240 發(fā)簡信
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    bpe原理

    byte pair encoding問題: 什么時候停止呢?使用UNK表示模型詞典以外的單詞百新,OOV表示訓(xùn)練集里面沒有的單詞檬贰。Neural Machine Translati...

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    install pytorch cuda總結(jié)坑

    環(huán)境ubuntu 18.10nvidia Geforce 1080tipython3.7cuda10 1. 安裝nvidia驅(qū)動 選擇安裝型號:https://www.nvi...

  • zsh 修改PS1

    cd ~/.oh-my-zsh/themesecho $ZSH_THEMEvim robbyrussell.zsh-theme

  • L1 惭嚣, L2正則化

    相同點(diǎn):都用于避免過擬合 不同點(diǎn):L1可以讓一部分特征的系數(shù)縮小到0,從而間接實(shí)現(xiàn)特征選擇悔政。所以L1適用于特征之間有關(guān)聯(lián)的情況晚吞。 這兩種類型的正則化都使權(quán)重向零靠近,使其分布...

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    論文

    筆記谋国,閱讀的時候?qū)懴略乜螅浶圆惶谩E胱洹idirectional Encoder Representations from Transformers 介紹 在預(yù)訓(xùn)練bert結(jié)尾...

  • 快捷鍵

    窗口選擇command+tab mac 切屏: ctrl+箭頭 跳轉(zhuǎn)到標(biāo)簽項 闷盔?服務(wù)+快捷鍵失敗:隱私打開也不行旅急。配置自動打開chrome 選中當(dāng)前應(yīng)用 pycharm 插入...

  • Anaconda環(huán)境安裝tensorflow

    https://www.tensorflow.org/install/install_linux?hl=zh-cn#ValidateYourInstallation pyth...

  • 分布

    拼接,按照axis=0 pd.concat([df1, df2]) pd.concat([df1, df4], axis=1) ref:http://pandas.pydat...

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    區(qū)間調(diào)度

    選取相容的最多區(qū)間數(shù)谣辞。 不帶權(quán)貪心每次選結(jié)束最早的迫摔。 動態(tài)規(guī)劃(帶權(quán),不帶權(quán)都可以) 首先規(guī)定幾個記號: 需求區(qū)間的最優(yōu)解集: 最大的滿足不與第n個區(qū)間沖突的區(qū)間號泥从,是區(qū)間...

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    Bi-LSTM+CRF

    pytorch: https://pytorch.org/tutorials/Bi-LSTM+CRF: https://pytorch.org/tutorials/begin...

  • 維特比算法

    輸入輸出已知觀察序列句占,求概率最大的狀態(tài)。 圖https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/73/Viterbi_anima...

  • Sequence models

    One 2 one One2many 生成音樂 Many2one 情感分析 Many2many 序列標(biāo)注躯嫉,輸入輸出長度相同 翻譯纱烘,輸入輸出長度不同

  • 人臉識別

    One shot Siamese Facenet Triple loss 或者當(dāng)作二分類來做 deepface 重點(diǎn)是如何找正例和負(fù)例吧

  • 物體檢測

    Yolo算法,檢測位置和邊界 評估:intersection over union Anchor box處理同一個格子有兩個目標(biāo)祈餐。如果有兩個以上擂啥,

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    卷積的出現(xiàn),考慮到目前圖片都比大帆阳,使用全連接參數(shù)太多學(xué)習(xí)太慢哺壶。 為什么使用卷積核 希望能夠?qū)W習(xí)到圖片內(nèi)容的邊界。 卷積核的維度一般為奇數(shù) 為什么需要padding 1. 因為...

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    np.dot

    broadcasting 按照行歸一化 softmax函數(shù)蜒谤,常用在對多分類結(jié)果進(jìn)行歸一化山宾。

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    邏輯回歸

    邏輯回歸: 公式 loss函數(shù) 非凸函數(shù),容易造成局部最優(yōu) Minimizing the loss corresponds with maximizing logp(y|x)...

  • painter-partition-problem

    https://articles.leetcode.com/the-painters-partition-problem-part-ii/ 遞歸: binary search...

  • 編輯距離

    Levenshteinhttp://www.coli.uni-saarland.de/courses/LT1/2011/slides/Python-Levenshtein.h...

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