09 2020 档案
摘要：conda create -n env_name python=3.6 source activate env_name 在root的环境（装jupyter的那个环境）： conda install nb_conda # 重新启动 jupyter notebook 使用jupyter就可以方便的切换
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摘要：打开那个 xxx.ipynb 文件 安装必要的包 # 安装必要的包 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools !add-apt-repository
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摘要：https://fitlog.readthedocs.io/zh/latest/user/quickstart.html https://fitlog.readthedocs.io/zh/latest/fitlog.html
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摘要：笔记链接
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摘要：法一：O(n2) /* * @lc app=leetcode.cn id=209 lang=cpp * * [209] 长度最小的子数组 */ // @lc code=start class Solution { public: int minSubArrayLen(int s, vect
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摘要：142. 环形链表 II 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。 说明：不允许修改给定的链表。 示例 1： 输入：
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摘要：1. Introduction PDTB是基于一个简单的想法，即，篇章关系是建立在一组可识别的单词或短语（篇章连接词）或仅仅是在两个句子的邻接中。 本手册首先总结了PDTB-3中的新功能以及它与PDTB-2中的不同之处。 需要注意的是，PDTB-3中的每个token都标有其 出处，表明它是PDTB-
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摘要：1. 查看模型每层输出详情 from torchsummary import summary summary(your_model, input_size = (channels, H, W)) input_size是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 2. 梯度裁剪 import torch
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摘要：nvidia-smi：是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。 !/opt/bin/nvidia-smi
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摘要：47. 全排列 II 给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。 示例: 输入: [1,1,2] 输出: [ [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1] ] /* * @lc app=leetcode.cn id=47 lang=cpp * * [47] 全排列 II */ //
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摘要：摘要 1. 引言（Introduction） 2. Annotation of Discourse Relations and their Arguments 显示连接词 Arg1论元位置，范围跨度都大 隐式连接词 阅读上下文来推断 AltLex、EntRel、NoRel用于不能提供隐含连接词的情况
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_39636214/article/details/85036837
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摘要：参考文章 Three-pass method 关键：阅读这篇论文三次，而不是一开始就开始，把你的路耕到最后。 1. 第一次阅读 第一次：给你一个大致的想法关于这篇论文（5-10分钟） 仔细阅读 标题（title），摘要（abstract），和引言（introduction） 阅读章节（section
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摘要：226. 翻转二叉树 翻转一棵二叉树。 示例： 输入： 4 / \ 2 7 / \ / \ 1 3 6 9 输出： 4 / \ 7 2 / \ / \ 9 6 3 1 C++版本： /* * @lc app=leetcode.cn id=226 lang=cpp * * [226] 翻转二叉树 */
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摘要：0. 摘要 1. 引言 （1）有利于篇章文本结构化 （2）具有广泛的应用价值 篇章的因果关系：用于自动问答和事件关系抽取； 对比关系：用于研究情感分析； 扩展关系：用于自动文摘和篇章关键词抽取。 另外，在机器翻译中也得到广泛应用。 2. 语料资源 RSTDT、PDTB、HIT-CDTB RSTDT、
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摘要：94. 二叉树的中序遍历 给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。 示例: 输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,3,2] 递归解法： /* * @lc app=leetcode.cn id=94 lang=cpp * * [94] 二叉树的中序遍历 */ // @lc c
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摘要：参考博客1 参考博客2 在PyTorch中，有一些对Tensor的操作不会真正改变Tensor的内容，改变的仅仅是Tensor中字节位置的索引。这些操作有： narrow(), view(), expand(), transpose() 例如执行view操作之后，不会开辟新的内存空间来存放处理之后的
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摘要：笔记摘抄 笔记 import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms, datasets import visdom 1.
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摘要：笔记摘抄 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码：jqq8 数据格式如图： 导包： import os import sys import math from collections import Counter import
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摘要：全部代码 已训练模型 1. 聊天机器人综合介绍 1.1 知识点 1.2 聊天机器人分类 1.21 从领域划分 固定领域(技术支持) 固定领域(天气查询) 开放领域(娱乐助手) 1.22 从模式划分 检索模式 应用： 简单原理： 生成模式 应用： 简单原理： 1.23 从功能划分 问答型聊天机器人 任
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摘要：1. 生成式模型 2. 自动编码器(Auto-Encoder) 3. 变分自动编码器(Variational AutoEncoders) 4. 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks) 4.1 判别式模型和生成式模型 4.2 GAN基本原理 4.3 判别
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