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一、简单插入flash图像 <embed src="你的flash地址.swf" width="300" height="220"></embed> 二、调整插入flash图像 <td width="63%" valign="middle" align="right"><object classid="clsid:D27CDB6E-AE6D-11cf-96B8-444553540000" codebase=" http://download.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=5,0,0,0 " width="468" height="60"> <param name=movie value="你的flash地址" ref> <param name=quality value=High> <param name="_cx" value="12383"> <param name="_cy" value="1588"> <param name="FlashVars" value> <param name="Src" ref value="你的flash地址"> <param name="WMode" value="Window"> <param name="Play" value="-1">

什么是Word2Vec Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。 Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即 通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近 。我们从直观角度上来理解一下，cat这个单词和kitten属于语义上很相近的词，而dog和kitten则不是那么相近，iphone这个单词和kitten的语义就差的更远了。 Word2Vec模型实际上分为了两个部分，第一部分为建立模型，第二部分是通过模型获取嵌入词向量。Word2Vec的整个建模过程实际上与自编码器（auto-encoder）的思想很相似，即先基于训练数据构建一个神经网络，当这个模型训练好以后，我们并不会用这个训练好的模型处理新的任务，我们真正需要的是这个模型通过训练数据所学得的参数，例如隐层的权重矩阵。 数据预处理 数据预处理部分主要包括： 剔除低频词汇 替换特殊字符 构建单词映射表 为了使模型高效的计算，我们知道神经网络的输入数据都为数值型，首先需要对输入词进行热编码(one-hot)，生成的输入向量是一个稀疏矩阵，为避免消耗过大的资源，将出现频率较低的词汇剔除，并对高频词汇进行抽样。 Word2Vec通过“抽样”模式来解决这种高频词问题。它的基本思想如下：对于我们在训练原始文本中遇到的每一个单词

# 构建计算图——LSTM模型 # embedding # LSTM # fc # train_op # 训练流程代码 # 数据集封装 # api: next_batch(batch_size) # 词表封装: # api: sentence2id(text_sentence): 句子转换id # 类别的封装： # api: category2id(text_category). import tensorflow as tf import os import sys import numpy as np import math tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) print("ok1") # 定义数据超参数 def get_default_params(): return tf.contrib.training.HParams( num_embedding_size = 16, # 词的embedding长度 num_timesteps = 50, # lstm步长，一个句子词的个数 num_lstm_nodes = [32, 32], num_lstm_layers = 2, num_fc_nodes = 32, batch_size = 100, clip_lstm_grads = 1.0, # 梯度上限 learning

<embed src="第01课：入门以及介绍.mp4" > <embed src="第01课：入门以及介绍.mp4" width="0"> <embed src="http://ip.h5.re01.sycdn.kuwo.cn/1439fed3a3956a20d04b25c6df9070c5/5e587e01/resource/n3/10/63/3640333498.mp3"> 来源： CSDN 作者： Lance.Rand 链接： https://blog.csdn.net/qq_36109318/article/details/104542808

标准参考 OBJECT 元素定义了一个嵌入的对象。其引入的初衷是取代 IMG 和 APPLET 元素。不过由于安全等各方面原因以及缺乏浏览器支持，这一初衷并未实现。浏览器的对象支持依赖于对象类型。然而，即便是相同的对象类型，各主流浏览器也都使用了不同的代码来加载。 classid 属性用于指定对象实现的 URI 地址。它可能用来替代或者配合 data 属性，这由引入的对象决定。 codebase 属性指定了一个为 classid、data、archive 属性的相对 URI 提供基本路径。缺省情况下，这个值为当前文档的基本 URI。 type 属性定义被定义在 data 属性中指定的文件中出现的数据的 MIME 类型。 关于 OBJECT 元素及其属性的详细信息，请参考 HTML4.01 规范 13.3 Generic inclusion: the OBJECT element 中的内容。 问题描述 通常情况下，IE 系列浏览器通过 ActiveX 插件使用 OBJECT 元素引入 Flash，而其他浏览器则是通过相应的 NPAPI 插件使用 EMBED 元素。这造成了各浏览器中插入 Flash 的方式的差异。 造成的影响 若仅仅使用 OBJECT 元素设置了 classid 属性引入 Flash，则可能造成在某些浏览器中 Flash 无法被引入。而若嵌套的 OBJECT 和

在之前的学习中提到过one-hot向量表示方式，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。 例如 beautiful和lovely是两个表示含义相近的词，他们应该在向量空间上有一定的相似度，而相对的，ugly这样的词距离他们就应该很远，Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长的向量，并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类比关系，以引入一定的语义信息。基于两种概率模型的假设，我们可以定义两种 Word2Vec 模型 Skip-Gram 跳字模型 假设背景词由中心词生成，即建模 P(wo∣wc)，其中 wc 为中心词，wo 为任一背景词； CBOW (continuous bag-of-words) 连续词袋模型 假设中心词由背景词生成，即建模 P(wc∣Wo)，其中 Wo 为背景词的集合。 在这里我们主要介绍 Skip-Gram 模型的实现，CBOW 实现与其类似，读者可之后自己尝试实现。后续的内容将大致从以下四个部分展开： PTB 数据集 Skip-Gram 跳字模型 负采样近似 训练模型 PTB数据集 为了训练 Word2Vec 模型，我们就需要一个自然语言语料库，模型将从中学习各个单词间的关系

今天在学习SwiftUI中遇到一个问题 // // ContentView.swift // FirstSwiftUI // // Created by 胡安华 on 2020/2/20. // Copyright © 2020 胡安华. All rights reserved. // import SwiftUI struct ContentView: View { var dataSource=dataStore var body: some View { NavigationView { List{ //【标示 1】 ForEach(dataSource) { item in //dataSource元素一定要实现接口 Identifiable，也就是要有个唯一键ID NavigationLink(destination:UpdateDetailView(titlets:item.title,description:item.description)) { DataListView(title: item.title, description: item.description) } }.navigationBarTitle(Text("Updates")) } } } } struct ContentView_Previews: PreviewProvider {

SpringBoot启动时报错Failed to destroy the filter named [Tomcat WebSocket (JSR356) Filter] of type [org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter] 2020-02-02 15:51:59.600 ERROR 5752 — [ main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Failed to destroy the filter named [Tomcat WebSocket (JSR356) Filter] of type [org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter] java.lang.AbstractMethodError: null at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterConfig.release(ApplicationFilterConfig.java:301) ~[tomcat-embed-core-9.0.30.jar:9.0.30] at org.apache.catalina.core.StandardContext.filterStop(StandardContext.java:4565)