摘要: 使用py2neo对Neo4j进行操作 安装 Java 17 下载 没安装Java的需要先安装Java,具体版本参照官方手册 https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/installation/windows/ 下载地址 https://www. 阅读全文
posted @ 2023-01-24 13:55 ryukirin 阅读(352) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GitHub代码在colab运行记录(失败) 前情提要 项目是论文 Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory 的代码 项目地址https://gith 阅读全文
posted @ 2022-08-30 20:36 ryukirin 阅读(614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Datawhale|Linux组队学习 任务8-10 任务8:使用grep和awk从文件中筛选字符串 任务要点:字符筛选 步骤1:下载周杰伦歌词文本,并进行解压。https://mirror.coggle.club/dataset/jaychou_lyrics.txt.zip 使用wget -O z 阅读全文
posted @ 2021-12-23 14:02 ryukirin 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Datawhale Linux组队学习 任务5-7 任务5:在目录下创建py文件,并进行运行 任务要点:python的os和sys系统接口,文件接口 步骤1:学习python下os模块处理文件和目录的函数,https://www.runoob.com/python/os-file-methods.h 阅读全文
posted @ 2021-12-22 21:44 ryukirin 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Datawhale Linux组队学习 任务1-4 任务1 使用命令行登录指定的Linux环境 配置参数 登陆系统 任务2 在目录下创建文件夹、删除文件夹 查看所有目录 Linux的目录结构 以下内容均来自Linux 系统目录结构 /bin: bin 是 Binaries (二进制文件) 的缩写, 阅读全文
posted @ 2021-12-14 12:00 ryukirin 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Emotional Chatting Machine 论文笔记 背景 现在的研究(指这篇论文发表之前)大多受心理学的启发,要么基于规则,要么局限于小规模数据。在大规模数据上训练的模型都没有考虑到情感因素。 该研究有几个挑战: 缺少有情感标记数据的数据库 需要平衡语法和情感的表达 现有模型只是简单嵌入 阅读全文
posted @ 2021-11-22 23:20 ryukirin 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory 原文:Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation 阅读全文
posted @ 2021-11-20 22:39 ryukirin 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DialogueRNN: An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations 原文:DialogueRNN: An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations 代码地址:http 阅读全文
posted @ 2021-11-15 17:37 ryukirin 阅读(621) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 吃瓜教程|Datawhale-10月(5) 支持向量机 从几何角度,对于线性可分模型,支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面。 相比于感知机,其解是唯一的,不偏不倚,泛化性能更好。 超平面 \(n\) 维空间的超平面 \(\left(\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}} \bo 阅读全文
posted @ 2021-10-31 22:56 ryukirin 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 吃瓜教程|Datawhale-10月(4) 神经网络 神经元模型 M-P 神经元模型(一个用来模拟生物行为的数学模型) 在此模型中,神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过激活函数(模拟“抑制 阅读全文
posted @ 2021-10-28 00:21 ryukirin 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑