原创 我們爲什麼要用枚舉類?從產品經理的角度,手把手帶你走進enum的神奇世界

枚舉類作爲在項目規模擴大時必須使用的類,其重要性不言而喻。但是有很多時候,由於它的麻煩寫法,讓很多人容易順手寫個常量或者字符串來代替其語義。我們說編程也是需要語義化編程,也就是當我們編程完畢後,代碼本身就像註釋一般,可以也很容易的

原创 轉戰pytorch——實現自己的任務(4)

文章目錄前言1. 模型的構建1.1 例子attention的實現2. 修改processor和InputExample3. 增加任務索引4.將樣例轉換爲特徵5. 將數據統一存放於Dataset中6. 調整data_loader7

原创 轉戰pytorch(3)——跟上腳步(以Albert爲例)

文章目錄前言1. 初識1.1 設置種子1.2 訓練過程1.2.1 訓練加載器1.2.2 設置優化器及規則1.2.3 多GPU和分佈式訓練1.2.4 訓練過程1.2.4.1 日誌打印1.2.4.2 設置訓練參數1.2.4.3 迭代循

原创 機器學習習題(20)

本章基本上都是和神經網絡與自然語言處理相關的問題,主要涉及到卷積層、激活函數、決策樹、 語言模型和序列標註等知識點。 卷積操作的本質特性包括稀疏交互和參數共享。() A. 正確 B. 錯誤 參考答案:A 解析:卷積操作一方

原创 轉戰Pytorch(1)——清點裝備

文章目錄前言1. 基本操作單元1.1 張量的拼接(torch.cat與torch.stack)1.2 張量的分拆(torch.chunk與torch.split)1.3 張量的維度變換(torch.Tensor.view和torc

原创 英語學習——此“規則”,非彼“規則”

文章目錄0. 前言1. 網紅英語課1.1 例子一 動詞+to do還是+doing。1.2 例子二 N*形容詞+名詞1.3 例子三 定語從句2. Ted英語課3. 親身外教課小結 0. 前言 本文主要是針對最近的一些學習經歷,將自

原创 英文論文寫作小貼士(3)

文章目錄前言準備注意1:主語謂語不要離得太遠1. 主語與謂語之間不要離得太遠。2. 每一個篇章單元都必須有唯一的含義,(而且必須是有意義的),無論大小。3. 強調的信息應當出現在句子的開始或結束。4. 樣例注意2: 新舊信息不應當

原创 機器學習習題(19)

本文我們主要講解以下幾個知識點:線性規劃、評估指標、伴隨矩陣、過擬合以及判別模型與生成模型等知識點。 設線性規劃的約束條件爲: 則基本可行解爲 () A.(0, 0, 4, 3) B.(3, 4, 0, 0) C.(2, 0

原创 詞彙課程——導論(1)

文章目錄前言1. 開篇2. 英語單詞的來源2.1. 構詞法2.2. 從零開始2.3. 借用2.4. 舊詞新意2.5. 錯誤理解2.6. 擬聲詞2.7. 專有名詞轉換2.8. 還未收錄的日常縮略語3. 預告 前言 詞彙是寫作的基礎,

原创 組合數學(5)——拉丁方與H矩陣例題

文章目錄1.前言2. 構造N階矩陣的方法2.1直積2.2使用定理7.2.32.3使用定理7.2.23.拉丁方3.1構造ST(21)3.2 若n爲奇數,證明必存在一對正交的n階拉丁方4.小結 1.前言 之前一直講拉丁方與H矩陣的定理

原创 人工智能的目標與進化

今天是1024程序員節,首先祝各位程序員節日快樂!今天就說一說輕鬆的事情吧。 這裏我們只是針對目前以深度學習作爲方法進行人工智能實現的一點想法和探討。對於其中技術細節不在此進行討論,僅做科普探討。 1. 人工智能的目標 關於人工智

原创 組合數學(2)——組合矩陣

文章目錄0. (0,1)矩陣1. 關聯矩陣1.1. 置換、置換矩陣和置換方陣1.2. 置換矩陣的性質1.3. 關聯矩陣的性質2 積和式3. (0,1)矩陣類U(R,S) 0. (0,1)矩陣 首先我們來介紹(0,1)矩陣以及與之相

原创 英文論文寫作小貼士(2)

文章目錄0.前言1. 詞語層面2. 句子層面3. 篇章層面4. 暫時未懂 0.前言 我在一個非常有用的英語學習網站(外教推薦的)上看到了關於寫作的一些建議,它指出有40條可以考慮的規則(當然不是必須遵守的),我在此想將其結合自身寫

原创 Keras與Tensorflow2.0入門(8)子模型的搭建

文章目錄1. 自定義層1.1 層的聲明1.2 層的調用2. 層中層3. 子模型4. 小結 我們都知道,Keras可以使用自定義層,可以使用自定義模型,但是這兩者之間缺少一樣東西,那就是自定義子模型。這個在Keras官方文檔中略有提

原创 英文論文寫作小貼士(1)

0. 前言 英文寫作一直是我們頭疼的事情,尤其是寫作時,有很多小問題,不是文章內容,而是文章寫法上,這些是我們比較容易忽視的。 以我們的研究爲例,我們對於文章的修改程度上,首先是用的詞準不準確,其次是句法通不通順。然後是句子間是否