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1063 Set Similarity n个序列分别先放进集合里去重。在询问的时候，遍历A集合中每个数，判断下该数在B集合中是否存在，统计存在个数（分子），分母就是两个集合大小减去分子。 1 // 1063 Set Similarity 2 #include < set > 3 #include <map> 4 #include <cstdio> 5 #include <iostream> 6 #include <algorithm> 7 using namespace std; 8 9 set < int > se[ 55 ]; 10 11 int main() { 12 int n, k, m; 13 scanf( " %d " , & n); 14 for ( int i = 1 ; i <= n; i++ ) { 15 scanf( " %d " , & m); 16 while (m-- ) { 17 scanf( " %d " , & k); 18 se[i].insert(k); 19 } 20 } 21 scanf( " %d " , & k); 22 while (k-- ) { 23 int id1, id2; 24 double cnt = 0 , total = 0 ; 25 scanf( " %d %d " , &id1, & id2); 26 for (

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类（机器如何读懂人心） 配合阅读： [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在 [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 博文中，讲解了Attention机制的概念与技术细节，本篇内容配合讲解，使用Keras实现Self-Attention文本分类，来让大家更加深入理解Attention机制。 作为对比，可以访问 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 ，查看不同网络区别与联系。 一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 ​ 对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度 ​ ，其中 ​ 为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为 ​ 这里可能比较抽象，我们来看一个具体的例子（图片来源于 https:/

html: <div class="layui-col-md12"> <div class="layui-card"> <div class="layui-card-header" style="background-color: #e6e6e6">资料清单</div> <div class="layui-card-body" style="height: 200px;"> <table class="layui-hide" id="serviceMaterialListTable" lay-filter="serviceMaterialListTable"></table> <script type="text/html" id="serviceMaterialListTable-toolbar"> <div class="layui-btn-container"> <button class="layui-btn layui-btn-sm" data-type="addMaterial">添加</button> </div> </script> <script type="text/html" id="serviceMaterialListTable-bar"> <%--<a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event=

Convolutions in TensorFlow Convolutions without training You might already be familiar with the term "convolution" from a mathematical or physical context. In the mathematical context, "convolution" is defined, by Oxford dictionary, as followed: a function derived from two given functions by integration that expresses how the shape of one is modified by the other. Gif source: Wikipedia And that's pretty much what convolution means in the machine learning context. Convolution is how the original input is modified by the kernel (or filter/feature map). To better understand convolutions, Chris

提醒:经测试,在HBiuldX打包的Wep2App中有效, 在手机浏览器中无效,未探究原理,仅是实现项目所需功能,后续弄明白后再补充. 首先去百度地图开发官网,申请开发者账号,然后在控制台创建应用,类型选择浏览器端, 申请成功后查看应用,会看到申请到的访问应用(ak),如下图: 以上前置工作做好后,着手实现h5的功能实现: 1.先在jsp头部引用刚才申请到的api: <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=自己申请到的ak"></script> 2.创建一个div来展示地图: < div id ="mapDiv" style ="width: 100%;height: 100%;background-color: #000000;position: absolute;" > 　　 < p id ="allmap" style ="width: 80%;height: 80%;position: absolute;margin: 10%;" ></ p > 　　 < button type ="button" class ="btnBg" id ="btnMapSet" style ="margin-left: 10%;bottom: 5%;position: absolute

重要参考： 网络基础之网络协议篇 TCP/IP协议体系结构以及主要协议 网络数据传输的原理，理解各站点间数据是如何传输的 计算机网络通信 引子 每一台计算机都是一个独立的单元，你可以在你的计算机上完成一系列操作，比如打字，听音乐，玩纸牌。如果你想要通过计算机和远在西藏的朋友聊天，开视频。这样两台计算机之间通信需要基于一种协议，来实现你们的需求，这就和打电话之间的通信是一样——假设这个通信标准是普通话；那么你和在美国的朋友聊天开视频，也要遵循一个通讯标准——英语。 问题是实现不同地点的通讯，有不同的标准，那么为了统一，所以大家就制定了统一的标准：英语。 Internet 实际上就是统一的标准，称为互联网协议（Internet Protocol Suite）。 互联网协议的功能：定义计算机如何接入 Internet ，以及接入 interne t的计算机通信的标准。 互联网协议按照功能不同分为 tcp/ip四层 或 tcp/ip五层 或 osi七层 ： 用户接触的是最上面的应用层，越往下越接近硬件。 每层运行常见物理设备 ： 开放系统互连参考模型——七层模型 开放系统互连参考模型 (Open System Interconnect 简称OSI）是国际标准化组织(ISO)和国际电报电话咨询委员会(CCITT)联合制定的开放系统互连参考模型，为开放式互连信息系统提供了一种功能结构的框架

Tacotron2 前置知识 通过时域到频域的变换，可以得到从侧面看到的 频谱 ，但是这个频谱并没有包含时域的中全部的信息，因为频谱只代表各个频率正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。基础的正弦波$Asin(wt+\theta)$中，振幅、频率和相位缺一不可。不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅有频谱是不够的，还需要一个相位谱。 时域谱：时间-振幅 频域谱：频率-振幅 相位谱：相位-振幅 参见： 傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06 传统语音合成： 单元挑选和拼接：将事先录制好的语音波形小片段缝合在一起。边界人工痕迹明显 统计参数：直接合成语音特征的平滑轨迹，交由声码器合成语音。发音模糊不清且不自然 Tacotron2分为两部分： 一个seq2seq结构的特征预测网络，将字符向量映射到梅尔声谱图 一个WaveNet修订版，将梅尔声谱图合成为时域波形 梅尔频谱是对短时傅里叶变换获得的声谱(即线性声谱)频率轴施加一个非线性变换，其依据人耳特性：低频细节对语音的理解十分关键，而高频细节可以淡化，对频率压缩变换而得。Tacotron2使用低层的声学特征梅尔声谱图来衔接两个部分的原因： 梅尔频谱容易通过时域波形计算得到 梅尔频谱对于每一帧都是相位不变的，容易使用均方差(MSE)训练 梅尔声谱抛弃了相位信息，而像Griffin-Lim算法对抛弃的相位信息进行估计

The reason why this article is in English: https://www. zhihu.com/pin/129614545 1478413312 And my blog backup: https:// blog.tsingjyujing.com/m l/recsys/light_gcn Feel free to comment in Chinese, but maybe I will reply in English if I guess my reply will be deleted, you got it. If this article is deleted, I'm afraid I won't dare to publish any article on this f--king platform. In this article, I'm going to introduce LightGCN, a new algorithm for collaborative filtering problem. What's LightGCN LightGCN is a shorten of Light Graph Convolutional Neural-network, it's a new approach for

　　机器之心报道 　　 编辑：小舟、蛋酱 　　 这三位程序员，用 BERT 捧走了 50 万人民币的高额奖金。 　　8 月 3 日，一年一度的腾讯广告算法大赛在深圳腾讯滨海大厦举办。 　　一直以来，腾讯广告都在不断寻找更为优秀的数据挖掘和机器学习算法。这场备受瞩目的算法盛事，今年已经是第四届。每一年的比赛都会吸引上万人参加，还催生出一个小型算法社区。 　　最终，由三位年轻程序员组成的 DYG 团队捧走了冠军 7 万美金（近 50 万人民币）的高额大奖。从初赛冠军、复赛冠军，再到最佳答辩，这三位程序员究竟靠的是什么？ 　　DYG 团队由来自武汉大学计算机科学硕士、算法工程师王贺，中山大学 - 微软研究院联合培养博士生郭达雅以及多次荣获国内 NLP 和数据挖掘比赛 TOP 名次的梁少强组成。值得一提的是，前两位选手同时也是 2019 年腾讯广告算法大赛的冠军得主。 　　 　　左起：腾讯广告副总裁蒋杰，「DYG」战队王贺、郭达雅、梁少强。 　　 比赛题目 　　今年腾讯广告算法大赛的题目是「广告受众基础属性预估」，和以往比赛分析广告转化率、预估曝光效率的传统思路不同，这次的赛题是一种逆向思考。 　　通常认为人们对于广告的偏好会因年龄和性别的不同而有所区别，许多行业的实践者已经验证了这一假设。但大多数采用的方法是在已有这些属性之后进行区分推荐，随后对比推荐效果。 　　而今年的赛题

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN)，CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习，例如图片分类和验证码识别，也可以配合其他模型实现 OCR。 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前，我们先来看看怎样使用 Python 处理图片。Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork)，使用以下命令即可安装： pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下，如果你想了解更多可以参考 Pillow 的 文档 ： # 打开图片 >>> from PIL import Image >>> img = Image.open("1.png") # 查看图片信息 >>> img.size (175, 230) >>> img.mode 'RGB' >>> img <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=175x230 at 0x10B807B50> # 缩放图片 >>> img1 = img.resize((20, 30)) >>> img1 <PIL.Image.Image image mode=RGB size=20x30 at 0x106426FD0> # 裁剪图片 >>> img2 = img.crop((0, 0, 16, 16)) >>>