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ClassNotFoundException使用<applet>标记在Java Applet中出错
我有一些我之前发布的代码（转换为应用程序），它作为applet工作，但后来神秘地停止在IDE applet查看器之外工作 . 代码在这里：http://www.mediafire.com/?4eslqqr4aoh33j1 在将代码编译成.jar文件并将该文件上传到我的站点（www.insertnamestudios.com/lib）之后，我试图将applet嵌入到不同的站点中 . 我认为它工作正常... -
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youtube html5 iframe嵌入在IE中失败，但我仍然可以观看youtube视频？
我正在努力使youtube视频嵌入脚本与没有安装Flash的浏览器兼容 . 这是发生的事情： 我的IE浏览器不支持FLASH或HTML5 . 因此，当我使用youtubes iframe API库加载嵌入式视频时，它失败了（可理解） . 然而，我仍然可以在Youtube上观看视频 . 这怎么可能 - 如果用户使用的浏览器既不支持HTML5也不支持FLASH，我该怎么办？ 谢谢！ -
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Kickstarter嵌入的视频无法在移动设备上运行
我在我的网站上嵌入了kickstarter视频 - 它们在所有桌面浏览器中都能正常工作，但似乎无法在我测试的任何移动设备中工作（galaxy S4，nexus平板电脑，iphone，ipad） . 我正在使用Kickstarter的iframe嵌入，看起来像这样： <iframe width='480' height='360' src='http://w... -
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预加载youtube嵌入
我希望有一个嵌入式chromeless youtube视频预加载其视频而不会在页面加载时播放 . 现在我正在使用一个尴尬的“播放然后快速暂停”脚本，这会导致小问题（半秒音频泄漏并且失败很多） . 对于这个看似简单的功能，是否有更好/更优雅的预加载方式？ -
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在情绪分析中，位置嵌入/位置特征/词序的主要思想是什么？ [等候接听]
就像问题一样：在论文“序列学习的卷积序列”和“注意力都是你需要的”中，将嵌入位置简单地添加到输入词嵌入中，以使模型感知输入序列的顺序 . 这些位置嵌入是根据序列中单词的绝对位置和维度从正弦信号生成的 . 我们获得与单词嵌入相同维度的位置嵌入，我们简单地将这两者相加 . 我可以理解这有助于模型获得输入排序的感觉，但我很不安的是，添加这两个也可能会删除嵌入单词中包含的一些信息 . 你有解释为什么这可能... -
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如何触发清除iframe父页面的缓存？
我已经浏览了关于iframe缓存的各种问题，但还没有找到我想要的答案 . 我们允许使用iframe嵌入代码嵌入在我们的网络应用上上传的内容，如下所示： <iframe src="http://emdevcc5.mediapartner.com/embed.aspx?e=UkvpYFBUMZc=" style="height: 400px; width: 400p... -
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Keras：如何在损失函数中使用图层的权重？
我正在keras中实现自定义丢失功能 . 该模型是 autoencoder . 第一层是嵌入层，它将大小为 (batch_size, sentence_length) 的输入嵌入到 (batch_size, sentence_length, embedding_dimension) 中 . 然后，模型将嵌入压缩为特定维度的向量，最后必须重建嵌入 (batch_size, sentence_len... -
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Tensorboard嵌入式投影仪不起作用 . （PCA图是空白的 . ）
我正在实现简单的word2vec嵌入 . 我想用张量板嵌入式投影仪可视化嵌入结果 . 我使用gensim.models.word2vec来处理单词嵌入和tensorboard来可视化向量空间 . 已创建所有ckpt和元数据，tsv文件 . 我的桌面使用相同的代码显示完全正确的结果，但我的笔记本电脑没有显示相同的结果 . 在我的笔记本电脑中，只显示PCA矢量轴（x，y，z） . 不是矢量点 . 当我... -
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嵌入式RavenDB“无法找到事务存储类型”错误
我能够根据以下代码成功运行RavenDB的简单测试：http://ravendb.net/tutorials/hello-world 接下来我尝试以嵌入式方式运行它，但我继续收到以下错误： Message: Could not find transactional storage type: Raven.Storage.Esent.TransactionalStorage, Raven.Stora... -
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如何使用自动编码器可视化降维？ （Python | TensorFlow）
我正在尝试调整Aymeric Damien's code来可视化由 TensorFlow 中实现的自动编码器执行的降维 . 我看到的所有示例都在 mnist digits数据集上工作，但我想使用此方法将2维中的虹膜数据集可视化为玩具示例，以便我可以弄清楚如何为我的真实数据集调整它 . 我的问题是： How can one get the sample-specific 2 dimensional... -
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嵌入Power BI报告完整的Javascript
我想使用REST API嵌入Power BI报告 . 因此，任何人都知道如何使身份验证过程成为javascript，即获取访问令牌，因为Power BI文档的示例是在C＃中完成的 . 如果有人知道某事会有所帮助！谢谢 -
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Keras：嵌入LSTM
在用于建模IMDB序列数据（https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py）的LSTM上的keras示例中，在输入到LSTM层之前有一个嵌入层： model.add(Embedding(max_features,128)) #max_features=20000 model.add(LSTM(128)) 嵌入... -
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Keras嵌入层：它们如何工作？
我开始使用Keras构建神经网络模型 . 我有一个分类问题，其中的功能是离散的 . 为了管理这种情况，标准过程包括使用单热编码转换二进制数组中的离散特征 . 然而，似乎使用Keras这一步骤不是必需的，因为可以简单地使用嵌入层来创建这些离散特征的特征向量表示 . 如何执行这些embeddings？ 我的理解是，如果离散特征 f 可以假设 k 值，则嵌入层会创建一个包含 k 列的矩阵 . 每次我在训... -
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在Keras中嵌入层的偏差权重
我正在研究前馈NN，我正在使用keras嵌入 . 我想为嵌入设置偏重，但我不知道该怎么做 . Keras密集层允许指定use_bias = True，然后设置偏差权重 . 是否有嵌入图层的等效方法？ -
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将GloVe嵌入层实现到Keras模型中
我正在寻找创建一个暹罗网络，其中我使用的代码的格式遵循这里看到的keras模型实例化Keras API 我在尝试实现嵌入层时遇到了麻烦，因为我发现的所有内容只将嵌入层应用于顺序模型，如此处所示sequential，有没有办法在模型版本后接受输入和输出？我已经尝试过首先创建一个嵌入层，然后将其添加到密集层，但是它给出了错误，说它不是有效的代码（在python中） . e = Embedding(vo... -
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如何在keras中设置嵌入层名称
inputs_bedding = Input(shape=(it.shape)) embedding = Embedding(9488, 512, trainable=False)(inputs_bedding) keras嵌入层中没有 name 参数 . 如何设置图层的名称？ -
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为什么单词嵌入实际上是向量？
我很抱歉我的天真，但我不明白为什么NN训练过程（word2vec）的结果嵌入是实际的向量 . 嵌入是降维的过程，在训练过程中，NN将1/0的单词数组减少为较小的数组，该过程不会应用向量算法 . 因此，我们得到的只是数组而不是向量 . 为什么我应该将这些数组视为向量？ 即使我们得到了矢量，为什么每个人都将它们描述为来自原点的矢量（0,0）？ 如果我的问题看起来很愚蠢，我很抱歉 . -
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'negative sampling'如何提高word2vec中的单词表示质量？
' word2vec ' improves the training speed, that'中的负抽样显然！ 但为什么' makes the word representations significantly more accurate. '？ 我没有找到相关的讨论或细节 . 你能帮我吗？ -
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如何在张量流LSTM生成模型中使用预训练的GloVe向量
我的目标是询问是否可以在Tensorflow word-rnn LSTM生成模型中使用预先训练的GloVe向量，如果有的话，是否有任何关于如何实现这一目标的指导？ 我从here引用了这个，我理解（我认为）我应该将这些向量放在model.py的 line 35-37 中的嵌入中 . 从代码中，我看到他没有使用任何预先训练的向量，而是使用输入文本中的单词 . 我已经看到了其他答案，如this，但由于我... -
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Keras seq2seq - 单词嵌入
我正在基于Keras的seq2seq创建一个生成的聊天机器人 . 我使用了这个网站的代码：https://machinelearningmastery.com/develop-encoder-decoder-model-sequence-sequence-prediction-keras/ 我的模型看起来像这样： # define training encoder encoder_inputs =... -
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Keras：嵌入/向量的附加层？
我有3个字嵌入： 嵌入＃1：[w11，w12，w13，w14] 嵌入＃2：[w21，w22，w23，w24] 嵌入＃3：[w31，w32，w33，w34] 有没有办法通过添加所有三个向量来获得第四个嵌入，其中包含来自所有三个向量的可训练权重，例如： 嵌入＃4：[w11 w21 w31，w12 w22 w32，w13 w23 w33，w14 w24 w34] ？有没有办法在ker... -
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在Word中嵌入的多个Excel工作表之间的相对于其文件路径的引用
我在互联网上搜索得很瘦，而且自己并不精通VBA，我来找你帮忙 . The question: 在Word文件中，我嵌入了多个带有文本的Excel工作表，如下所示： 文字......文字......文字...... “嵌入式Excel文件” 文字......文字......文字...... “另一个嵌入的Excel文件” 通过同时打开两个嵌入的Excel文件，（右键单击 - >工作表对象 - ... -
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在matplotlib的子图中嵌入小图
如果你想在较大的一个中插入一个小图，你可以使用Axes，如here . 问题是我不知道如何在子图中做同样的事情 . 我有几个子图，我想在每个子图中绘制一个小图 . 示例代码将是这样的： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() for i in range(4): ax = fig.add... -
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为什么keras嵌入层没有密钥
self.embed = Sequential（[Embedding（9488，output_dim = 512，input_length = 14），激活（'relu'），辍学（0.5）]，名称= 'embed.0'） inputs_bedding =输入（形状=（10，））xt = self.embed（inputs_bedding） =============================... -
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嵌入与循环神经网络
我正在研究一个关于文本数据的研究项目（它是关于搜索引擎查询监督分类） . 我已经实现了不同的方法，我也使用了不同的文本模型（例如我的词汇量的二进制向量 - 如果第i个单词出现在文本中则为1，否则为0 - 或者嵌入模型word2vec的单词） . 我的顾问告诉我，也许我们可以使用Recurrent Neural Network找到另一个查询表示 . 由于递归关系，这种表示应该考虑到文本中单词的顺序... -
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如何在Keras中使用嵌入层用于递归神经网络（RNN）
我想知道如何使用here描述的嵌入层将我的输入数据从2D张量屏蔽为RNN的3D张量 . 说我的时间序列数据如下（随着时间的增加）： X_train = [ [1.0,2.0,3.0,4.0], [2.0,5.0,6.0,7.0], [3.0,8.0,9.0,10.0], [4.0,11.0,12.0,13.0], ... ] # with a length of 10... -
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在keras中的一组文档上应用共享嵌入层
我正在尝试创建一个模型，在该模型中，我希望在给定特定查询的情况下预测某组文档的顺序 . 我的想法基本上是为查询和文档使用共享嵌入层，然后使用每个文档和查询之间的余弦相似性合并两个“分支”（使用自定义lambda） . 然后，损失函数将计算预期位置和预测相似度之间的差异 . 我的问题是：有没有办法为一组文本功能创建嵌入（假设它们具有相同的长度）？ 我可以通过应用Embedding Convoluti... -
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什么决定了TensorBoard的嵌入选项卡中的运行顺序？
什么决定了TensorBoard的嵌入选项卡中的运行顺序？ 一些例子： -
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如何使用word embeddings / word2vec ..有何不同？用实际的物理字典
如果我的 Headers 不正确/可能会更好，请告诉我 . 我一直试图找到一篇描述我遇到的问题的现有论文/文章：我正在尝试为单词创建向量，使它们等于各自部分的总和 . 例如：红衣主教（鸟）将等于以下向量：红色，鸟类，仅限于此 . 为了训练这样的模型，输入可能类似于字典，其中每个单词由其属性定义 . 就像是： 红衣主教：鸟，红，.... 蓝鸟：蓝色，鸟，.... 鸟：温血动物，翅膀，喙，两只眼睛，爪... -
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嵌入seq2seq的矩阵
我对Tensorflow中LSTM的实现有一个疑问......尤其是seq2seq建模的应用（你有一个编码器和解码器） . In short: Learning a word embedding while using the seq2seq model, aren’t we having redundant weights? 通常的方法是嵌入输入字（对于编码器），如word2vec向量，但是建模...