原创 java學習二：Serializable序列化（20190404）
1.Serializable：將對象的狀態信息轉換爲可以存儲或傳輸的形式的過程，在序列化期間，對象將其當前狀態寫入到臨時存儲區或持久性存儲區，之後，便可以通過從存儲區中讀取或反序列化對象的狀態信息，來重新創建該對象 2. private
2019-04-04 23:26:25
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原创 summaRuNNer算法解讀，用於提取式和生成式摘要提取
https://blog.csdn.net/qq_25222361/article/details/78667850 上面這個哥們對算法的解讀還是很不錯的，看完了文章我補充一點： 在訓練提取式摘要時，由於數據集基本都是人工標註的生成式摘要
2018-12-17 18:44:39
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原创 簡單粗暴python3.幾安裝pyltp庫，不要相信那些亂七八糟的了！！！！
參考了這個哥們的，謝啦！我又補充了兩點！！！ 1、安裝wheel 下面兩個文件針對不同的python版本下載一個即可 pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pyltp-0.2.1-cp36-cp36
2018-12-10 21:22:04
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原创 BERT破的11項紀錄具體都是什麼？
百度也百度不到，自己看論文歸納了一下，有問題可以指出： 1. MultiNLI（multi-genre natural language inference，文本蘊含識別） 文本間的推理關係，又稱爲文本蘊含關係。樣本都是文本
2018-12-01 00:08:13
原创 python2中的編碼問題
https://blog.csdn.net/apache0554/article/details/53889253 這個博主寫得很詳細啊，這下算是徹底明白了哈哈哈哈哈哈 前言：中文編碼問題一直是程序員頭疼的問題，而Python2中的字
2018-11-07 06:39:05
原创 tensorboard畫loss及acc曲線
轉載 https://blog.csdn.net/weixin_39674098/article/details/79242073
2018-10-27 06:47:36
原创 通俗理解glove詞向量，較word2vec的區別
寫得這麼通俗易懂，不僅是公式推導（雖然這個也沒啥推導的），加入例子更好理解整個過程。整個過程相較於word2vec的訓練過程來說，只是對真值做了改變和對損失函數的推導過程，當然裏面也有一些巧妙的思路，不僅僅是湊巧。還有就是較word2ve
2018-09-29 22:46:37
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原创 黎曼函數
https://bbs.hupu.com/23711286.html http://www.doc88.com/p-5995843773768.html 首先對這個TODD函數一臉懵逼，查了點資料說是和精細結構常數（但是，問題來了，阿蒂亞
2018-09-26 00:33:23
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原创 通俗理解數學的七大難題及希爾伯特23個數學問題
1.P=NP？ 首先引用《嫌疑人X的獻身》裏面的內容，假設把其中的謀殺案這個結果看做是一個方程，x^2+y^3+z=78，那麼石神爲湯川設計了一個答案是x=3,y=4,z=5,湯川去證明這個解是正確的是很簡單的（P），也符合常理的，但如
2018-09-26 00:33:23
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原创 lstm訓練推導過程及代碼詳細實現（轉載）
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 寫的真的很仔細，有興趣的可以自己再推導一遍，並實現一下代碼
2018-09-13 04:11:20
原创 ptr_network實現詳細講解
Ptr_Network處理的是以下的問題，輸入的樣本分爲三個部分，part1爲隨機生成6到10個元素，每個元素值在1到5之間；part2爲隨機生成6到10個元素，每個元素值在6到10之間；part3爲隨機生成6到10個元素，每個元素值在1
2018-09-06 08:44:53
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原创 初學python、anaconda和pycharm安裝時的問題及解決方案
1、本人python的安裝的版本爲3.6，可以在這裏下載 python3.6下載，windows 64位記得下載下面這個2、 系統環境的配置根據你的安裝目錄添加到環境變量即可。3、anaconda下載地址，與上面的python版本相對應，
2018-08-30 15:04:08
原创 HMM算法分詞訓練及測試過程
首先是訓練，HMM的訓練只是對有標籤的數據進行了統計處理。 1. StatusSet爲狀態矩陣，狀態值集合爲(B, M, E, S): {B:begin, M:middle, E:end, S:single}。 2. 統計每個句子的開頭
2018-08-30 15:04:08
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