深入PHP内核及扩展开发英文chm Extending.and.Embedding.PHP

通往php之路的web高手必看之书，本人在研究了，如果你有兴趣就下来看看吧！ 《advance php programming》 这本书是指导php开发的，注重实践，要有点C基础， 《extending and embedding php》 这本书是分析php源码，教你写扩展的，比较低层。 两本都是sams出版的极品，已转成PDF方便打印， 是英文版的，看清楚，原计原味噢 - -!

TriDNR 三方深度网络表示形式，发布于IJCAI 2016：1895-1901。 这些代码实现了TriDNR算法，该算法学习网络中每个节点的连续表示。 TriDNR从三个角度使用信息，包括节点结构，节点内容和节点标签（如果有），以共同学习最佳节点表示形式 该代码是使用gensim和DeepWalk软件包在Python中开发的。 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求，只需使用以下命令： pip install -r requirements.txt “ demo.py”中提供了一个演示，该演示运行并比较了几种算法 关于数据集：本文中有两个网络数据集，即DBLP和Citeseer-M10。 每个数据集包含3个文件： 1. docs.txt : title information of each node in a network, each

De-embedding Techniques in Advanced Design System， Keysight关于射频参数提取去嵌入技术非常好的介绍资料。

Representation Learning on Networks 1) Node embeddings：Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks：Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications

基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统，以下是该系统的详细介绍，基本代码都是自己所写，TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现，并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据，在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据，他们分别是实体（people和items）的名称以及索引号，以及关联的名称以及索引号，关联也可以有多种，然后该文件夹下还应该有train.txt，valid.txt和test.txt，作为模型训练的依托，其中的neg.txt可要可不要，这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码，model.p

中华英语 中文的深层上下文单词表示。 本仓库只是输出某些无关的单词嵌入。 依赖 python3 张量流> = 1.10 界坝 使用方法 准备数据，参考data和vocab目录，可用pre_data/vocab.py处理出字典（每个data文件不能太大，否则内存不足） 训练模型train_elmo.py 输出模型dump_weights.py 把options.json里的261改成262 输出单词嵌入到hdf5文件usage_token.py 实验结果 用可视化工具看合理， textmatch任务textmatch AUC 1-2。 执照 麻省理工学院

StatNLP语义解析器版本0.3-n ACL-18论文的代码：学习用于语义分析的跨语言分布式逻辑表示形式。 本文从使用不同语言注释的数据中学习了逻辑表达式的分布式表示形式。 它进一步研究了如何学习到的包含不同语言的内容共享信息的学习表示形式可用于提高单语语义解析器的性能。 安装 Java 1.8 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8-installer 零MQ git clone https://github.com/zeromq/libzmq cd libzmq ./autogen.sh && ./configure && make -j 4 make check && sudo make install && sudo

用于TRL去嵌套，得到待测件真实的S参数。

Introduction Background and Traditional Approaches Node Embeddings Graph Neural Networks Generative Graph Models