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带你用4行代码训练RNN生成文本(附资源)

如何在无需构建和调整神经网络的情况下,轻松地生成文本?让我们来看看下面这个项目,它允许您用几行代码就能在任意文本数据集上轻松地训练出任意大小和复杂度的文本,这便是神奇的神经网络文本发生器。 文本生成对机器学习和NLP初学者来说是很有趣的项目之一,但同时也是一个相当令人生畏的项目。至少对于我来说是这样的。 值得庆幸的是,网上有各种各样的很棒的材料可以用来学习如何利用RNN生成文本,从理论到技术深入,再到那些明确地专注于实践的材料。也有一些非常好的帖子,涵盖了所有内容。所有这些材料都有一个特别的共同点:在这个过程中的某个时刻,你必须构建和调整一个RNN来完成这项工作。 这显然是一项有价值的工作,尤其是为了学习,但如果你对更高层次的抽象(无论你的原因是什么)感兴趣,又该怎么办呢?如果你是一个数据科学家,需要以RNN文本生成器的形式构建块来插入

微服务架构风格

特点 通过将一个应用程序设计构建为一组松散耦合的协作服务。每个服务都实现了一部分的相关功能。对应于Scale Cube(参考分布式系统三维可缩放模型)的Y轴。 服务使用HTTP / REST等同步协议或AMQP等异步协议进行通信。可以彼此独立地开发和部署服务。每个服务都有自己的数据库。 优点 支持大型复杂应用程序的持续交付和部署 更好的可测试性 - 测试服务更小,速度更快; 更好的可部署性 - 可以独立部署服务; 能够围绕多个自动团队组织开发工作。 每个微服务的代码规模更小 使开发人员更容易理解和开发; 开发人员的在使用IDE时更加高效; 应用程序启动速度更快,加快了部署速度。 改善了整个应用体系的故障隔离能力 消除对技术堆栈的长期绑定 缺点 分布式系统的额外复杂性 开发工具没有针对分布式系统的特定支持; 集成测试更加困难; 必须实现分布式的通信机制; 处理分布式事务的复杂度; 要处理多个开发团队之间的协调工作。 部署的复杂性 容器化部署的复杂性; 容器编排和服务治理的复杂性; 需要更多公共服务的支持,例如服务发现,服务指标监控等。 额外的内存消耗 首先要解决的问题 如何将一个大型复杂...

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