmax 嵌入项,字符级别的 CNN 单词嵌入项 输入句子,将转存 LSTM 状态的嵌入项 文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

对OpenCV中3种乘法操作的理解掌握

参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。 乘法是线性代数的基本操作,在OpenCV中有三种方法实现了乘法。 一、向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" . "来实现,要求是第一个矩阵的列值等于第二个矩阵的行值。且每个矩阵都是float结构。 MatA =Mat( 3, 3,CV_32FC1,Scalar( 0)); Vec3fv( 1, 2, 3); MatB =Mat(v); A.at < float >( 0, 0) = 1; A.at < float >( 0, 1) = 2; A.at < float >( 0, 2) = 3; A.at < float >( 1, 0) = 4; A.at < float >( 1, 1) = 5; A.at < float >( 1, 2) = 6; A.at < float >...

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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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