如果你的设备含有不少于1个的LAN接口，那这个设备在不同的接口之间可能有一个被称为交换(switch)的特殊连接。大多数的内部构造如下图所示: Linux 系统下输入ifconfig命令，会有如下输出 br-lanlan网桥 eth0lan接口(注意 是路由上的LAN RJ45口) eth1wan接口…

1. eth0 eth0:1 eth0.1 eth0 eth0:1 和eth0.1三者的关系对应于物理网卡、子网卡、虚拟VLAN网卡的关系：物理网卡：物理网卡这里指的是服务器上实际的网络接口设备，这里我服务器上双网卡，在系统中看到的2个物理网卡分别对应是eth0和…

对eth0网卡配置有两种方法，一是临时配置、二是永久配置，下面分别介绍： 一、 临时配置eth0 的ip 和子网掩码，一旦重启即失效。 1.1使用ifconfig命令配置，命令如下： ifconfig eth0 192.168.80.111 netma…

1. eth0 eth0:1 eth0.1 eth0 eth0:1 和eth0.1三者的关系对应于物理网卡、子网卡、虚拟VLAN网卡的关系： 物理网卡：物理网卡这里指的是服务器上实际的网络接口设备，这里我服务器上双网卡，在系统中看到的2个物理网卡分别对应是eth0和…

/** * 简单的读取excel * param inputFile * param inputFileSheetIndex * throws Exception */ public static ArrayList sampleReadExcel(File inputFile, int inputFileSheetIndex) throws Exception { ArrayList list new ArrayList(); Workbook book null; Cell cell n…

1、POI是什么 Apache POI - the Java API for Microsoft Documents，顾名思义，Apache的三方包，用来操作微软office文档的，多数时候用来操作excel，所以这里就以excel方面来说明。 需要引入两个包，maven地址如下(version 3.9‍ org.apache.poi poi 3.9 org.apache.poi poi-o…

引用不同的workbook 1.索引号 workbooks.item（3）workbooks（3） 2.名称 当新建的文件，并没有保存的时候 workbooks(“book1”) 当已经存在的文件，要加上后缀 workbooks(“book1.xls”) workbook信息 cell…

WorkBook定义 工作簿的高级表现形式，是sheet的上级对象。一个excel就是一个工作簿，一个工作簿含有多个工作表(sheet)。 【1】WorkBook两种创建形式 ① 使用直接对象 // 03版本 .xls org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook or //07版本 .xls…

Seq2Seq模型介绍以及Pytorch版本代码详解 一、Seq2Seq模型的概述 Seq2Seq是一种循环神经网络的变种，是一种端到端的模型，包括 Encoder编码器和 Decoder解码器部分，在nlp任务中是一种重要的模型，在翻译，文本自动摘要生…

1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前，【seq2seqattention】（注意力机制）已被学者拓展到各个…

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列，例如： 英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils”、“regardent”、…

目录 一、从传统Seq2Seq说起二、在Seq2Seq中引入Attention三、引入Attention后，与传统的Seq2Seq的不同之处四、Seq2Seq的损失计算和解码过程 Seq2seq，顾名思义，一个序列到另一个序列的转换。它是一种Encoder-Decoder协同训练的端到端网络。传…

Seq2Seq 在RNN模型需要解决的问题中，有一类N v M的问题，即输入输出不等长问题。例如Machine Translation、Summarization就是这类问题的一些经典粒例子。这种结构又叫做Seq2Seq模型，或者叫Encoder-Decoder模型。 Intuition 我们以机器翻译…

Seq2Seq 粗浅理解 1、Seq2Seq的理论知识1.1 简单介绍1.2 Seq2Seq的结构1.2.1 Seq2Seq的结构图Encoder阶段（编码阶段）Decoder阶段（编码阶段） 1.2.2 Seq2Seq的不同结构 1.3 优缺点 2、训练Seq2Seq的问题 1、Seq2Seq的理论知识 1.1 …

参考文档： ①Seq2Seq简介1 ②Seq2Seq简介2 ③莫烦pythonB站视频 ④莫烦python官网 ⑤Luong论文 NLP 1 Seq2seq1.1 最简单的Seq2Seq结构1.2 具体例子1.3 损失函数1.4 优化(Beam Search)1.4.1 贪婪搜索1.4.2 穷举搜索1.4.3 束搜索 2 Attention(注意力机制)2.1 注意力机…

Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构，其中Encoder为一个RNN结构，Decoder也为一个RNN结构，当然这里的RNN结构可以替换成为LSTM或者GRU等。我们以机器翻译的例子进行讲解，如下图，我们希望将汉语小明吃苹果翻译成为英文。首…

AI实战：搭建带注意力机制的 seq2seq 模型来做数值预测 seq2seq 框架图 环境依赖 Linuxpython3.6tensorflow.keras 源码搭建模型及说明 依赖库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import backend as K from tensorfl…

博客已迁至知乎，本文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70880679 前言 我们通常使用RNN来对序列到序列问题建模，但是使用RNN建模，输出序列的长度必须和输入序列的长度相等。seq2seq框架很好地解决了这个问题。本文介绍了两种最常见的seq2seq框架。若对RNN不熟悉，请参考…

输入： 序列 输出： 序列 应用场景： 机器翻译聊天机器人文本摘要生成图片描述生成诗词生成故事风格改写代码补全？？ 主要思路： 通过一个深度神经网络模型（常用LSTM）将输入序列映…

在NLP任务中，我们通常会遇到不定长的语言序列，比如机器翻译任务中，输入可能是一段不定长的英文文本，输出可能是不定长的中文或者法语序列。当遇到输入和输出都是不定长的序列时，可以使用编码器-解码器（enco…