对联一幅

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 在我看到第一篇Encoder-Decoder模型的论文的时候,我就觉得用这个来作对联自动生成是再合适不过的了,做诗词应该也是比较适合的,但是相对诗词,用它来做对联肯定更合适.今天的文章就讲讲这方面的内容.这篇文章主体内容是2015年底形成的,本来我的打算是收集些训练数据,让Encoder-Decoder+Attention生成些对联把这篇文章补充些例子再发出去,不过因为精力原因,迟迟没有做这个实验,

2016-03-17 玄魂 玄魂521 春节前在知乎发了个帖子,征集一副春联,和程序员有关的,不过当时回复的对联都太凄惨,我最终写了几幅传统的挂载门前了.今天又把这个问题重新看了,整理出大家的答案,做个分享. 下面这位哥们的回答,都很凄惨,反应了我程序猿家族的生活状况: 上联:一个项目,两部电脑,三餐盒饭,只为四千工资,搞得五脏俱损,六神无主,仍然七点起床,八点开会,处理九个漏洞,十分辛苦:下联:十年编码,九年加班,八面无光,忙的七窍生烟,到头六亲不认,五体投地,依旧四肢酸软,三更加班,只为二个

原文出处: John Wu 上次在<JSON Web Token – 在Web应用间安全地传递信息>中我提到了JSON Web Token可以用来设计单点登录系统.我尝试用八幅漫画先让大家理解如何设计正常的用户认证系统,然后再延伸到单点登录系统. 如果还没有阅读<JSON Web Token – 在Web应用间安全地传递信息>,我强烈建议你花十分钟阅读它,理解JWT的生成过程和原理. 用户认证八步走 所谓用户认证(Authentication),就是让用户登录,并且在接下来的一段时

关键词:相机位姿估计,单目尺寸测量,环境探知 用途:基于相机的环境测量,SLAM,单目尺寸测量 文章类型:原理说明.Demo展示 @Author:VShawn @Date:2016-11-28 @Lab: [email protected] 目录 <相机位姿估计0:基本原理之如何解PNP问题> <相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态> <相机位姿估计1_1:OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试> <相机位姿估计2:[应用]实时位姿估计与三维重建相

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce

背景: 续上篇,继续介绍如何将多幅JPG图像数据存入DCM文件.即将有损压缩数据直接写入DCM文件,存储为Multi-frame形式. 多幅JPG图像数据存入DCM文件: 为了避免引起歧义,这里着重说明一下.本博文的描述的场景是:假设我们手中有多张JPG文件,想把JPG文件写入DCM文件,即单个DCM文件包含多幅图像信息的Multi-Frame形式.该问题之前与CSDN博友y317215133y也讨论过,当时我在OFFIS论坛中找到了一个帖子直接给了y317215133y答复.今天重新梳理了一下

搞过计算机图像的人都知道,图像中的每一个像素通常为一个整型数,它可以分成4个无符号的char类型,以表示其RGBA四个分量.一幅图像可以看做是一个二维整型数组.这里我会生成一个float数组,其数组大小为1000000,刚好1000*1000,数组内的浮点数的数值范围在0到1000.0之间,呈等差数组排列,相邻两数的差为0.001.然后将其每一个浮点数强制转化成一个整型数或三个unsigned char型,以决定像素的RGB三个通道分量,看看其生成的图像是什么样子. 前几天写了一篇文章是在C语言

简单的一幅图说明NGUI操作Label通过Modified方法改变Label的文本内容. DaikonForgeGUI事件一幅图,布布扣,bubuko.com

http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3232331.html 随笔- 87  文章- 0  评论- 81 [OpenCV学习]计算两幅图像的重叠区域 问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都