但在卸载时发现需要输入密码，从来没有设置过密码，也不知是要输那个密码。 研究了一阵子，可以通过以下步骤来绕过输入密码问题: 1....安全模式启动 在命令行中输入 services.msc 打开服务管理器, 找到Symantec相关的项，需要在启动选项里设为禁用。...2.删除注册表项 在命令行中输入 regedit，打开注册表编辑器，找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Symantec\Symantec Endpoint Protection...3.卸载 重启系统，在控制面板里正常卸载，没有弹出需要输入密码的对话框，卸载成功。
解决安装WordPress主题及插件需要输入FTP问题 安装一个WordPress好像挺简单，但是默认主题不喜欢，想更换一个，无奈本地可以更换，但是服务器更换的时候需要设置FTP 。...OK，设置呗，好像我的用户名密码之类的都是正确的，就是不让我通过，因此，找了一下解决方案 进入WordPress根目录 vim wp-config.php 添加以下三句代码 define("FS_METHOD...", "direct"); define("FS_CHMOD_DIR", 0777); define("FS_CHMOD_FILE", 0777); 接着重新访问你的网站，重新安装主题，可能就不需要输入密码了
偶尔还会遇到我们访问一些目标凝网站的时候需要使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解。...还有就有时候我们访问的网站需要完成一系列的指令，特别是加了代理，就需要同一个ip去完成这些指令，这时我们就需要通过设置随机数来解决。
How to Develop CNN-LSTMs 本节介绍了以下内容： 关于CNN-LSTM架构的起源和适合它的问题类型。 如何在Keras中实现CNN-LSTM架构。...如何开发一个滑动窗口的视频预测问题的CNN-LSTM。...输入中具有时间结构（temporal structure），例如视频中的图像顺序或文本中的单词，或者需要生成具有时间结构的输出，例如文本描述中的单词。...我们需要在多个图像中重复此操作，并允许LSTM在输入图像的内部向量表示序列中使用BPTT建立内部状态和更新权重。...我们希望将CNN模型应用于每个输入图像，并将每个输入图像的输出作为单个时间步长传递给LSTM。 我们可以通过在TimeDistributed层中包装整个CNN输入模型(一层或多层)来实现这一点。
本来这也没什么问题。但是傻逼的是，我给sublime配置上sass插件之后，发现每次写一个参数都需要手工写一个分号。这让我非常郁闷。以至于我一度想要放弃使用sass。...这个困扰了我几天的问题终于解决了啊！！！ 希望有遇到和我一样问题的朋友得到解脱。。。sublime 万岁！！！
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...如何在没有TimeDistributed层的情况下设计一个多对一的LSTM进行序列预测。 如何利用TimeDistributed层设计一个多对多的LSTM进行序列预测。 让我们开始吧。...用于序列预测的一对一LSTM 在我们深入之前，最重要的是要证明这个序列学习问题可以分段地进行学习。 也就是说，我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。...这是问题的最简单的表述形式，并且要求将序列分成输-输出对，并且需要一次一步地预测序列然后在网络之外聚集在一起。...这意味着如果TimeDistributed包装的Dense层是输出层，并且您正在预测一个序列，则需要将y阵列调整为3D矢量。
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...如何在没有TimeDistributed层的情况下设计一个多对一的LSTM进行序列预测。 如何利用TimeDistributed层设计一个多对多的LSTM进行序列预测。 让我们开始吧。 ?...用于序列预测的一对一LSTM 在我们深入之前，最重要的是要证明这个序列学习问题可以分段地进行学习。 也就是说，我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。...这是问题的最简单的表述形式，并且要求将序列分成输-输出对，并且需要一次一步地预测序列然后在网络之外聚集在一起。...这意味着如果TimeDistributed包装的Dense层是输出层，并且您正在预测一个序列，则需要将y阵列调整为3D矢量。
shape=(784,)) # 下面一行代码就调用了上面的model模型 y = model(x) #这种方式可以使你快速创建能处理序列信号的模型，你可很快将一个图像分类的模型变为一个对视频分类的模型，只需要一行代码...： from keras.layers import TimeDistributed # 输入是20个timesteps的序列张量，每个timestep包含784-dimensional维向量 input_sequences...= TimeDistributed(model)(input_sequences) 第二个模型：多输入和多输出 我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。...layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构 如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量...、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape 如果该层有多个计算节点。
正如我们在图像中看到的，输入序列和输出序列的长度必须相同。如果我们需要不同的长度呢？...如果我们要开发的模型是输入和输出长度不同，我们需要开发一个编解码器模型。通过本教程，我们将了解如何开发模型，并将其应用于翻译练习。模型的表示如下所示。 ?...例如，“sol”将转换为形状为128的向量。输出维越高，从每个单词中提取的语义意义就越多，但所需的计算和处理时间也就越高。我们也需要在速度和性能之间找到平衡。...然后我们需要把这个向量输入解码器。让我们更精确地看一下解码器部分，并了解它是如何工作的。 ? 正如我们在图像中看到的，隐藏向量被重复n次，因此LSTM的每个时间步都接收相同的向量。...为此，我们需要使用全连接层。我们需要定义的参数是单元数，这个单元数是输出向量的形状，它需要与英语词汇的长度相同。为什么?这个向量的值都接近于零，除了其中一个单位接近于1。
还有一种做法是将c当做每一步的输入： 对于问答系统来说输入包括Questions和Documents两部分，所以要在输入进Decoder的时候要进行融合，可以选择Concatenate。...该层的批输入形状然后(32, 10, 16)。...TimeDistributed层的作用就是把Dense层应用到这10个具体的向量上，对每一个向量进行了一个Dense操作，假设是下面这段代码： model = Sequential() model.add...(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16))) 输出还是10个向量，但是输出的维度由16变成了8，也就是（32,10,8）。...存在的问题 1.没有使用batch来小批量输入数据。 2.训练和预测使用的decoder结果不同，编写循环的预测decoder。 3.前端的word2vec词向量和最新的ElMo模型的对比实验。
出于这个目的，Keras提供了TimeDistributed层：它将任意层（比如，紧密层）包装起来，然后在输入序列的每个时间步上使用。...正如任何深度神经网络一样，它面临不稳定梯度问题（第11章讨论过），使训练无法停止，或训练不稳定。另外，当RNN处理长序列时，RNN会逐渐忘掉序列的第一个输入。下面就来看看这两个问题，先是第一个问题。...有了这些方法，就可以减轻不稳定梯度问题，高效训练RNN了。下面来看如何处理短期记忆问题。 处理短期记忆问题 由于数据在RNN中流动时会经历转换，每个时间步都损失了一定信息。...一定时间后，第一个输入实际上会在 RNN 的状态中消失。就像一个搅局者。比如《寻找尼莫》中的多莉想翻译一个长句：当她读完这句话时，就把开头忘了。为了解决这个问题，涌现出了各种带有长期记忆的单元。...接下来讨论新的记忆如何产生，门是如何工作的。
from keras.layers import TimeDistributed # 输入张量是 20 个时间步的序列， # 每一个时间为一个 784 维的向量 input_sequences = Input...processed_sequences = TimeDistributed(model)(input_sequences) 多输入多输出模型 以下是函数式 API 的一个很好的例子：具有多个输入和输出的模型...，只需实例化该层一次，然后根据需要传入你想要的输入即可： # 这一层可以输入一个矩阵，并返回一个 64 维的向量 shared_lstm = LSTM(64) # 当我们重用相同的图层实例多次，图层的权重也会被重用...在之前版本的 Keras 中，可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量，或者通过 layer.output_shape 来获取其输出形状。...好吧，通过下面的方法可以解决： assert lstm.get_output_at(0) == encoded_a assert lstm.get_output_at(1) == encoded_b 够简单
高斯噪声是需要对输入数据进行破坏时的自然选择。 一个使用噪声层的典型案例是构建去噪自动编码器，即Denoising AutoEncoder（DAE）。...10个向量组成的序列，每个向量长为16，则其输入维度为(32,10,16)，其不包含batch大小的input_shape为(10,16) 我们可以使用包装器TimeDistributed包装Dense...你可以参考BatchNormalization层的实现来学习如何使用上面两个属性。...call(x)：这是定义层功能的方法，除非你希望你写的层支持masking，否则你只需要关心call的第一个参数：输入张量 get_output_shape_for(input_shape)：如果你的层修改了输入数据的...请参考Lambda或Merge层看看复杂的from_config是如何实现的。
LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。...今天我们根据问题的输入输出模式划分，来看一下几种时间序列问题所对应的 LSTM 模型结构如何实现。 ? ---- 1. Univariate ?...RepeatVector(n_steps_out)) model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed...RepeatVector(n_steps_out)) model.add(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed...n_features 为输入有几个序列 这里我们和 Multi-Step 的 Encoder-Decoder 相比： 二者的模型结构，只是在最后的输出层参数不同， TimeDistributed(
https://github.com/susanli2016/NLP-with-Python/blob/master/machine_translation.ipynb 接下来，我们将使用深度神经网络来解决机器翻译问题...我们将展示如何开发一个将英文翻译成法文的神经网络机器翻译模型。该模型将接收英文文本输入同时返回法语译文。...词汇表 问题的复杂性取决于词汇表的复杂性。一个更复杂的词汇表意味着一个更复杂的问题。对于将要处理的数据集，让我们看看它的复杂性。...函数 tokenize 返回标记化后的输入和类。...至此，我们需要需要做一些实验，例如将 GPU 参数改为 256，将学习率改为 0.005，对模型训练多于（或少于）20 epochs 等等。
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。...让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。...对于那些想知道这个问题能否以不同方式解决的人，是的，马尔科夫连锁蒙特卡洛会努力获得类似的结果。在那种情况下，我们将遵循优秀论文[3]中第一个例子中提到的程序。...为了快速了解 TimeDistributed 层的目的，请参阅 Jason Brownlee 撰写的博文：How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term...作为 encoder-decoder 模型的另一个例子，你可以尝试使用凯撒加密（Caesar cipher）或者其他代码来查看这种方法的有效性如何。
前言 本篇主要讲LSTM的参数计算和Keras TimeDistributed层的使用。LSTM的输入格式为：[Simples,Time Steps,Features] Samples....（一个时间步长对应的向量长度） 举个文本的例子，原始一个batch_size=50,一行文本的长度max_len=10,所以输入矩阵为[50,10],embedding成300维的向量后，格式为[50,10,300...另外一个需要设置的参数是LSTM的输出维度(Output_dim)，比如为128，LSTM的参数量计算为 \begin{equation} Number=4*((Features+Output\_dim...更新过程中没有参数需要学习。 输出门参数和遗忘门一样多。...一对一序列预测 首先做一个序列的问题，假设有数据X和数据如下，然后用LSTM做序列预测： X:[ 0. 0.2 0.4 0.6 0.8] Y:[ 0. 0.2 0.4 0.6 0.8]
它基于一个观察：如果数据可以从一个稀疏表示中重建，那么只需要记录和存储这些稀疏的测量值，而不是全部数据。...重建：在解码端，通过解决一个优化问题来重建原始图像，该问题的目标是最小化图像与测量值之间的差异，同时保持表示的稀疏性。...压缩感知技术通过从图像中提取关键特征，并在保持图像质量的前提下减少数据量，有效地解决了这一问题。...技术挑战与解决方案V.A 压缩率与质量的平衡在视觉数据压缩领域，压缩率与视觉质量之间的平衡是一个经典的难题。用户和系统往往需要在较小的存储占用和可接受的视觉体验之间做出选择。...V.B 实时压缩的需求实时压缩对于需要快速响应的应用场景至关重要，例如视频监控、直播和实时视频通讯。在这些场景中，压缩算法需要在极短的时间内完成数据处理，以避免引入过多的延迟。
Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract：减法层。 Maximum：取最大值层。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...可以较为有效地缓解梯度消失问题，从而能够适用长期依赖问题。设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出，否则只返回最终输出。 GRU：门控循环网络层。...容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。 ConvLSTM2D：卷积长短记忆循环网络层。结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。...TimeDistributed：时间分布包装器。包装后可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。
. 3、模式三：学弱作弊 encoder-decoder with peek 很多学弱，他们不只需要作弊，而且翻看笔记的时候还需要回顾自己上一时刻写在答卷上的答案 ?.... 4、模式四：学渣作弊 encoder-decoder with attention 然而学渣渣也是存在的，他们不只需要作弊，不只需要回顾自己上一时刻卸载答卷上的答案，还需要老师在课本上画出重点才能整理出自己的课题笔记...Decoder 的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，会麻烦很多，所以这里对其进行简化，但用来处理 Pig Latin 这样的简单问题，这种简化问题是不大的。...针对这个问题，现在的常规做法是设定一个最大长度，对于长度不足的输入以及输出序列，用特殊的符号进行填充，使所有输入序列的长度保持一致(所有输出序列长度也一致)。...rockingdingo/deepnlp/tree/master/deepnlp/textsum textsum基于tensorflow (1.0.0) 实现的Seq2Seq-attention模型, 来解决中文新闻标题自动生成的任务
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