通过使用深度学习网络构建玩具parton淋浴模型，我们在QCD的背景下明确了某些深度学习体系结构和重归一化组之间的联系。 该模型旨在描述大型强子对撞机上的质子-质子碰撞。 卷积自动编码器学习一组内核，这些内核可以有效地编码完全淋浴的QCD碰撞事件的行为。 网络是递归构造的，以确保自相似性，并且训练后的网络参数数量很少。 随机性是通过一种新颖的自定义遮罩层引入的，该遮罩层还通过使用跳层连接保留了现有的parton分割。 通过应用淋浴合并程序，可以对矩阵元素计算产生的未显示事件评估网络。 训练有素的

云原生实践技术白皮书.pdf前言 随着云原生技术理念的在行业内进一步的实践发展,云原生架构 完成了IT架构在云计算时代的进化升级。以Cl/CD、Dev0ps、微服务 架构为代表的云原生技术以其高效稳定、快速响应的特点驱动引领企 业的业务发展,帮助企业构建更加适用于云上的应用服务。对企业而 言,新旧IT架构的转型与企业数字化的迫切需求也为云原生技术提 供了很好的契机,云原生技术在行业的应用持续深化。 本白皮书重点介绍云原生技术概念、技术实践以及发展趋势。本 书首先梳理了云原生技术理念特点以及与传统

随着云原生技术理念的在行业内进一步的实践发展，云原生架构完成了IT 架构在云计算时代的进化升级。以CI/CD、DevOps、微服务架构为代表的云原生技术以其高效稳定、快速响应的特点驱动引领企业的业务发展，帮助企业构建更加适用于云上的应用服务。对企业而言，新旧IT 架构的转型与企业数字化的迫切需求也为云原生技术提供了很好的契机，云原生技术在行业的应用持续深化。 本白皮书重点介绍云原生技术概念、技术实践以及发展趋势。本书首先梳理了云原生技术理念特点以及与传统架构的对比，然后分析了深度学习、区块链、边

使用深度学习算法进行自然语言处理，以从文本进行情感识别。 开发此模型的目的是为了获取一般的任何反馈或文本，然后生成百分之五的带有针对它的5种情绪之一。 情感是： 愤怒 害怕 喜悦 中性的 悲伤感 然后，我创建了一个蜘蛛图来获取这些情绪和百分比，然后将输出可视化。 过程 清理文本-使用主词和停用词并删除特殊字符 仅使用培训数据创建令牌生成器并令牌化 定义模型参数 创建模型-我使用了LSTM CNN，但我也应该研究其他模型 标记化并填充X_train和X_test 编码y_train和y_t