我希望有一个嵌入式chromeless youtube视频预加载其视频而不会在页面加载时播放.现在我正在使用一个尴尬的"播放然后快速暂停"脚本,这会导致小问题(半秒音频泄漏并且失败很多).对于这个看似简单的功能,是否有更好/更优雅的预加载方式？
我对神经网络和Keras库很新,我想知道如何使用这里描述的嵌入层来掩盖我的输入数据从2D张量到RNN的3D张量.
说我的时间序列数据如下(随着时间的增加):
X_train = [
[1.0,2.0,3.0,4.0],
[2.0,5.0,6.0,7.0],
[3.0,8.0,9.0,10.0],
[4.0,11.0,12.0,13.0],
...
] # with a length of 1000
现在,假设我想给RNN最后2个特征向量,以便预测时间t + 1的特征向量.
目前(不埋层),我创造与形状(nb_samples,时间步长,input_dim)自己所需要的三维张量(如本例这里).
与我的例子相关,最终的3D Tensor看起来如下:
X_train_2 = [
[[1.0,2.0,3.0,4.0],
[2.0,5.0,6.0,7.0]],
[[2.0,5.0,6.0,7.0],
[3.0,8.0,9.0,10.0]],
[[3.0,8.0,9.0,10.0],
[4.0,11.0,12.0,13.0]],
etc...
]
和Y_train:
Y_train = [
[3.0,8.0,9.0,10.0],
[4.0,11.0,12.0,13.0],
etc...
]
我的模型如下(适用于上面的简化示例):
num_of_vectors = 2
vect_dimension = 4
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(hidden_neurons, return_sequences=False, input_shape=(num_of_vectors, vect_dimension)))
model.add(Dense(vect_dimension))
model.add(Activation("linear"))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="rmsprop")
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=50, nb_epoch=10, validation_split=0.15)
最后,我的问题是,我怎么能避免那些2D张量到3D张量重塑我自己并使用嵌入层呢？我想在model = sequential()之后,我将不得不添加如下内容:
model.add(Embedding(?????))
可能答案很简单,我只是对嵌入层的文档感到困惑.
我有一个球拍模块hw.rkt:
#lang racket/base
(provide hw)
(define (hw) (displayln "Hello, world!"))
我想编写一个嵌入Racket运行时并应用该过程的C程序(hw).
有示例代码这里演示如何嵌入球拍运行时和应用过程,在racket/base,或阅读和评价的S-表达,但我没有运气修改这些代码以允许访问(hw)程序.
本页面似乎是说,这是可能做到什么,我想先编译hw.rkt使用到hw.c做raco ctool --c-mods,当我尝试这工作得很好,但我仍然无法实际访问(hw)过程.
如果有人可以发布一个完整的示例程序,或者只是描述要使用哪些C函数,我将非常感激.从那里我可以弄清楚剩下的.
编辑以提供我尝试过的事情的示例.
我修改了示例程序以摆脱"评估命令行参数"位并直接跳到REPL以便我可以进行实验.因此(用"hw.c"运行的结果raco ctool --c-mods hw.c ++libs racket/base hw.rkt):
#define MZ_PRECISE_GC
#include "scheme.h"
#include "hw.c"
static int run(Scheme_Env *e, int argc, char *argv[])
{
Scheme_Object *curout = NULL, *v = NULL, *a[2] = {NULL, NULL};
Scheme_Config *config = NULL;
int i;
mz_jmp_buf * volatile save = NULL, fresh; …我正在尝试使用FastText Python API https://pypi.python.org/pypi/fasttext虽然,根据我的阅读,此API无法加载较新的.bin模型文件https:// github .ps/facebookresearch/fastText/blob/master/pretrained-vectors.md,如https://github.com/salestock/fastText.py/issues/115中所述
我已经尝试了在该问题上建议的所有内容,而且https://github.com/Kyubyong/wordvectors没有.bin用于英语,否则问题将得到解决.有没有人知道这方面的解决方法？
Tensoflow Embedding Layer ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 很容易使用，并且有大量文章谈论“如何使用” Embedding ( https://machinelearningmastery .com/what-are-word-embeddings/，https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/embedding-method）。但是，我想知道 Tensorflow 或 Pytorch 中“嵌入层”的实现。它是一个word2vec吗？是C弓吗？它是一个特殊的致密层吗？
是否有人知道可以嵌入C++(或Pascal以外的任何其他东西)应用程序的Pascal解释器/编译器？我正在克隆(缺少一个更好的词)一个使用Object-Pascal兼容的脚本语言并且需要与脚本兼容的应用程序.我最终会写一个翻译吗？(!)
我想调试嵌入在HEAD元素中的javascript文件.
我导航到该站点,查看代码,并创建一个断点:
替代文字http://www.deviantsart.com/upload/qfqbvu.png
但是当我点击Reload时,脚本会消失并且不会在断点处停止:
替代文字http://www.deviantsart.com/upload/bqes25.png
调试工作较早,所以我知道它的工作原理.我有什么办法让Firebug一直调试我的脚本？
我在Go写一个解释器,我正在寻找存储AST的惯用方法.我读了Go编译器源代码,似乎他们使用带有空方法的接口来表示AST.例如,我们有以下层次结构,
Object
--Immovable
----Building
----Mountain
--Movable
----Car
----Bike
这就是上述层次结构以"空方法"的方式实现的方式.
type Object interface {
object()
}
type Immovable interface {
Object
immovable()
}
type Building struct {
...
}
type Mountain struct {
...
}
type Movable interface {
Object
movable()
}
type Car struct {
...
}
type Mountain struct {
...
}
func (*Building) object() {}
func (*Mountain) object() {}
func (*Car) object() {}
func (*Bike) object() {}
func (*Building) immovable() {}
func (*Mountain) immovable() {}
func (*Car) movable() …我有一个项目依赖于从另一个包导入的结构，我将其称为TheirEntity.
在下面的示例中，我（咳咳）嵌入TheirEntity了MyEntity，它是 的扩展TheirEntity，并添加了功能。
但是，我不想TheirEntity在MyEntity结构中导出，因为我宁愿消费者不TheirEntity直接访问。
我知道 Go 嵌入与经典 OOP 中的继承不同，所以这可能不是正确的方法，但是是否可以将嵌入结构指定为“私有”，即使它们是从另一个包导入的？如何以一种更惯用的方式实现同样的事情？
// TheirEntity contains functionality I would like to use...
type TheirEntity struct {
name string
}
func (t TheirEntity) PrintName() {
fmt.Println(t.name)
}
func NewTheirEntity(name string) *TheirEntity {
return &TheirEntity{name: name}
}
// ... by embedding in MyEntity
type MyEntity struct {
*TheirEntity // However, I don't want to expose
// TheirEntity directly. How to embed this …我开始使用Keras构建神经网络模型.
我有一个分类问题,其中的功能是离散的.为了管理这种情况,标准过程包括使用单热编码转换二进制数组中的离散特征.
然而,似乎使用Keras这一步骤不是必需的,因为可以简单地使用嵌入层来创建这些离散特征的特征向量表示.
如何执行这些嵌入？
我的理解是,如果离散特征f可以采用k值,则嵌入层会创建一个带有k列的矩阵.每次我收到该功能的值时,比如说i,在训练阶段,只会i更新矩阵的列.
我的理解是否正确？