發(fā)簡信
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LeetCode無重復字符的最長子串題目要求： 首嘗試解題思路 首先計算每個字符在當前位置及往前出現(xiàn)的次數(shù)，比如：‘aababcba’則出現(xiàn)次數(shù)為[1,2,1,3,2,1,3,4] 第二步使用滑窗：判斷滑窗內是...
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python數(shù)據(jù)結構——單鏈表
鏈表 python實現(xiàn)鏈表鏈表的初始化創(chuàng)建元素的插入和刪除鏈表的遍歷元素的查詢鏈表的刪除鏈表的逆序判斷鏈表是否有環(huán)等 鏈表 鏈表是一種常見的基礎數(shù)據(jù)結構，結構體指針在這里得到...
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Task8 循環(huán)神經網(wǎng)絡任務 RNN的結構。循環(huán)神經網(wǎng)絡的提出背景、優(yōu)缺點。著重學習RNN的反向傳播、RNN出現(xiàn)的問題（梯度問題、長期依賴問題）、BPTT算法。 雙向RNN 遞歸神經網(wǎng)絡 LSTM、...
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Task7 卷積神經網(wǎng)絡任務： 卷積運算的定義、動機（稀疏權重、參數(shù)共享、等變表示）。一維卷積運算和二維卷積運算。 反卷積(tf.nn.conv2d_transpose) 池化運算的定義、種類（最大...
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神經網(wǎng)絡基礎前言 ??一個生物神經細胞的功能比較簡單，而人工神經元只是生物神經細胞的理想化和簡單實現(xiàn)，功能更加簡單。要想模擬人腦的能力，單一的神經元是遠遠不夠的，需要通過很多神經元一起協(xié)...
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Task6 神經網(wǎng)絡基礎任務 前饋神經網(wǎng)絡、網(wǎng)絡層數(shù)、輸入層、隱藏層、輸出層、隱藏單元、激活函數(shù)的概念。 感知機相關；定義簡單的幾層網(wǎng)絡（激活函數(shù)sigmoid），遞歸使用鏈式法則來實現(xiàn)反向傳播。 ...
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Task5 樸素貝葉斯、SVM、LDA主題模型
任務 樸素貝葉斯 樸素貝葉斯的原理 利用樸素貝葉斯模型進行文本分類 SVM模型 SVM的原理 利用SVM模型進行文本分類 LDA主題模型 pLSA、共軛先驗分布 LDA 使用...
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Task4 文本表示：從one-hot到word2vec任務： 詞袋模型：離散、高維、稀疏； 分布式表示：連續(xù)、低維、稠密。word2vec詞向量原理并實踐，用來表示文本； 詞袋模型 詞集模型: 單詞構成的集合,集合中每個元素都只...
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Task1 數(shù)據(jù)集探索
IMDB數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)TensorFlow官方教程實現(xiàn)： THUCNews數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)githut進行復現(xiàn) 對于函數(shù)batch_iter(x, y)的使用還...
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本專題僅收錄求職、簡歷、換工作、職業(yè)規(guī)劃、招聘、職場干貨、上班感悟、管理提升、工作效率等與上班相關文章。 專題投稿和推薦到首頁等事宜請看須知：http://www.itdecent.cn/p/a74168f36c2d 專題主編：不世虹霓 http://www.itdecent.cn/u/70c7ef96b1b3 官方交流群【簡書?上班這點事兒】 各位作者大大們好～我是咱專題的新主編（簡書ID：不世虹霓），很高興認識大家(o^^o) 有幾個關于專題的小變化想和大家分享： 1、從今天起，每天會由我們專題的首席推廣官 @美熙醬 在 專題的幾個社群內分享專題日報，核心內容主要包括：專題好文推薦（每日3篇，幫助作者提升閱讀量）、金句分享等，未來還會不斷更新補充內容。如果你們有什么想要了解的資訊，也歡迎隨時告訴我們喲～ 2、目前專題有3個社群，平時都靜悄悄的，也有不少小伙伴重復進群。為了營造更好的社群氛圍，讓它重新激發(fā)活力，這個月我們會就社群進行一些調整。每個群會設定不同主題，之后會組織線上交流、研討活動，也會陸續(xù)邀請一些職場咖給我們做群內經驗分享。此外，每個群會有一名『專題金牌導師』常駐，和大家進行更多交流互動。原則上每位小伙伴不重復入群，具體規(guī)則和活動稍后公布，敬請期待。 3、群內可分享任何來自簡書的鏈接（包括簡書各個公眾號），但不可以分享其他的一切外鏈（包括公公眾號及個人名片、截圖），不可以發(fā)任何推廣、廣告信息，否則群主和管理員會直接抱走，隨時損失幾個億哦～ 衷心希望大家能在上班專題有所收獲，有所成長。 最后：你一定要努力，但千萬別著急??
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