算法分析基礎(chǔ) 大O表示法（Big-O） 一個算法所實施的操作數(shù)量或這步驟數(shù)可作為獨立于具體程序/機(jī)器的度量指標(biāo) 賦值語句是一個合適的選擇：一條賦值語句同時包含了（表達(dá)式）計算...
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使用python來操作redis用法詳解
1绰寞、redis連接 redis提供兩個類Redis和StrictRedis用于實現(xiàn)Redis的命令，StrictRedis用于實現(xiàn)大部分官方的命令酌毡，并使用官方的語法和命令克握，R...
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如果你是程序員，或者有一顆喜歡寫程序的心掰曾，喜歡分享技術(shù)干貨旭蠕、項目經(jīng)驗、程序員日常囧事等等旷坦，歡迎投稿《程序員》專題掏熬。 專題主編：小彤花園 http://www.reibang.com/users/4a4eb4feee62/ 【程序員】專題拒稿指北：http://www.reibang.com/p/7c8b33b5f63b 投稿須知： 1.收錄相關(guān)技術(shù)文章，但不限于技術(shù)秒梅，也可以是項目經(jīng)驗類的文章和程序員日常旗芬。 2.文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號捆蜀、微博疮丛、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息辆它。你可以將這些推廣以及個人信息放在個人主頁介紹里誊薄。 3.字?jǐn)?shù)極少，段落混亂锰茉，大段代碼沒有放到代碼框的文章不收錄 4.不相關(guān)的內(nèi)容不收錄呢蔫，請確認(rèn)文章內(nèi)容和本專題相關(guān) 目前針對優(yōu)質(zhì)作者及愛好者，開設(shè)了官方程序員微信群飒筑，希望加入請發(fā)簡信給主編小彤花園索取個人微信片吊，主編會將你加入到【程序員】微信群，分享內(nèi)容协屡，收獲知識俏脊。添加微信時備注昵稱。
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Hi啼县，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考沸久，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流季眷、學(xué)習(xí)，添加時備注簡書ID卷胯。
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婚姻是細(xì)水長流窑睁，育兒是自我修行挺峡。 婚姻育兒專題投稿須知： 1、文章不到五百字担钮，內(nèi)容與婚姻育兒無關(guān)拒收橱赠。 2、排版整齊箫津，文章內(nèi)字體放大?粗黑體秒拒狭姨，一千字配一張圖片為宜，段首請不要空格苏遥。 3饼拍、禁止在文章中顯示二維碼、小程序等廣告鏈接田炭，以及誘導(dǎo)點擊之類的信息师抄。 4、詩歌教硫、雞湯文以及宣揚迷信之類的文章秒拒叨吮。 5、只有日期沒有標(biāo)題栋豫，或不分段的文章挤安，或以句成段的文章全部秒拒。如果修改標(biāo)題和段落可以私信編輯重新收入丧鸯。 6蛤铜、禁止抄襲。抄襲者被原創(chuàng)作者舉報丛肢，一切后果自負(fù)围肥！ 7、請不要密集投稿蜂怎，多投的文章秒拒穆刻。
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Tensorflow 的NCE-Loss的實現(xiàn)和word2vec
這兩天因為實現(xiàn)mxnet的nce-loss，因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實現(xiàn)杠步。所以總結(jié)一下氢伟。 先看看tensorflow的nce-loss的API：...
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@xlvector 第一次看的時候 沒有看到樓上的評論
Tensorflow 的NCE-Loss的實現(xiàn)和word2vec
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倒數(shù)第二段谬盐，應(yīng)為“TF的word2vec實現(xiàn)里，詞頻越大诚些，詞的類別編號越小飞傀，被采樣到的概率越大∥芘耄”
Tensorflow 的NCE-Loss的實現(xiàn)和word2vec
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人工智能愛好者旧噪，中南大學(xué)控制科學(xué)與工程碩士一忱，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的一位大神級人物刹缝，魔術(shù)師， 個人主頁：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fjinfagang.gitlab.io" target="_blank">https://jinfagang.gitlab.io</a>
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@Not_GOD 感謝大神的分享工扎！
理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)
作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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樓主厲害，為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域做貢獻(xiàn)的人都值得稱贊，我們已經(jīng)聚集了很多人马僻，翻譯完成了 Tensorflow 官方教程，并得到 Jeff Dean 的認(rèn)可注服，你可以來我們這里看看韭邓，沒準(zhǔn)能找到志同道合的人，https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh溶弟，如果想要有個平臺做發(fā)布女淑，我們可以提供技術(shù)支持。
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“讓我們回到語言模型的例子中來基于已經(jīng)看到的預(yù)測下一個詞辜御。在這個問題中鸭你，細(xì)胞狀態(tài)可能包含當(dāng)前主語的類別，因此正確的代詞可以被選擇出來擒权。當(dāng)我們看到新的代詞袱巨，我們希望忘記舊的代詞√汲” 是不是應(yīng)該是“當(dāng)我們看到新的主語”吧
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@zgkk 作者把原文的“subject”都翻譯成了 “代詞” 愉老，個人覺著 翻譯成 “主語”更好！ 贊同剖效！
理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)
作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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朱小虎 Neil Zhu，University AI / CSAGI 創(chuàng)始人
