该篇发布仅为博主个人保存并参考,内容可能不对 usage: git [--version] [--help] [-C <path>] [-c <name>=<value>]# [版本] [帮助] [-C 路径] C＜C＜＞＜＞name = value） [--exec-path[=<path>]] ...
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2018-12-28 20:42:51
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231
自然语言处理NLP( natural language process)是这几年越来越火了,kaggle上的比赛有关NLP的也日渐多起来了. NLP的应用场景很多,情感分析,邮件过滤,ai客服,机器翻译等等等等,就像这几年越来越火有成为BAT之后第四极的今日头条,为什么能够为每个人推送不同的感兴趣的 ...
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编程语言 时间：
2018-12-24 17:19:03
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本文翻译自 "Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer" 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制。在这篇文章中，我们将着眼于Transformer——一个利用注意力来提高模型训练速度的模型。Transformer在特定任务中的性能优于Google之 ...
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2018-12-23 15:33:45
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自然语言处理重要应用：机器翻译、数据库技术、语音识别 （——能做成三件业界比较有影响的工程项目工作，才能真正有资格反思自己能做什么工作） 统计自然语言处理技术崛起于80年代初（个人电脑开始普及、大规模存储介质开始出现），目前已成为自然语言处理的主流技术。 自然语言和人工语言最大的区别在于“歧义”二字 ...
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2018-12-06 20:43:54
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最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多 ...
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2018-11-30 00:37:42
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原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原文连接 https://blog. ...
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其他好文 时间：
2018-11-24 21:03:20
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近几年来，兴起了一股人工智能热潮，让人们见到了AI的能力和强大，比如图像识别，语音识别，机器翻译，无人驾驶等等。总体来说，AI的门槛还是比较高，不仅要学会使用框架实现，更重要的是，需要有一定的数学基础，如线性代数，矩阵，微积分等。幸庆的是，国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”，我们可以直接来使用某些模型。今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比，非常有趣！我们都知道Python容易学，但是
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编程语言 时间：
2018-11-22 00:29:24
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摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。 本文讲的是用深度学习解决自然 ...
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编程语言 时间：
2018-11-19 11:02:11
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343
当我们需要1000万个浮点数的时候，数组（array）的效率要比列表（list）要高得多，因为数组在背后存的并不是float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点和c语言中的数组一样。 再比如说，如果需要频繁对序列做先出先进的操作，collection.deque(双端队列)的速度应该会更... ...
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编程语言 时间：
2018-11-18 11:37:59
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421
abstract句子结构是文本语言质量的关键，我们记录了以下实验结果：句法短语统计和其他结构特征对文本方面的预测能力。手工评估的句子fluency流利度用于机器翻译评估和文本摘要质量的评估是黄金准则。我们发现和短语长度相关的结构特征是弱特征，但是与fluency强相关，基于整个结构特征的分类器可以在 ...
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移动开发 时间：
2018-11-14 20:51:28
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156
