看著作者每天進(jìn)步就很開心 可以獎(jiǎng)勵(lì)螺螄粉吃 番茄味的~
2020-02-18刷題筆記題目:整數(shù)翻轉(zhuǎn) lstrip() rstrip()函數(shù):語法:str.lstrip([chars]) 參數(shù)chars ----指定截取的字符 返回值:返回截掉字符串左邊(或者...
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題目:整數(shù)翻轉(zhuǎn) lstrip() rstrip()函數(shù):語法:str.lstrip([chars]) 參數(shù)chars ----指定截取的字符 返回值:返回截掉字符串左邊(或者...
翻譯:Emmanuel Ameisen撰寫的《如何解決90%的NLP問題:分步指南》http://t.cn/RQd3IGq[http://t.cn/RQd3IGq] 文本數(shù)據(jù)...
這兩天因?yàn)閷?shí)現(xiàn)mxnet的nce-loss,因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實(shí)現(xiàn)。所以總結(jié)一下。 先看看tensorflow的nce-loss的API:...
1.SVD分解 1.1先談什么是特征值分解? (1)特征值如果說一個(gè)向量v是方陣A的特征向量,將一定可以表示成下面的形式:這時(shí)候λ就被稱為特征向量v對應(yīng)的特征值,一個(gè)矩陣的一...
數(shù)學(xué): 高等數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與概率論,工程線性代數(shù),數(shù)值分析,矩陣論,凸優(yōu)化。 我花了將近半年時(shí)間全職看完這些書,結(jié)論是:數(shù)學(xué)投入的性價(jià)比及其低,因?yàn)檫@是書中牽扯到機(jī)器學(xué)習(xí)中的...
參考:https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098] RNN(Recurrent Neural Netw...
前言 這篇文章首先回答了一個(gè)人們都忽略的問題:在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,一個(gè)小小的激活函數(shù)為何如此重要?它的作用到底是什么?然后我就目前主流的激活函數(shù)做了一個(gè)對比討論,并提出一些建議。 ...
**本文作者: **Liam Huang 本文鏈接: https://liam.page/2018/04/17/zero-centered-active-function/ ...
這幾篇工作相當(dāng)棒
Transformer 到 BERT:文章收集今天看了幾篇簡直炸裂的文章,之前火的要死的 transformer 終于搞懂了(尤其是在 Bert問世之后),感覺學(xué)會了很多東西,下面分享鏈接。 放棄幻想,全面擁抱Trans...
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本文將詳細(xì)介紹 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他們的升級方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decod...
參考blog 棋盤覆蓋問題 問題描述 在一個(gè)2^k * 2^k個(gè)方格組成的棋盤中,有一個(gè)方格與其它的不同,若使用以下四種L型骨牌覆蓋除這個(gè)特殊方格的其它方格,如何覆蓋。四個(gè)L...
環(huán)境: cuda9.0,cuann7,python3.6,tensorflow1.8 問題描述: 在安裝完tensorflow1.8之后,import tensorflow出...
高產(chǎn)!
基于Youtube-8M的視頻場景分類簡介: 首先對于視頻和圖片分類的區(qū)別,我的理解就是視頻分類多了一些時(shí)間信息。另一方面對于視頻分類包括的場景和動作這兩類視頻分類中,感覺時(shí)域信息的重要性也不同。動作分類更加注重...
簡介: 首先對于視頻和圖片分類的區(qū)別,我的理解就是視頻分類多了一些時(shí)間信息。另一方面對于視頻分類包括的場景和動作這兩類視頻分類中,感覺時(shí)域信息的重要性也不同。動作分類更加注重...
ubuntu自帶的截圖工具感覺能夠滿足基本的截圖功能,可以不必安裝另外的截圖軟件。 一般用到的截圖類型有三種:全屏、當(dāng)前活動窗口、自定義區(qū)域,其中自定義區(qū)域截圖是最靈活也是我...
一、貝葉斯公式 其中,p(z|x)被稱為后驗(yàn)概率(posterior),p(x,z)被稱為聯(lián)合概率,p(x|z) 被稱為似然(likelihood),p(z)被稱為先驗(yàn)概率(...
總括 Bag-of-words模型是信息檢索領(lǐng)域常用的文檔表示方法。在信息檢索中,BOW模型假定對于一個(gè)文檔,忽略它的單詞順序和語法、句法等要素,將其僅僅看作是若干個(gè)詞匯的集...