看著作者每天進步就很開心 可以獎勵螺螄粉吃 番茄味的~
2020-02-18刷題筆記題目：整數翻轉 lstrip() rstrip()函數：語法：str.lstrip([chars]) 參數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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2020-02-18刷題筆記
題目：整數翻轉 lstrip() rstrip()函數：語法：str.lstrip([chars]) 參數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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如何解決自然語言處理90%的問題？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] 文本數據...
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Tensorflow 的NCE-Loss的實現和word2vec
這兩天因為實現mxnet的nce-loss，因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實現。所以總結一下。 先看看tensorflow的nce-loss的API：...
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SVD分解與Word Embedding 大全解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：這時候λ就被稱為特征向量v對應的特征值，一個矩陣的一...
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形象的解釋神經網絡激活函數的作用是什么？前言 這篇文章首先回答了一個人們都忽略的問題：在神經網絡中，一個小小的激活函數為何如此重要？它的作用到底是什么？然后我就目前主流的激活函數做了一個對比討論，并提出一些建議。 ...
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關于原點對稱的輸入和中心對稱的輸出，網絡會收斂地更好?**本文作者： **Liam Huang 本文鏈接： https://liam.page/2018/04/17/zero-centered-active-function/ ...
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這幾篇工作相當棒
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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Transformer 到 BERT：文章收集
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Encoder-Decoder和Seq2Seq本文將詳細介紹 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他們的升級方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ？ Encoder-Decod...
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棋盤覆蓋問題----分治法
參考blog 棋盤覆蓋問題 問題描述 在一個2^k * 2^k個方格組成的棋盤中，有一個方格與其它的不同，若使用以下四種L型骨牌覆蓋除這個特殊方格的其它方格，如何覆蓋。四個L...
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ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
環境： cuda9.0，cuann7，python3.6，tensorflow1.8 問題描述： 在安裝完tensorflow1.8之后，import tensorflow出...
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高產！
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別，我的理解就是視頻分類多了一些時間信息。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，感覺時域信息的重要性也不同。動作分類更加注重...
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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別，我的理解就是視頻分類多了一些時間信息。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，感覺時域信息的重要性也不同。動作分類更加注重...
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ubuntu自帶截圖工具--方便好用
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、當前活動窗口、自定義區域，其中自定義區域截圖是最靈活也是我...
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貝葉斯深度學習(bayesian deep learning)一、貝葉斯公式 其中，p(z|x)被稱為后驗概率（posterior），p(x,z)被稱為聯合概率，p(x|z) 被稱為似然（likelihood），p(z)被稱為先驗概率（...
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Bag-of-words模型入門
總括 Bag-of-words模型是信息檢索領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詞匯的集...