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06 2020 档案
图片转pdf
摘要:由于方法3在线转,会生成的图片是一张互联网的链接,存在对方网站服务器上,不知道是否会定期清理,一个月后访问试试看,2023年2月21日02点58分。 深感在线转过于危险,尤其是身份敏感信息,最好在本地,ps和手机app都比较安全。 总结: 非敏感信息:https://tuguoba.com/ 敏感信 阅读全文
posted @ 2020-06-22 18:42 西伯尔 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
LaTeX——论文的bst文件
摘要:1.JCC的参考文献格式文件:jcc.bst http://muchong.com/t-8791230-1-authorid-1530793 2.参考文献引用管理——BibTeX https://www.jianshu.com/p/5aa8ea1578e6 3.毕业论文LaTeX模板 https:/ 阅读全文
posted @ 2020-06-21 19:13 西伯尔 阅读(4043) 评论(0) 推荐(0) 编辑
计算几何(一)点定位算法
摘要:1.TrapezoidalMap 参考:https://github.com/TylerChenhall/TrapezoidalMap 阅读全文
posted @ 2020-06-21 18:45 西伯尔 阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑
colab使用总结
摘要:1.运行时类型 TPU是Google专有的,其他平台没有。如果使用,需要在代码中设置TPU。据说TPU速度比GPU更快。 大多数人选择的还是通用的GPU。 运行别人的代码,最好选择GPU,我之前曾经跑过别人的一个代码,选择的TPU,因为代码没有设置TPU实际上就是None,速度超级慢,还总是内存满, 阅读全文
posted @ 2020-06-20 09:10 西伯尔 阅读(401) 评论(0) 推荐(1) 编辑
python画线段
摘要:import matplotlib.pyplot as plt x = [[1, 3], [2, 5]] # [1,3]是线段1两端点的x坐标 y = [[4, 7], [6, 3]] # [1,3]是线段1两端点的y坐标 plt.figure() # 创建绘制窗口 for i in range(l 阅读全文
posted @ 2020-06-18 16:37 西伯尔 阅读(6832) 评论(0) 推荐(0) 编辑
TensorFlow2.0版入门
摘要:1. https://www.cnblogs.com/shiyanlou/p/11752002.html https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Sequential 阅读全文
posted @ 2020-06-18 02:53 西伯尔 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Not possible to upgrade a store with version 'v0.A.3' to current store version `v0.A.9` (Neo4j 3.5.5).
摘要:1.使用已有数据库时,报错 C:\Users\h>neo4j.bat console 2020-06-17 14:17:48.851+0000 WARN dbms.active_database is deprecated. 2020-06-17 14:17:48.870+0000 INFO Neo 阅读全文
posted @ 2020-06-17 23:56 西伯尔 阅读(656) 评论(0) 推荐(0) 编辑
精读+实现 论文《TRADE》
摘要:论文:《Transferable Multi-Domain State Generator for Task-Oriented Dialogue Systems》 源码:https://github.com/jasonwu0731/trade-dst#zero-shot-dst 参考:https:/ 阅读全文
posted @ 2020-06-16 01:31 西伯尔 阅读(690) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Neo4j安装使用
摘要:1.安装 (1)下载安装 https://blog.csdn.net/weixin_40678266/article/details/103139456 (2)报错 The client is unauthorized due to authentication failure. 解决方法:修改ne 阅读全文
posted @ 2020-06-15 18:43 西伯尔 阅读(525) 评论(0) 推荐(0) 编辑
protege使用
摘要:1.知识图谱关系图 https://blog.csdn.net/Solitarily/article/details/79750220 2.具体操作步骤 https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/88052390 3.一些说明 (1)Class 阅读全文
posted @ 2020-06-15 12:25 西伯尔 阅读(1182) 评论(1) 推荐(0) 编辑
机器学习,优化——如何找到最优学习率
摘要:1.找到最优学习率的方法 (1)笨方法——指数提高学习率 从0.0001开始尝试,然后用0.001,每个量级的学习率都去跑一下网络,然后观察一下loss的情况,选择一个相对合理的学习率,但是这种方法太耗时间了。 (2)简单的启发方法【有时间总结】 参考:https://arxiv.org/pdf/1 阅读全文
posted @ 2020-06-15 09:31 西伯尔 阅读(1741) 评论(0) 推荐(0) 编辑
BERT和ALBERT区别
摘要:1.ALBERT解决问题 (1)问题 深度学习圈子里一直出现了一些“怪象”,就是堆数据,让模型更复杂,训练出来的效果更好! 之前的BERT,XLNet为什么效果好? 这绝对离不开模型本身的复杂度,一个模型拥有上百亿的参数,效果不好就太对不起我们的资源了。 (2)解决 ALBERT试图解决上述的问题: 阅读全文
posted @ 2020-06-15 04:37 西伯尔 阅读(1652) 评论(0) 推荐(0) 编辑
NLP和KG术语缩写
摘要:1.通用语言理解评估GLUE GLUE是一个用于评估通用 NLP 模型的基准,基于在多种不同语言理解任务集上的评估。 下面选自《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》: The 阅读全文
posted @ 2020-06-14 20:46 西伯尔 阅读(1091) 评论(0) 推荐(0) 编辑
知识图谱实践(一)从文本构建知识图谱
摘要:构建知识图谱,我们需要先实现实体、关系、属性提取。 实体抽取,即NER(Name Entity Recognition),命名实体识别。 关系抽取,即RE(Relation Extraction)。这里可以考虑用BERT试试?序列标注的情况,输入一个句子,输出每个单词的类别。 属性抽取, 可视化,N 阅读全文
posted @ 2020-06-14 15:04 西伯尔 阅读(2712) 评论(0) 推荐(0) 编辑
神经网络语言模型NNLM
摘要:先回到2003年的神经网络语言模型NNLM(Neural Network Language Model)。 Bengjo在《A Neural Probabilistic Language Model》提出了神经概率语言模型NPLM,NNLM思想来源于该论文。 参考: https://blog.csd 阅读全文
posted @ 2020-06-14 02:05 西伯尔 阅读(642) 评论(0) 推荐(0) 编辑
NLP(三)Text classification
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 阅读全文
posted @ 2020-06-14 00:34 西伯尔 阅读(419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
L-M算法
摘要:参考: https://wenku.baidu.com/view/b27b577d453610661ed9f4a8.html https://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53579379 阅读全文
posted @ 2020-06-13 19:37 西伯尔 阅读(844) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Docker教程(二)Minikube环境搭建
摘要:1.执行sudo minikube dashboard报错 (1)错误:failed to open browser: exit status 3 🔌 Enabling dashboard ...🤔 Verifying dashboard health ...🚀 Launching proxy 阅读全文
posted @ 2020-06-08 16:23 西伯尔 阅读(1056) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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