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摘要: 开篇: 从事NLP方向的工作也有一年了,前前后后也学到了很多东西,但是就是没有整理过,现在从原理和应用的方面将所有知识总结方便复习管理。 一、word2vec word2vec可以说得上是NLP的一个里程碑。将每个单词离散表示,既解决了one-hot的巨大维度,也解决了one-hot的部分语义问题。 阅读全文
posted @ 2020-03-30 22:17 _Meditation 阅读(777) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: /** * 给定一个zip的url,实现zip的下载.下载到目的文件夹 * id为用户给定的id,方便维护 * <p> * 返回zip文件的最终文件路径 */ public static String downloadZIP(String[] UrlAndZipName, String fileDi 阅读全文
posted @ 2020-03-24 18:48 _Meditation 阅读(1129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前学习过Django,现在部署深度学习模型及训练可视化可能要用到,因此做一个小复习。 Django 是用Python开发的一个免费开源的Web框架,可以用于快速搭建高性能,优雅的网站!采用了MVC的框架模式,即模型M,视图V和控制器C,也可以称为MVT模式,模型M,视图V,模板T。在学习Djang 阅读全文
posted @ 2020-03-18 10:24 _Meditation 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本page主要总结redis作为软件系统的缓存可能带来的问题及应对方法总结。 1. 缓存穿透 缓存穿透: 指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。 缓存穿透几种解决办法: 缓存空值,在从 阅读全文
posted @ 2020-03-01 12:48 _Meditation 阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.准备语料 准备好自己的语料,保存为txt,每行一个句子或一段话,注意要分好词。将分好词的语料保存为×××.txt 2.准备源码 下载地址:https://github.com/stanfordnlp/GloVe,解压后将语料×××.txt添加到GloVe-master文件夹下 3.修改训练语料地 阅读全文
posted @ 2020-02-23 19:14 _Meditation 阅读(1009) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在NFS客户端挂载rpc共享服务的时候出现这个问题 # mount -t nfs 192.168.20.6:/data /mnt mount.nfs: Stale file handle 原因是当client端mount上了server端的directory之后,假如server端又将这个direc 阅读全文
posted @ 2020-02-20 09:26 _Meditation 阅读(3141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 人工智能旨在了解人类智能的本质,并创造出能模仿人类智能做出反应的智能机器,目前在一些领域已经取得显著的成功,如AI玩游戏、问答系统、自动驾驶、无人机、机器人、翻译、人脸识别、语音识别等领域。深度学习的突破性进展是人们对人工智能产生巨大兴趣的主要原因之一,它包含几个关键的技术:卷积神经网络、循环神经网 阅读全文
posted @ 2019-12-17 12:31 _Meditation 阅读(326) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 暴力算法 --bf算法 这是世界上最简单的算法了。 首先将匹配串和模式串左对齐,然后从左向右一个一个进行比较,如果不成功则模式串向右移动一个单位。 假设匹配串文本长度为n,模式串长度为m,最差的情况下,时间复杂度为O(m*n). bf算法每次匹配不成功的时候,前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃 阅读全文
posted @ 2019-12-13 16:26 _Meditation 阅读(3286) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、创新点: 鉴于之前的很多方法在relation extraction中 label只用了one-hoe向量,认为关系之间是独立的。本文认为relation也是由关联的。因此,本文提出一个模型RELE(Relation Extraction with Joint Label Embedding), 阅读全文
posted @ 2019-11-22 17:18 _Meditation 阅读(401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文准确来说,创新点基本没有,如果说,那就是比其他paper更多的参数。采用2-D的矩阵来进行word和sentence表示,希望能捕获更多的语义信息。 优点: (1)在关系抽取中首次提出2Dquery vector,并赋予了其实际意义对2D query vector矩阵的约束个人感觉也是一个小亮点 阅读全文
posted @ 2019-11-22 09:29 _Meditation 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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