bedding

流氓软件所致，下载windows清理助手清理一下。

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可以重新包埋

病毒种类那么多,不是每个人都见到过,你去杀就行了先杀流氓软件.然后修复IE.你的IE肯定被篡改了!不行就进安全模式杀!

中病毒了

软件设计的问题

你的CAD软件给别人修改过的。我有纯粹的CAD2007，打开后直接就是CAD界面的

都是阴性，说明就是以前和现在都没有被感染啊

就是嵌入的空间，比如输入的特征向量是1000维度的，现在通过线性或非线性变换投影到100维，这个变换后的空间就是一个embedding space

∫sinydy/cosy=∫sinxdx/cosx-∫dcosy/cosy=-∫dcosx/cosx所以lncosy=lncosx+klnCcosy=C*cosx所以y=arccos(C*cosx)

明显中毒了，杀毒即可

降维的方法Embedding Projector 提供了三种常用的数据降维（data dimensionality reduction）方法，这让我们可以更轻松地实现复杂数据的可视化，这三种方法分别是 PCA、t-SNE 和自定义线性投影（custom linear projections）：PCA 通常可以有效地探索嵌入的内在结构，揭示出数据中最具影响力的维度。t-SNE 可用于探索局部近邻值（local neighborhoods）和寻找聚类（cluster），可以让开发者确保一个嵌入保留了数据中的所有含义（比如在 MNIST 数据集中，可以看到同样的数字聚类在一起）。自定义线性投影可以帮助发现数据集中有意义的「方向（direction）」，比如一个语言生成模型中一种正式的语调和随意的语调之间的区别——这让我们可以设计出更具适应性的机器学习系统。Embedding Projector 这个工具使用起来很简单，它可以实现数据的 2D 或 3D 效果展示。轻点鼠标，便可实现数据的旋转、缩放。我们按照 word2vec 教程在 TensorFlow 上训练了一些词向量，将这些词向量通过我们的工具进行可视化展示，点击图中任意一点（表示词向量的点），那么通过这种算法算出的，与这个词语义相关的词以及其向量空间距离就会罗列出来。它给我们提供了一种非常重要的探究算法性能的方法

非常丰富

commandline 即"命令行"的意思dashboard 即“表格”的意思在CAD界面中你在无任何指令下按空格键都会出现 commandline，意思就是让你在命令行输入命令。从上述情况看你的CAD安装得没有问题。

tf.nn.embedding_lookup() 的用途主要是选取一个张量里面索引对应的元素。 原理 u2003u2003假设一共有 个物体，每个物体有自己唯一的id，那么从物体的集合到 有一个trivial的嵌入，就是把它映射到 中的标准基，这种嵌入叫做 One-hot embedding/encoding . u2003u2003应用中一般将物体嵌入到一个低维空间 ，只需要在compose上一个从 到 的线性映射就好了。每一个 的矩阵 都定义了一个从 到 的线性映射: 。当 是一个标准基向量的时候 对应矩阵 中的一列，这就是对应id的向量表示。这个概念用神经网络图来表示如下： 函数原型： 返回值是一个dense tensor。返回的shape为shape(ids)+shape(params)[1:] 实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embedding data中的对应的行下的vector。 先让我们看下不同数据对应的维度： 这个是怎么做到的呢？关键的部分来了，看下图： lk中的值，在要寻找的embedding数据中找对应的index下的vector进行拼接。永远是look(lk)部分的维度+embedding(data)部分的除了第一维后的维度拼接。很明显，我们也可以得到，lk里面值是必须要小于等于embedding(data)的最大维度减一的。 以上的结果就是： 最后，partition_strategy是用于当len(params) > 1，params的元素分割不能整分的话，则前(max_id + 1) % len(params)多分一个id. 当partition_strategy = "mod"的时候，13个ids划分为5个分区：[[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]]，也就是是按照数据列进行映射，然后再进行look_up操作。 当partition_strategy = "div"的时候，13个ids划分为5个分区：[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]]，也就是是按照数据先后进行排序标序，然后再进行look_up操作。 参考： https://www.jianshu.com/p/abea0d9d2436

个人理解是，word embedding 是一个将词向量化的概念，来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》，中文译名有"词嵌入"。word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合，采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与两种方法(负采样与层次softmax方法)的组合，比较常见的组合为 skip-gram+负采样方法。可以查看以下两个来源，word embedding ：Word embedding - Wikipediaword2vec中的数学原理详解：word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言对于起源与其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型

简单说：超阈值,引起某变化,超阈值,论少,都产影响.定性理解,数字逻辑电路电平阈值类比

文件被锁定了。出现embedding文件打不开的现象可能是文件被锁定了导致的，可以在文件里找见lck的文件名称进行删除（注意不止一个），删除后，就不再提示打不开的现象了。

是指细胞在生命过程中，把储存在DNA序列中的遗传信息，经过转录和翻译，转变成具有生物活性的蛋白质分子的过程。FDC是一种细胞的名字，这种细胞会大量合成Fc受体和补体受体这两种蛋白。

word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5]，B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意）之所以希望把每个单词变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“求单词A的同义词”，就可以通过“求与单词A在cos距离下最相似的向量”来做到。

embedding 可以理解为比如降维，或者说把一些复杂难以表达的特征用相对来说可以用数学表达或者更易计算的形式来表达的一种映射。比如把单词转化成向量，把数字（的奇偶正负实复等性质）转化成n维矩阵。

torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 实际上，上面通过随机初始化建立了词向量层后，建立了一个“二维表”，存储了词典中每个词的词向量。每个mini-batch的训练，都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。那么怎么把mini-batch中的每个句子的所有单词的词向量找出来放进网络呢， 输入是什么样子，输出是什么样子？ 首先我们知道肯定先要建立一个词典，建立词典的时候都会建立一个dict：word2id：存储单词到词典序号的映射。假设一个mini-batch如下所示： 显然，这个mini-batch有3个句子，即batch_size=3 第一步首先要做的是：将句子标准化，所谓标准化，指的是：大写转小写，标点分离，这部分很简单就略过。经处理后，mini-batch变为： 可见，这个list的元素成了一个个list。还要做一步：将上面的三个list按单词数从多到少排列。标点也算单词。至于为什么，后面会说到。 那就变成了： 可见，每个句子的长度，即每个内层list的元素数为：5,5,4。这个长度也要记录。 之后，为了能够处理，将batch的单词表示转为在词典中的index序号，这就是word2id的作用。转换过程很简单，假设转换之后的结果如下所示，当然这些序号是我编的。 同时，每个句子结尾要加EOS，假设EOS在词典中的index是1。 那么长度要更新： 很显然，这个mini-batch中的句子长度不一致。所以为了规整的处理，对长度不足的句子，进行填充。填充PAD假设序号是2，填充之后为： 这样就可以直接取词向量训练了吗? 不能。上面batch有3个样例，RNN的每一步要输入每个样例的一个单词，一次输入batch_size个样例，所以batch要按list外层是时间步数(即序列长度)，list内层是batch_size排列。即batch的维度应该是： 怎么变换呢？ 变换方法可以是：使用itertools模块的zip_longest函数。而且，使用这个函数，连填充这一步都可以省略，因为这个函数可以实现填充。 经变换，结果应该是： batch还要转成LongTensor： 这里的batch就是词向量层的输入。 词向量层的输出是什么样的？ 好了，现在使用建立了的embedding直接通过batch取词向量了，如： 假设词向量维度是6，结果是： 维度的前两维和前面讲的是一致的。可见多了一个第三维，这就是词向量维度。所以，Embedding层的输出是：

encoding和embedding都是自然语言处理中将词语向量化的方法。 不考虑词之间的联系，每个词之间是独立的。 在这种方法中，没有考虑到同个词不同的语义。 常用的对类别标签进行encoding的one hot encode就是采用了这种方法。因为每个类别是一个数字，它们之间并没有内在联系。 同个词即是同个type。 将类似的词语聚类在一起，使得相似的词语之间的余弦值较小。 由于同一个词语在不同的语境下可能会有不同的含义，同个词可能根据语义不同会有不同的编码方式。这种方法使得同一个词（type）可以有不同的语义（token）。也就是说，同个type不代表同个token。 可以参考知乎上的文章 Word Embedding--介绍

u2003u2003BERT主要是多个Transformer的Encoder作为主题，主要包含Embedding层，Encoder层。 u2003u2003BERT中的Embedding主要有3种： u2003u2003Token Embedding 是对词向量进行编码。原始的输入是[batch,seq_len]。经过 Token Embedding 后数据的维度为[batch,seq_len,d_model]。 u2003u2003在BERT中Token Embedding的内部计算流程是初始化一个二维数组，大小为[vocab_size,d_model]，然后将输入的数据进行one-hot编码，维度为[batch,seq_len,vocab_size]，进行tensor的乘法。验证如下： 可以看见两者的结果是一样的，所以猜测embedding内部就是先将句子中每个词的索引表示转化为one-hot表示，然后对编码后的数据进行矩阵的变换，其中参数开始是输出化的，后面训练的时候可以用来学习。编码后的输出为[batch,seq_len,d_model] u2003u2003BERT中的Position Embedding和Transformer不一样，transormer中式直接利用公式，计算出对用维度的值。在BERT中是要学习的。比如说d_model的大小为512，那么每个句子就会生成一个[0,1,2,...511]的一维数组，然后重复batch次，因此实际的输入为[batch,d_model]，将其送到one_hot中进行编码，具体的编码过程和Token Embedding一样，然后最后的输出为[batch,seq_len,d_model]。和Token Embedding输出的维度一样。一般是不用的，只在句子对的时候采用。其编码后的维度也是[batch,seq_len,d_model]。

是网页错误的意思。

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embedding在工业界是非常常用的手段。例如双塔模型学习用户与内容的隐式向量表达，其产出可以用于召回，粗排，精排模型等多个阶段。 以下为一些使用的细节： 1、大规模粗排用离线计算的embedding加速，可以扩大粗排规模 2、利用预训练的embedding为模型提供更好的用户表达（一些模型对于某目标的预测不会使用用户的全量行为特征，所以能获取其在全量行为下计算的embedding作为初始化便能提升效果） 这与CV和NLP领域的pre training + fine turning是一样的方法 3、对于很多离散值，使用embedding输入dnn更有利于学习 4、对于一些连续值，也使其离散化后再用emb输入dnn 5、一些长尾用户的embedding更新几率很小，会导致其学习不充分。利用用户一些特征的刻画做用户分桶或聚类可以提升其学习效率（airbnb kdd1028） 6、对embedding层做专门的loss函数（multi-task），只更新其对应参数梯度，能加快其收敛。 7、也可以对一些过于低频的特征值做过滤，能减少参数空间，同样能提升其emb的收敛速度，避免过拟合 8、可以利用embedding做特征扩展。 通过embedding做特征“扩展” 9、建立单独的网络，仅对embedding层进行训练（参见狼厂的abacus）

售票处(票)被...持有

他们看上去很相似（尽管来自四面八方）——瘦削而专注的面孔，穿着牛仔服和凉鞋，啃着面包，在剧院外的石板台阶上席地而卧，等着购买20张坐票和80张站票——这些票是专门为席地而卧的人而设置的，售票处会在早上10点半开卖

嵌入(SPE)随机接近:一种自组织原理建模的邻近数据我们现在嵌入(SPE)随机接近一种自组织算法,为生产意义的潜在维度从邻近的数据。SPE试图产生低维欧氏纵横的相似之处,最好的保存一组相关的观测结果。水印嵌入进行两两精致的迭代策略,试图保护本地几何同时保持一个最低的分离与远处的物体上。不同于以往的模式,我们的方法可以揭示其潜在的几何学的数据而不密集的最近邻或最短路径计算,何以真正的测地线距离,低维数据点,这些距离嵌入而不需要被估计的数据样本。更重要的是,该方法线性尺度点的数目,可应用于大量的数据集,是通过传统的嵌入程序顽固性。固相萃取技术可以应用于任何一个问题的非线性的复杂的原因在哪里等使用常规方法的主成分分析和多维的缩放,和那里的一个明智的接近措施,可以被定义。寻求一种水印的嵌入,因为它是一致的,与一组上部和下部距离界限,固相萃取技术也可以应用到一类重要距离几何问题包括构象分析、核磁共振结构鉴定、配体对接等。这样的话,基本的自组织算法推广到距离保护不仅inter-atomic界限也促使planarity手性约束共轭系统和正确的手性的立体,以及其他类型的约束具体手边问题的。当应用于构象分析,结果表明该方法所产生的几何形状,最大限度地减少优秀开始越来越多样化,积极有利的构象的小部分由家族技术所需要的时间。持续不断的努力在其他应用在结构化学和生物,将会被讨论。

分类: 教育/科学 >> 外语学习 问题描述: bedding down for the night on the flagstones outside the theatre to buy the 20 seats and 80 standing-room tickets held for the sleepers and sold to them when the box office opens at 10;30 a.m. the box office含义? held for含义? 解析: 售票处(票)被...持有

bedding series床上用品系列

前者：床单织品后者：床上用品织品床上用品包括床单，还有枕头、被子等。

1、选购含棉床品时需注意尺寸，因为含棉床品在清洗后大部分会缩水，因此常常第一次使用时尺寸会稍大，但洗过后大小就会刚好。2、一般面料会经过烧毛丝光后处理工序，这样不容易起毛粒，亦不容易褪色，如果没经过这道工序，用手来回触摸布料时，会感到比较粗糙，洗过几次便可能会起毛粒。3、蚕丝床上用品，买时要问清是柞蚕还是桑蚕，记住在较低价格里不要指望买到100%蚕丝的，就算有，也不会是好料，没人会做亏本。还有填充的蚕丝建议不要买，最恶劣的是里面可能会叫一些纤维。4、我们在买床上用品时不要刚一来就问店主这种床品是厚是薄，因为的厚度与家纺床品中纱支越高越薄越细腻手感好。所以我们在时一定要看自己的日常所需。5、在选择床上用品时不要总认为平纹的会没有斜纹的好，在绣花的床品市场里很多很多的都是平纹布的，当然了，那些七八十的床品如果他说是斜纹的我奉劝大家也不要买。

　　bedding英 [u02c8bedu026au014b] 美 [u02c8bu025bdu026au014b]　　n.寝具; 基底，基坑;　　adj.适于花坛种植的;　　v.“bed“的现在分词;　　[网络]层理; 层理; 基床;　　[例句]Prospective data on infant bedding have not been available.　　至于婴儿寝具的影响目前还没有资料可以参考。　　[其他]形近词： nodding bidding codding

quilt名词意思为 n.被子，棉被;被状物;动词为缝（被）无形容词形式bedding更倾向于床上用品，范围更广，没有“被子”的意思bedding还有形容词意思 adj.适于花坛种植的;所以要是单指“被子”就必须用quilt,如果说是“床上用品”，就要用bedding希望回答对你有帮助哦

出高价

看起来像贬义词

bedclothes好bedding翻译是：床上用品，bedclothes寝具，铺盖; 铺盖; 床上用品; 床单;

床上用品

bedding 英[u02c8bedu026au014b] 美[u02c8bedu026au014b] n. 卧具; 寝具; 铺盖; (给动物歇息的) 垫草