12 2016 档案
摘要：mode给出模型计算出的test数据的similarity值，target是test数据本身给出的标准值，需要计算mode和target中00,01,10,11的个数 这个的zip还要清理一下 >>>a = [1,2,3] >>>b = [9,6,1] >>>for (i,j) in zip(a,b
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摘要：需要将模型中对test数据的prediction值进行分类，分类标准是大于0.5的为1类，即相似，小于0.5的为0类，即不相似，并写入文件。 字符到底是什么 文件读入写出都是字符？ 字符大小比较，比较那个0.5错没有，accsi表中没有0.5,只有0到9,那怎么比较124和125的字符串呢？ 错误1
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摘要：操作数为何种数值类型将影响结果 2. >>> 2/3 0 3. >>> 2.0/3 0.6666666666666666 >>> 2/3.0 0.6666666666666666 >>> 2.0/3.0 0.6666666666666666 4. >>> 2//3 0 >>> 2.0//3 0.0
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摘要：python中print既可以写成print a,也可以写成print(a) python中打印参数的时候，用的是%符号，且可以在括号内，也可以不用括号 >>> print(a) 1 >>> print('a') a 第一个是打印的a变量，第二个打印的是a字符串
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摘要：1.python不支持i++，但有i+=1和i-=1 2.可以通过help()查询帮助信息，比如help(range)就可以查看range的帮助信息 3.python的list的下标是从0开始的 4.int()函数字符串转int型，float()函数字符串转float型，str()函数字符串转int
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摘要：可以看到，当tensor全是double型时，int函数会把所有元素取整，从1.5可以看出，不是四舍五入，而是取整。double函数又把整数型元素变成double型。
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摘要：lua本身没有类功能，它的类功能是通过元表来实现的。类的函数调用通过obj:function方式，但类的成员赋值又是通过obj.var方式来实现的。
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摘要：dot函数是两个向量的点乘，注意lua中dot函数的写法
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摘要：torch是一个基于LuaJIT的科学计算框架，知乎上有个人回答说torch比较适合科研用途， torch与matlab的很多函数很相似
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摘要：1. 查看cpu ~$ cat /proc/cpuinfo 2. 查看内存占用 ~$ cat /proc/meminfo 3. 硬盘分区 $ cat /proc/partitions 4. ubuntu 版本 cat /proc/version 或者 cat /proc/version_signat
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摘要：1.在terminal中th进入troch，th+文件名.lua运行文件。进入torch之后，dofile+“文件名.lua”运行文件
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摘要：初始化 tensor相关信息 改变tensor里的元素 tensor的提取 总说：select是直接提取某一维；narrow是取出某一维并进行裁剪； sub就是取出一块，是对取出的所有维进行裁剪。 语法： select(dim, index)； narrow(dim, index, num); su
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摘要：在实际应用中，我们经常需要解决这样一类问题：如何计算一个句子的概率？如： 机器翻译：P(high winds tonite) > P(large winds tonite) 拼写纠错：P(about fifteen minutes from) > P(about fifteenminuets fro
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摘要：th> a=torch.range(1,5) [0.0001s] th> a 1 2 3 4 5 [torch.DoubleTensor of size 5] ...
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摘要：如果A为向量 norm(A,p) 返回向量A的p范数。 norm(A) 返回向量A的2范数，即等价于norm(A,2)。
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摘要：#里面：>>> a=['0'*5] >>> a ['00000'] >>> a=['0,'*5] >>> a ['0,0,0,0,0,'] #外面： >>> a=['0']*5 >>> a ['0', '0', '0', '0', '0'] #对于字符串，里面和外面产生结果不同，里面是增加字符串的个数，外面是增加列表元素。 >
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摘要：print(数量 * '字符或字符串') #输出空格 print(10 * ' ') #重复输出字符 print(10 * 'a') #重复输出字符串 print(10 * 'abc')
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摘要：i进入编辑模式 esc退出编辑模式(只有退出编辑模式后才能输入“:”，然后给命令) :wq 保存后退出vi :w 保存但不退出 :q 离开 vi :q! 若曾修改过档案，又不想储存，使用 ! 为强制离开不储存档案
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摘要：head -num 文件：查看文件的前num行 tail -num 文件：查看文件的最后num行
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摘要：th> a=torch.zeros(1,5) [0.0001s] th> a 0 0 0 0 0 [torch.DoubleTensor of size 1x5] ...
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摘要：th> a=torch.zeros(1,5) [0.0001s] th> a 0 0 0 0 0 [torch.DoubleTensor of size 1x5] ...
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摘要：nan：表示未定义或定义不了的运算结果，如0/0,10/0等等
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摘要：1.nn模块是神经网络模块 2.父类module，子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear：做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd，全称Stochastic gradient descen
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摘要：> a=6.4> b=math.ceil(a)> print(b)7> c=math.floor(a)> print(c)6 ceil向上取整 floor向下取整
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摘要：显示的结果是 其他语言只会输出一个2，lua的这个for循环输出了两个2 Lua 编程语言中数值for循环语法格式: var从exp1变化到exp2，每次变化以exp3为步长递增var，并执行一次"执行体"。exp3是可选的，如果不指定，默认为1。
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摘要：1.在出现错误的行之前print一些变量，发现错误 2.在print某个东西的前后可以print ‘==’这种符号，让显示更加明显，便于调试 3.在terminal中，用print调试，有时候显示出来的数据量太大，比如4500行，一页的terminal显示不完，terminal是无法向前翻页找到之前
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摘要：1) 文件内全部替换： :%s#abc#123#g (如文件内有#，可用/替换,:%s/abc/123/g) --注：把abc替换成123 (或者: %s/str1/str2/g 用str2替换文件中所有的str1） 2) 文件内局部替换： :20,30s#abc#123(如文件内有#，可用/替换,
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摘要：size是求第一维度的大小 size(2)是求第二维度的大小
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摘要：按下键盘上的 PrintScreen 键保存全屏截图 按下 Alt＋PrintScreen 快捷键截取当前窗口 按下 Shift＋PrintScreen 快捷键截取任意矩形内容
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摘要：这是训练中文vocab做的句子相似度的程序： /home/xbwang/torch/install/bin/luajit: /home/xbwang/newtextsimilarity/util/Vocab.lua:75: Token not in vocabulary and no UNK tok
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摘要：测试数据格式如下，第一个基准句子，第二个为一个相似句子，后面9个为不相似句子。要构成想要的测试格式，把基准句子切分出来写在一个文件并重复10排与后面的10个句子对应 错误的代码 这个代码基准句子只在文件写了一次，修改那部分为 刚开始我还犯了一些错误，将代码改成这样 写成没有+号连接符只有空白输出
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摘要：切分的数据的格式如下： python代码 如果没有if len(a) >= 3，就会报错，因为有些行可能分割出来不够b，c，d三个。 中间调试过程中不断添加print语句，这样能看见到底哪里出错，注意这种调试的方法。 上面是测试集的数据，也需要分割，可以看到出有的一组数据是一行，有的占两行。对于有两
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摘要：最近在公司的一个论文实现要用torch，torch是用lua写的，所以就要学习lua语言。虽然我之前没学过lua，但看着源代码并不是那么费劲，这其实就是因为语言之间还是相通的。回到如何学习一门语言，我在byr论坛上也发帖求教lua语言学习，好几个回答都说去用菜鸟教程快速入门，其他不懂的再google
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摘要：vocab的格式如下所示，每个词和对应100维的向量： 有bug的代码 >>> line=f.readline() >>> a=line[:1] >>> a ‘<' >>> a '<' >>> a=line[4] >>> a ' ' >>> a=line[5] >>> a '0' 这是读文件第二行的
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摘要：bash是linux操作系统的shell。以下是Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling论文实现时碰到的一个bash： 1.bash中： 变量赋值 变量读取 所以在bash中$就表示对变量的引用 2. if [ ! -f $glove_dir/$g
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摘要：1.write() 方法语法如下： str -- 这是要被写入的文件中的字符串 write函数的参数一定是字符串，不能是int型2.>>>f=open('f.txt','w') # r只读，w可写，a追加（即不覆盖原来写的，只是在原来的后面添加新的内容） 3.f.write(i+'\n') ，这个每
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摘要：http://blog.jobbole.com/105602/
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摘要：floor： floor(A):取不大于A的最大整数。 ceil: ceil(A):取不小于A的最小整数。
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摘要：randperm功能是随机打乱一个数字序列。 语法格式： y = torch.randperm(n) y是把1到n这些数随机打乱得到的一个数字序列。 th> torch.randperm(5) 3 1 5 4 2 [torch.DoubleTensor of size 5] ...
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摘要：命令行输入th进入torch框架 命令行输入th + lua文件表示用torch执行lua文件
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摘要：io.read() 原型：io.read(...) 解释：从文件中读取内容，还有另一种写法就是file:read()，而题目中的写法相当于对标准输入文件的操作，也就是io.input():read()。这个函数会根据所给的格式来读取内容内容， 如果读不到所指定格式的内容则会返回nil，如果不指定读取
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摘要：Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，
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摘要：1.ctrl+c 终止现在的进程 2.ctrl+d 退出现在的命令行，类似于exit 3.shift+pageup/pagedown 向上或向下翻页 4.在终端中复制是ctrl+shift+c，而不仅仅是ctrl+c，粘帖也是ctrl+shift+v
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摘要：ctrl加-号就可以缩小终端的命令行的字体大小 ctrl加shift加+号放大
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摘要：import tensorflow as tf tf.__version__ __看着是一个下划线，实际上是两个下划线，中间有空格 tf.__path_
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摘要：安装tensorflow之前需要先安装python—dev， 这个不能用pip install来安装，只能用sudo apt-get install来安装。安装后会发现还要先装另外两个东西，但是装这两个东西也还要继续装其他东西，相当麻烦且并没有成功 用aptitude 工具可以搞定先：sudo ap
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摘要：安装新版本不用删除之前的版本，tensorflow自己会删除之前的旧版本安装新版本 tensorflow卸载：sudo pip uninstall tensorflow 最简单粗暴的方法：pip install tensorflow 但这种安装出来，我没有在安装目录中找到android的文件 现在尝
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摘要：ubuntu 下安装python开发包，执行命令 sudo apt-get install python-dev，报错； Reading package lists... Error! E: Encountered a section with no Package: header E: Probl
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摘要：~$ lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [GeForce GT 610] (rev a1) 如果你想看gpu的详细信息，使用~$ lspci -v -s 01:00.0，则：0
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摘要：--lua 中点(.)和冒号(:)区别 class = {} function class:new(x, y) local mt = {} mt.x = x mt.y = y self.__index = self setmetatable(mt, self) return mt end ...
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摘要：1. 单行注释 -- 功能等同于C++中的// 2. 多行注释 --[[ 注释的内容 ]] 功能等同于C++中的 /**/ 3. 多行注释 --[ [ 注释和内容 ] ], 也等同于C++中的/**/, 这个主要用于注释的内容里面有像arr[arr2[idx]] 这种文本, 如果使用--[[ ]]
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摘要：readDouble是从一个文件中读取double类型的数据
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摘要：在lua中“#”表示返回表长度或字符串长度 例子一： 结果： 例子二,对多维表的计算： th> tags={{1,2,3},{3,4,4}}th> #tags2 例子三，
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摘要：Torch中的唯一的数据结构就是Tensor了，而该结构简洁而且强大，非常适合进行矩阵类的数值计算，它是Torch中最最重要的类了。这个Tensor其实就是个多维矩阵，支持矩阵的各种操作。这里需要特别强调的是，lua中的数组（其实是table）下标是从1开始的，因此Tensor对象的下标也是从1开始
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摘要：由于下载glove时，下载脚本并未自己执行txt文件转.th文件，在执行th trainSIC.lua时报错 需要根据fetch_and_preprocess.sh中的代码利用scripts中的convert-wordvecs.lua手动将txt文件转换成th文件：th scripts/conver
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