注：RabbitMQ3.11.5对应的Erlang版本最低位25.0，最高位25.1。

next、next，next，等待安装，安装完成重新启动即可。点击help—install new software。操作如下，下载web开发需要的几个插件。

传统Web应用项目：最常用的三大组件有Servlet、Filter和Listener。使用这些组件时需要在项目的web.xml文件中进行配置，或者使用相应的注解进行标注。Spring Boot项目：默认没有web.xml文件，同时默认情况下Spring Boot项目不能自动识别到这三个组件的相关注解。可以使用Spring Bean、RegistrationBean、注解扫描的方式注册Java Web三大组件。

你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。在官网https://www.oracle.com/下载JDK，或者本课程资源里直接下载JDK具体JDK环境的配置这里不详细讲。验证电脑有没有装jdk环境，win+R，输入cmd，打开DOS窗口，输入java -version可以查找注意：如果安装Java8（JDK1.8）之后的版本，jre的安装需要我们手动安装，操作如下输入如

2.找到依赖所在文件夹。如果这里没有spring-boot-maven-plugin的文件夹，说明你的maven没有下载一个plugin依赖，没有可以选择的版本。3.可以选择下载和父依赖相同的版本或者其他版本。1.在pom.xml文件中，提示没有依赖。4.查看文件夹是否存在依赖。

特征工程-数据标准化的两种方式

成功解决‘UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 109130: invalid start byte’

想要跑LSTM具体的网络结构，在网上找了很久，都是直接调用nn.LSTM模块。从调用LSTM模块到自定义LSTM，不知道为什么训练速度慢了很多。如果代码有什么问题欢迎指出。

解决Unable to get repr for

AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'merge'

报错：pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file在对多个csv文件处理的时候报错。看了很多人的，最后解决办法如下：修改前：data_raw = pd.read_csv(path + '\\' + file_name, encoding="ISO-8859-15")修改如下： try: data_raw = pd.read_csv(path + '\\' + file_name, encoding

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录深度学习流程1.定义模型2.定义数据增强3.定义数据加载。4.模型训练5.模型测试一级目录二级目录三级目录深度学习流程1.定义模型这里需要构建网络模型，后面用这个模型去训练。2.定义数据增强这里主要是在数据量少的情况下，对数据进行一些增强，比如平移，翻转，裁剪等操作，以提高模型的泛化能力（这一步不是必须的）。3.定义数据加载。这里定义数据加载器，使得模型训练时模型能源源不断地获取数据进行训练。对于Pytorch而言，数据记载主要需要用到Dataset

输入输出1.输入2.输出2.1每个向量是个标签，输入多少个，输出多少个2.2整个序列是一个标签，比如说情感分析2.3输出标签数量有model决定，比如说翻译Sequence Labeling自注意可以叠加计算关联的程度 α。常用的方法是点积，也是Transformer里用的方法。计算关联性：α1,2=q1∙k2，向量a1和向量a2的关联性。向量a1也会计算和自己的关联性。q1=Wq*a1，向量a1乘然后进行Soft-max或者relu操作得到α′α是知道哪些向量跟a1最有

原文链接：https://blog.csdn.net/cdlwhm1217096231/article/details/95060636这里写目录标题1.Attention机制基础知识1.1注意力分布1.2 加权平均2.其他类型的注意力机制2.1 硬注意力机制2.2 键值对注意力2.3 多头注意力2.4 自注意力模型(Self Attention)3.实战------以Seq2Seq网络进行法语到英语的翻译为例进行说明1.Attention机制基础知识用X = [ x1 , ⋯   , xN ] 表示

参考链接：一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题

这里写目录标题机器学习特征工程特征提取特征预处理特征降维机器学习算法分类监督学习定义：非监督学习定义：有监督，无监督算法对比：半监督学习定义：强化学习模型评估分类模型评估回归模型评估欠拟合过拟合Matplotlib、Numpy、PandasMatplotlibNumpyPandas机器学习机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。特征工程特征提取将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数

传统神经网络结构的缺陷从传统的神经网络结构我们可以看出，信号流从输入层到输出层依次流过，同一层级的神经元之间，信号是不会相互传递的。这样就会导致一个问题，输出信号只与输入信号有关，而与输入信号的先后顺序无关。并且神经元本身也不具有存储信息的能力，整个网络也就没有“记忆”能力，当输入信号是一个跟时间相关的信号时，如果我们想要通过这段信号的“上下文”信息来理解一段时间序列的意思，传统的神经网络结构就显得无力了。与我们人类的理解过程类似，我们听到一句话时往往需要通过这句话中词语出现的顺序以及我们之前所学的关于这

参考链接：https://www.toutiao.com/i6432188985530909186/

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