摄影：产品经理 厨师：kingname 经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。...这个时候，你就可以使用 Flupy 来实现你的需求。...由于有些行有，有些行没有，所以这一步返回的数据有些是 None，有些是正则表达式对象，所以进一步再使用filter关键字，把所有返回None的都过滤掉。...然后继续使用map关键字，对每一个正则表达式对象获取.group(1)。并把结果输出。 运行效果如下图所示： 实现了数据的提取和去重。...由于Flupy可以接收任何可迭代对象，所以传入数据库游标也是没有问题的，例如从 MongoDB 中读取数据并进行处理的一个例子： import pymongo from flupy import flu
inputs=[gr.Textbox(label="输入你想要总结的文本", lines=6)], outputs=[gr.Textbox(label="总结的文本", lines=3)], title="使用模型总结文本...", description="使用神经网络模型对文本进行总结摘要。")...outputs=[gr.Highlightedtext(label="高亮后的实体文本", lines=3)], title="使用...NER抽取实体", description="使用神经网络模型对文本进行命名体识别。"
Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...官方文档传送门：http://keras.io/ 中文文档传送门：http://keras.io/zh 中文第三方文档：http://keras-cn.readthedocs.io 1.搭建模型 方法一...model.add(Dense(32, input_shape=(784,))) model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) 3）创建好模型后可以使用...函数式模型创建好之后也能够像序贯模型一样 compile 和 fit，方法一致。...更多详见：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functional_API/#functional 2.编译创建好的模型 网络模型搭建完后
Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。...我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...然后，我们将自定义损失函数传递给 model.compile 作为参数，就像处理任何其他损失函数一样。...我们的模型实例名是 keras_model，我们使用 keras 的 sequential（）函数来创建模型。 我们有三个层，都是形状为 64、64 和 1 的密集层。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。...1.png 执行一个唯一的管道来处理来自每个唯一输入源的事件。这种方法需要将通用功能复制和复制到每个管道中，这使得难以维护代码的通用部分。...，两个管道中都存在文件 02_filter.cfg，该文件演示了如何在两个文件中定义和维护两个管道共有的代码，以及如何由多个管道执行这些代码。...stdin上的输入时，我们尚未看到该管道处理的任何事件。...在运行 Logstash 的终端中键入内容，然后按 Return 键为此管道创建一个事件。 完成此操作后，你应该会看到类似以下的内容： hello, the world!
从《ASP.NET Core管道深度剖析（1）：采用管道处理HTTP请求》我们知道ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序的中间件组成，所以从总体设计来讲是非常简单的，但是就具体的实现来说...在通过这个模拟的管道讲解HTTP请求的总体处理流程之前，我们先来看看如何在它基础上开发一个简单的应用。 我们在这个模拟管道上开发一个简单的应用来发布图片。...对于我们演示的这个应用来说，管道对HTTP请求的处理体现在如何根据请求地址解析出对应图片的文件路径，并将文件的内容作为请求的响应。...我们通过WebHostBuilder来创建WebHost，并领用后者来构建请求处理管道。 请求处理管道通过一个Server和一个HttpApplication对象组成，后者是对所有注册的中间件的封装。...我们将在后续的两篇文章对模拟管道的设计和实现作详细介绍，相信读者朋友们据此可以对实现在ASP.NET Core管道中的请求处理流程以及管道自身的创建流程有一个深刻的认识，如果大家对此有兴趣，敬请关注本系列后续文章
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。...基于文本查询和基于图像实例进行图像搜索是图像检索的两种主要方式，面对仅有描述文本的弱监督信息的海量互联网图像，如何建立两者之间的关系，同时实现上述两种图像检索方法，是很具有实用价值的技术。...NLP模型：GRU+GlobalMaxpooling1D，用于实现文本信息编码； ?...在测试的使用： 1. 使用文本查询时，使用NLP模型将文本映射到编码空间，寻找与其距离接近的图像编码，进而索引出近似图像； 2....这个项目还是很有意思的，将CV和NLP联系了起来，利用了互联网上常见的数据信息，属于自监督学习的范畴，实现了还不错的文本和图像商品检索效果。 感谢作者开源，希望对你有帮助！
为了让读者朋友们能够更加容易地理解管道处理HTTP请求的总体流程，我们根据真实管道的实现原理再造了一个“模拟管道”并在此管道上开发了一个发布图片的应用，这篇文章旨在为你讲述管道是如何处理HTTP请求的...ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序排列的中间件组合而成。...Server会将接收到的HTTP请求转发给HttpApplication对象，后者会针对当前请求创建一个上下文，并在此上下文中处理请求，请求处理完成并完成响应之后HttpApplication会对此上下文实施回收释放处理...这些特性对象最终服务器被组装成一个FeatureCollection对象，应用程序中使用的DefaultHttpContext就是根据它创建的。...ServerFactory 当WebHost在创建管道的时候并不会直接创建服务器对象，服务器对象是通过它的工厂ServerFactory创建的。
GitLab将在mobile/android项目中创建一个下游管道，一旦创建管道，Android作业将成功。在这种情况下，mobile/android是该项目的完整路径。...创建上游管道的用户需要具有对下游项目（在这种情况下为mobile/android）的访问权限。如果找不到下游项目，或者用户无权在此处创建管道，则Android作业将被标记为失败。...指定下游管道分支 可以指定下游管道将使用的分支名称： trigger: project: mobile/android branch: stable-11-2 使用project关键字指定下游项目的完整路径...使用branch关键字指定分支名称。在创建下游管道时，GitLab将使用当前在分支的HEAD上的提交。 将变量传递到下游管道 有时您可能想将变量传递到下游管道。...在trigger该文件中添加带有关键字的"bridge作业" 可用于触发跨项目管道。我们可以将参数传递给下游管道中的作业，甚至可以定义下游管道将使用的分支。
p=8448 文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。...要将标记化的单词转换为数字，可以使用模块中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。您需要调用该fit_on_texts方法并将其传递给单词列表。...将创建一个字典，其中的键将代表单词，而整数将代表字典的相应值。 看下面的脚本： from keras.preprocessing.text import Tokenizer......关于应使用多少层和神经元来训练模型，没有硬性规定。 我们将创建三个LSTM层，每个层具有800个神经元。...Python的Keras库使用深度学习来创建文本生成模型。
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...(shape=(140, 256)) shared_lstm = keras.layers.LSTM(64) # 在一个 GPU 上处理第一个序列 with tf.device_scope('/gpu
无论如何，对于数据科学家来说，聚类都是非常有价值的工具。...如果您是在Keras中创建自定义图层的新手，那么您可以实施三种强制方法。...对于聚类层，我们初始化它的权重，聚类中心使用k-means对所有图像的特征向量进行训练。...，所以值得一试卷积自动编码器，而不是仅使用完全连接的图层构建。...进一步阅读 在Keras建立自动编码器 - 官方Keras博客 用于聚类分析的无监督深嵌入 - 激励我写这篇文章。
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754 keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。...· GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...---- 五、tensorflow + CPU充分使用 来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...Github中给出了在tf.keras中直接使用DistributionStrategy的例子。...inputs) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) 目前，使用DistributionStrategy需要使用
as K from keras.datasets import mnist from keras.layers import * from keras.models import * from keras.optimizers...由于已经使用了损失函数 Mean，所以我们可以在不同的批大小之间比较输出结果。...def d_loss(y_true, y_pred): return K.mean(y_true * y_pred) [6].创建判别器 D 判别器将图像作为输入，然后给出两个输出： 用线性激活来评价生成图像的...return Model( inputs=[input_image], outputs=[output_is_fake, output_class], name='D') [7].创建生成器...使用 Wasserstein GAN 的一个好处就是它有着损失与样本质量之间的关系。
01 前言 关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章（http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp...我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...，就是目前我还没想到如何把一些非文本类的因子给融合进去。...Zepplin是一个很好的工具，方便算法工程师做预处理，我们给力的运维同学还把tensorflow也集成进了zepplin,方便我们使用。...03 使用CNN卷积做分类 详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py（https://gist.github.com/allwefantasy/fc4b2b560759bec700a4a413bdfd5fa1
前言 关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...主要好处有： CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间 使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 神经网络表达能力强 缺点的话，就是目前我还没想到如何把一些非文本类的因子给融合进去...Zepplin是一个很好的工具，方便算法工程师做预处理，我们给力的运维同学还把tensorflow也集成进了zepplin,方便我们使用。...使用CNN卷积做分类 详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py。...所以构建数据格式也是我一开始疑惑的一个地方，如何构建一个适合 CNN输入的数据格式。
本文将首先描述它的模块化设计，然后介绍如何快速构建一个高性能的网络代理来满足特定的需求。Pipy 经过了实战检验，已经被多个商业客户所使用。...流处理器 Pipy 使用一个事件驱动的管道来操作网络流，它消耗输入流，执行用户提供的转换，并输出流。...Pipy 的设计 Pipy 的内部工作原理类似于 Unix 管道)，但不同的是，Unix 管道处理的是离散的字节，而 Pipy 处理的是事件流。...子管道 它与 连接过滤器（例如 link）协同工作，它从前面的管道接收事件，将其送入子管道进行处理，然后再从子管道读回输出，并将其传递给下一个过滤器。...每个 根 管道都会克隆你在开始时定义的初始上下文。当一个子管道启动时，它要么共享要么克隆其父管道的上下文，这取决于你使用了哪一个连接过滤器。
p=8640 介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。...创建多标签文本分类模型 创建多标签分类模型的方法有两种：使用单个密集输出层和多个密集输出层。 在第一种方法中，我们可以使用具有六个输出的单个密集层，并具有S型激活函数和二进制交叉熵损失函数。 ...我们将使用GloVe词嵌入将文本输入转换为数字输入。 以下脚本创建模型。...让我们首先定义预处理功能： def preprocess_text(sen): # Remove punctuations and numbers # Single character removal...在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。 在第二种方法中，我们为每个带有一个神经元的标签创建单独的密集层。
句子标识化： from spacy.lang.en import English # 加载英文分词器，标记器、解析器、命名实体识别和词向量 nlp = English() # 创建管道 'sentencizer...utm_source=blog&utm_medium=how-get-started-nlp-6-unique-ways-perform-tokenization 5.使用Keras进行标识化 Keras...Keras非常容易使用，也可以运行在TensorFlow之上。 在NLP上下文中，我们可以使用Keras处理我们通常收集到的非结构化文本数据。...在你的机子上，只需要一行代码就可以在机器上安装Keras: pip install Keras 让我们开始进行实验，要使用Keras执行单词标记化，我们使用keras.preprocessing.text...总结 标识化是整个处理NLP任务中的一个关键步骤。如果不先处理文本，我们就不能简单地进入模型构建部分。 在本文中，对于给定的英文文本，我们使用了六种不同的标识化方法(单词和句子)。
上创建端到端 DevOps 管道的分步指南 Tekton是什么？...任务可以跨管道组合和重用，从而促进模块化和代码共享。 Pipeline管道：管道提供了一种按特定顺序编排任务以创建端到端 CI/CD 工作流程的方法。...使用 Tekton，您可以定义包括多个阶段、并行执行和条件分支的复杂管道。 Resources资源：资源代表管道中任务的输入和输出。它们可以包括源代码存储库、容器映像或管道执行所需的任何其他工件。...使用 ArgoCD 和 Tekton 编写完整的 DevOps 管道 让我们动手吧！ 让我们解释一下架构 这是基于.Netcore应用程序的示例管道 我们有 2 个存储库。...K8s清单文件和Helm图表 A/B测试: 如何使用Argo Rollouts 进行渐进式交付 综合指南·构建 Kubernetes 应用程序 第⑦期DevOps训练营·倒计时 Argo CD和Rollouts
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