公司没有跟我签劳动合同,但是由于出差在公司借款(有借据),想离职,剩下的这笔钱不还行吗?

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:20分,结帖人MrMicrosoft]
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Tensorflow1.0空间变换网络(SpatialTransformer Networks)实现

空间变换网络简单介绍: 通过locatnet,提取输入图像的theta(将用于仿射变换);根据输入图像的width和height以及仿射变换(或者TPS)的参数theta,可以生成目标位置在输入图像(U)中对应的位置(与输入图像位置...

Tensorflow1.0 实现Sptial Transformer Networks遇到问题

Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外,框架层为上层...

TensorFlow 2.0 教程

最全TensorFlow2.0教程-持续更新 Tensorflow 2.0 教程持续更新: TensorFlow 2.0 教程- Keras 快速入门 TensorFlow 2.0 教程-keras 函数api TensorFlow 2.0 教程-使用keras训练模型 TensorFlow 2.0 教程-用...

tensorflow之内存暴涨问题

在用tensorflow实现一些模型的时候,有时候我们在运行程序的时候,会发现程序占用的内存在不断增长。最后内存溢出,程序被kill掉了。 这个问题,其实有两个可能性。一个是比较常见,同时也是很难发现的。这个问题的...

Tensorflow源码解析4 -- 图的节点 - Operation

上文讲述了TensorFlow的核心对象,计算图Graph。Graph包含两大成员,节点和边。节点即为计算算子Operation,边则为计算数据Tensor。由起始节点Source出发,按照Graph的拓扑顺序,依次执行节点的计算,即可完成整图的...

Tensorflow源码解析7 -- TensorFlow分布式运行时

TensorFlow架构设计精巧,在后端运行时这一层,除了提供本地运行时外,还提供了分布式运行时。通过分布式训练,在多台机器上并行执行,大大提高了训练速度。前端用户通过session.run()启动系统执行时,target默认为...

一个基于Tensorflow的神经网络机器翻译系统

一个基于Tensorflow的神经网络机器翻译系统 Github地址:https://github.com/zhaocq-nlp/NJUNMT-tf 系统完全基于Tensorflow最基本的array_ops,math_ops, nn_ops实现实现了: 1. sequence-to-sequence model ...

【论文整理】Point Cloud 2018

[CVPR] SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing. [caffe] [seg.] ???? [CVPR] Attentional ShapeContextNet for Point Cloud Recognition. [cls. seg.] [CVPR] Mining Point Cloud Local...

bert训练过程3

INFO:tensorflow:*** Features *** INFO:tensorflow: name = input_ids, shape = (8, 128) INFO:tensorflow: name = input_mask, shape = (8, 128) INFO:tensorflow: name = masked_lm_ids, shape = (8, 20)...

tensorflow模型量化压缩

在使用tensorflow这个功能时候需要先下载tensorflow的源代码: git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 进入tensorflow根目录,这里使用tools文件下的两个工具进行量化压缩:graph_transforms...

TensorFlow】Caffe模型转tensorflow模型并使用模型进行预测

做了一个Caffe模型转tensorflow的实验,把ResNet模型和prototxt转为tensorflow模型和tensorflow代码,挺有意思的。 主要参考: https://my.oschina.net/yilian/blog/672135 这个开源软件提供了caffe转tensorflow...

论文阅读《Spatial Transformer Networks

STN module inserted to CNN without any extra training feature maps learn invariance to translation, scale, rotation, and more generic warping

【论文整理】Point Cloud

awesome-point-cloud-analysis for anyone who wants to do research about 3D point cloud. If you find the awesome paper/code/dataset or have some suggestions, please contact linhua2017@ia.ac....

tensorflow:用dynamic_rnn处理不定长序列,对序列做padding处理

1. 数据处理(padding zero) 首先,我有一个list类型的数据集,按最长将序列的长度存储,不足长度的后面padding zero。将数据集存为ndarray类型的矩阵: import numpy as np​ dataset = [[[1], [2], [3], [4]...

Transformer家族5 -- 推理加速(Faster-Transformer、TurboTransformers)

之前介绍了从编码长度、计算效率、通用性等角度对Transformer进行优化,并介绍了几个重要模型。本文介绍如何进行Transformer推理加速。相比于离线训练,在线推理加速更加关键。一方面由于在线流量大,加速可带来硬件...

带你深入AI(6)- 详解bazel

1 Bazel简介bazel是Google开源的一套编译构建工具,广泛应用于Google内部,包括TensorFlow项目。修改TensorFlow内部源码,需要使用bazel来编译,故有必要了解下bazel。bazel优点很多,主要有 构建快。支持增量编译。...

Windows 下 TensorFlow 和 Faster rcnn 详细安装步骤(二)

Windows 下 TensorFlow Faster rcnn 详细安装步骤(一) 上一篇博客详细介绍了Windows系统下TensorFlow框架的搭建,这篇将继续介绍Faster rcnn算法的安装。 本文选择的WindowsFaster rcnn python版本代码为...

Tensorflow源码解析5 -- 图的边 - Tensor

前文两篇文章分别讲解了TensorFlow核心对象Graph,和Graph的节点Operation。Graph另外一大成员,即为其边Tensor。边用来表示计算的数据,它经过上游节点计算后得到,然后传递给下游节点进行运算。本文讲解Graph的边...

Tensorflow源码解析3 -- TensorFlow核心对象 - Graph

计算图Graph是TensorFlow的核心对象,TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。 2 ...

windows10+python3.5下同时安装caffe和tensorflow

这几天需要安装caffe,但是大部分教程都没有说怎么在已经有tensorflow的同时安装caffe。在这里记录一下,主要写一下整个安装过程中的大致流程,忽略详细步骤。 首先需要安装anaconda,这里安装anaconda的主要原因是...

关于机器学习-深度学习的总结

最近在知乎上看到了一个机器学习的相关学习流程,觉得很有道理,所以,后面的blog我将开始具体的分享一些机器学习的学习笔记。目前已经更新的blog有: 数据篇: 1.关于中英文语料的获取途径总结 ...

使用tensorflow训练自己的数据集(四)——计算模型准确率

使用tensorflow训练自己的数据集—定义反向传播 上一篇使用tensorflow训练自己的数据集(三)中制作已经介绍了定义反向传播过程来训练神经网络,训练完神经网络后应对神经网络进行准确率的计算。 import time ...

170620 tensorflow中如何随迭代次数更改学习率learning rate

公式 learning−rate=min(learning−rate)+[max(learning−rate)−min(learning−rate)]∗eiterationdecay−speedlearning-rate=min(learning-rate)+[max(learning-rate)-min(learning-rate)]*e^{\frac{iteration}{...

Point Cloud 2019

2019 [CVPR] Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis. [pytorch] [cls....[CVPR] Spherical Fractal Convolutional Neural Networks for Point Cloud Recognition. [cl...

PyTorch 1.0 文档翻译活动期待大家的参与 | ApacheCN

参与方式:https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度:https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/issues/274 项目仓库:... 贡献指南 请您勇敢地去翻译和改...

Tensorpack,一个基于TensorFlow的神经网络训练界面,源码包含很多示例

Tensorpack是一个基于TensorFlow的神经网络训练界面。  https://github.com/tensorpack/tensorpack 特征: 它是另一个TF高级API,具有速度,可读性和灵活性。 专注于培训速度。 Tensorpack免费提供...

【论文笔记】Spatial Transformer Networks

这篇Paper提出了一种叫做空间变换网络(Spatial Transform Networks, STN),该网络不需要关键点的标定,能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐(包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等)。

sklearn 和tensorflow的区别

Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库,而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型...

各种AI模型拿来就能用!五大深度学习模型库大盘点

乾明 编辑整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI你知道PyTorch Hub吗?这个Facebook的深度学习模型库,一问世就引发了巨大关注。因为它太强了:ResN...

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