루프백 프레임 워크과 관련하여 도움이 필요합니다. 두 가지 모델, Post 및 Media가 있습니다. 예 : 미디어 {
id: ObjectId("...a1"),
type: "gif",
path: "some/folder"
},
{
id: ObjectId("...a2"),
type: "mp4",
pat
<interaction> 태그로 제공되는 일부 소스 코드를 보았습니다. 예를 들어, HTML5의 소스 코드 소위 Apester 's은 (는) 내가 (잘 적어도 한 번) 이전에 임베드 코드의 다른 업체와이를 보았다이 <interaction id="57b6f819336e03ca34e0fb8b"></interaction>
처럼 간다,하지만 난이 태그에 아무것
내 데이터에 25 개의 기능이 있다고 가정 해 보겠습니다. Keras에서는 각 입력 피쳐에 대해 Embedding 레이어를 쉽게 구현하고 나중에 병합하여 이후 레이어에 공급할 수있었습니다. tf.nn.embedding_lookup은 id 매개 변수를 허용합니다.이 매개 변수는 단순한 정수 또는 정수 배열 ([1,2,3, ..]) 일 수 있습니다. 그러나,
글러브 삽입을 사용 중입니다. 삽입시 tokens 및 vocab에 대해 매우 혼란 스럽습니다. 일이 같은 : Common Crawl (840B tokens, 2.2M vocab, cased, 300d vectors, 2.03 GB download)
무엇 tokens 및 vocab 평균 각각합니까? 그 차이점은 무엇입니까?
더 나은 코드 구조와 재사용을 위해 일부 JPA Entity 내에서 @Embeddable Bean을 사용하고 있습니다. 내가 궁금해하는 것은 : 내가 만난 모든 예제는 @Embedded 객체를위한 setter와 getter를 제공한다는 것이다. 왜? 필자는 최종 필드로 사용하려고 노력했습니다. 즉, 작동하며, 우리의 경우에는 의미가 있습니다. 삽입 된 내용
저는 graphql을 조금 사용하고 있으며 embedding과 partial response로 graphql과 REST의 차이점을 인식하지 못합니다. 부분 응답 년 이후 인 TeamCity에 의해 사용되며, 그것은 "평안한"서비스로 작동 https://github.com/dotarj/PartialResponse http://v2.wp-api.org/refe
나는 tflearn처럼 tensorflow 및 일부 고급 API를 연구 중이다. 여기서 내가하려는 것은 정서 분석을 위해 IMDB 데이터에 lstm을 사용하는 것입니다. 이 링크를이 전처리 된 데이터를 사용하지만 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm.py 다음의 샘플 코드는,하지
나는 매니 폴드 삽입 배우고 자하는 데이터 매트릭스 X있는 경우 : from sklearn.manifold import MDS
mds = MDS()
embedding = mds.fit_transform(X)
내가 변수 embedding에 원본 데이터 X의 차원 삽입/인코딩을 다시 얻을 수 있습니다. 주어진 2D 지점을 다시 원래의 데이터 크기로 "