修改pycharm+miniconda默认缓存路径
摘要:1.pycharm 修改C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1\bin\idea.properties,其中的两个path,打开注释,修改地址: idea.config.path=xx idea.system.path=xx 再把原 $HOME底下的缓存.
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2020-05-30 20:53
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数据库设计
摘要:1.需求分析——数据字典 (1)数据项 (2)数据结构 (3)数据存储 编号:0201 数据存储名:遥测数据 说明: 输入的数据流: 输出的数据流: 组成:{数据结构} 数据量: 存取频度: 存取方式: 文件I/O流。 2.概念设计——ER图 3.逻辑结构 (1)系统数据库 用户信息(用户ID,用户
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2020-05-26 23:10
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数据库中的数据类型长度
摘要:参考: https://www.cnblogs.com/coderMap/p/11294369.html
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2020-05-24 18:18
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Docker教程(一)Docker基础理论及实验
摘要:1.常用命令和操作 (1)参考:https://shimo.im/docs/FnT8B0CdmlkiD1mO/read (2)补充 进入容器是exec,退出容器用exit 2.镜像下载慢,加速 (1)方法一 docker pull daocloud.io/library/mysql 参考:https
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2020-05-24 03:21
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Ubuntu安装和使用
摘要:1.安装 虚拟机装Ubuntu:https://blog.csdn.net/weixin_43465312/article/details/100233930 装Ubuntu双系统:https://www.cnblogs.com/masbay/p/10745170.html 2.快捷键 终端:Ctr
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2020-05-24 02:58
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机器学习,模型——六个概率图模型
摘要:1.朴素贝叶斯模型(Naive Bayes,NB) 2.最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt 或 MEM) (1)证明Logistic(Softmax)=MaxEnt (2)多项式分布&指数族分布 ①多项分布: ②指数族分布有:高斯/正态分布(Gaussian)、泊松
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2020-05-22 21:45
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序列标注
摘要:1.NER简介 (1)单句子标注任务,又叫命名实体识别(Named Entity Recognition),或者“专名识别”,简称NER,是一个序列标注任务。 (2)NER是指识别文本中具有特定意义的实体,包括三大类(实体类,时间类,数字类),七小类(人名P/PER(person),地名A/LOC(
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2020-05-21 12:15
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关键词抽取技术TF-IDF和Text Rank
摘要:1.TF-IDF 词频-逆文档频次算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)是一种统计特征提取算法,评估字或词对于一个文件集或语料库中一份文件的重要程度。 (1)基本思想 重要性与词在整个语料中出现的频次成正比,与出现该词的文档数成反比。
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2020-05-19 08:52
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信息抽取
摘要:一、信息抽取主要包括三个子任务 1.实体抽取与链指:也就是命名实体识别,NER(Name Entity Recognition) 2.关系抽取:通常我们说的三元组(triple)抽取,主要用于抽取实体间的关系。关系抽取,RE(Relation Extraction) (1) 关系抽取通常在NER之后
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2020-05-18 07:16
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2019 ACL对话系统16论文
摘要:本次会议中,Dialog and Interactive Systems 分了三个 section,分别是 Neural Conversation Models, Task-Oriented Dialog, 和 New Task。 1.神经网络对话模型(Neural Conversation Mod
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2020-05-16 15:46
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NLP(五)Seq2seq/Transformer/BERT
摘要:导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT (六)Expectation-Maxim
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2020-05-13 16:16
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NLP(四)Language Models
摘要:导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT (六)Expectation-Maxim
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2020-05-13 16:10
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NLP(一)基本概念和基础知识
摘要:导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT (六)Expectation-Maxim
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2020-05-13 14:00
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NLP(二)Embedding
摘要:导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT (六)Expectation-Maxim
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2020-05-12 01:00
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李宏毅课程——Putting Words into Computers
摘要:ELMO, BERT, GPT讲解 1.导论 (1)过去计算机怎么读人类文字的? 1-of-N Encoding:每个单词有一个编码,但是这样单词之间没有关联。 Word Class:按照类别分,但是太粗糙了,无法细分。 Word Embedding:向量表示,接近的向量有近似的语义。 (2)一个w
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2020-05-11 06:43
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深度学习——(一)基本概念
摘要:1.导论 (1)深度学习按照成熟度分类 ①成熟的深度学习算法: 深度前馈网络(deep feedforward network),也叫 前馈神经网络(feedforward neural network)或 多层感知机(multilayer perceptron, MLP),是典型的深度学习模型。
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2020-05-11 06:40
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机器学习,评估——模型评估
摘要:模型评估包括模型准确性评估和模型泛化性能评估。 一、模型准确性 1.两种评价标准 我们以Y={y1,y2,...,yn}Y={y1,y2,...,yn}表示真实的数据,以Y^={y^1,y^2,...,y^n}Y^={y^1,y^2,...,y^n}表示预测出来的数据。 (1)最小错误率(最大准确率
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2020-05-10 19:13
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人工智能会议
摘要:1.The First Class(tier-1) IJCAI (1+):1.82 (top 4.09 %) ,AI最好的综合性会议 AAAI (1):1.49 (top 9.17%),偶数年里因为没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧
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2020-05-10 16:33
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柯西不等式
摘要:1.一般形式 (1)一般形式 (2)一般形式推广 此推广形式又称卡尔松不等式,其表述是:在m×n矩阵中,各列元素之和的几何平均不小于各行元素的几何平均之和。 二维形式是卡尔松不等式n=2时的特殊情况。 (3)二维形式 2.向量形式 (1)向量形式 (2)向量形式推广 3.三角形式 4.概率论形式 5
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2020-05-07 16:38
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镜像资源
摘要:1.wiki镜像: https://en.wanweibaike.com/wiki-SpaceX#Hardware
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2020-05-01 01:40
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