原创 LeetCode-5.最長迴文子串——又見雙指針
題目：最長迴文子串 思路🤔——還是雙指針 迴文序列，那就是正着反着讀一樣。所以很容易想到雙指針夾逼的方法 指定指針p從字符串前端開始循環，同時指定指針q從字符串後端開始循環（往前走，一次一步），q每走完全程（遇到p）或得到了答案，則
2020-06-11 06:27:07
原创 LeetCode-4.尋找兩個正序數組的中位數（hard）——折半查找
題目：尋找兩個正序數組的中位數 思路： 同類題：找到有序數組中第k小的數字——折半查找（刪除） 計算k值——對於雙數組總長度是奇數，則k爲雙數組長度(len//2 + 1)（向上取整）；若是偶數，則取第len//2、第len//2
2020-06-10 09:22:31
原创 LeetCode-2.兩數相加——鏈表及對其性質的理解
題目：兩數相加 該題目沒有技巧和算法的考察，只是在挑戰一些很容易出錯的細節問題 right-code # Definition for singly-linked list. # class ListNode(object):
2020-06-09 04:56:04
原创 LeetCode-3.無重複字符的最長子串——又見雙指針
題目： 無重複字符的最長子串 思路🤔： 雙指針題 指針q永遠步進一步，指針p不動，直到p/q兩個指針指向的字符一樣； 當q指針指向的內容，和p~q之間的內容有重複時： 2.1 返回p/q之間的位差，即當前的無重複子串長度 2.
2020-06-09 04:56:04
原创 淺談sigmoid函數和softmax函數
問題提出 最近在找文本分類問題的trick，偶爾看到夕小瑤大佬的一個回答： 在文本分類任務中，有哪些論文中很少提及卻對性能有重要影響的tricks？ - 夕小瑤的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/que
2020-06-02 22:48:48
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原创 LeetCode-1.兩數之和——靈活掌握不同數據結構的特性會顯著降低時間複雜度
題目：兩數之和 right answer class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: Li
2020-06-02 22:48:48
原创 Python內建函數iter()爲何會接收2個參數？
### 以下內容基於Python 3.6 最近，閱讀Python官方多進程代碼時，在最後一個例子裏，發現了iter()函數還有這種用法： def worker(input, output): for func, args i
2020-06-02 22:48:48
原创 Sentence-BERT 論文閱讀
BERT、RoBERTa已經在文本語義相似度任務（semantic textual similarity ，STS）上達到了sota。然而，BERT要求句子對拼接到一起再傳入模型中，這會導致巨大的計算開銷——例如，在10000條句子中尋
2020-05-26 13:18:24
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原创 BERT、ALBERT模型加載——From pytorch_model.bin
我在載入BERT/ALBERT的預訓練模型時，總會好奇於它的模型參數到底是怎麼一步步被填到模型框架裏的，此外我也想更明晰地看到模型參數是否被正確地填入，以防預訓練的模型參數沒被正確載入。因此對BERT模型的載入代碼進行了單步調試，
2020-04-28 10:13:06
原创 git只會跟蹤文件，空文件夾無法被跟蹤
git只會跟蹤文件，如果你只是新建了空目錄，是不會被跟蹤的，使用git status不會得到任何蹤跡。 那如果我們想要保留項目必要的架構路徑，同時不上傳較大的log文件該怎麼做呢？兩種做法： 在目標路徑下加入.gitignore
2020-04-28 10:13:06
原创 Cross-Domain NER using Cross-Domain Language Modeling論文閱讀
NER模型的訓練依賴於有標記的數據，有標記數據的質量會決定NER模型最終的表現。但很多領域的標記數據較少，成爲了NER任務的瓶頸。現存的很多方法，都會充分利用源領域和目標領域的標記數據進行監督學習。然而這種方法的缺點就在於，目標領域必須
2020-04-14 07:04:52
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原创 anaconda創建新虛擬環境後，pip總是定位到全局Python的pip路徑中（無法定位到虛擬環境的pip）
問題描述 ： 創建了新的conda虛擬環境，然後開始用pip安裝相關庫，緊接着報錯，提示pip版本過低——經調試發現，並非該虛擬環境的pip版本低，其實是因爲pip定位到的是全局默認Python的pip了，而全局默認的Python版本是P
2020-04-14 07:04:52
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原创 服務器Ubuntu 16.04 更新NVIDIA顯卡驅動-命令行版本及報錯完美解決
爲何有這種需求？ 我的tensorflow2.1.0要求CUDA 10.1 + cuDNN 7.6.5版本支持；但對於CUDA 10.1+而言，必須要將NVIDIA顯卡驅動升級至>=418.39才行。具體參考：https://docs.n
2020-03-04 05:06:44
原创 非root用戶安裝cuda、cudnn(for tensorflow==2.1.0，CUDA 10.1，cuDNN 7.6.5)
爲何有這種需求： 服務器上非root賬戶； hanlp以tensorflow2.0+爲基礎； 服務器原有cuda版本9.0，cudnn7.1.3，均不符tensorflow2.1.0要求，無法啓動GPU運算 踩坑合集 1.上官網下載與te
2020-03-02 21:44:54
原创 關於BERT和Transformer的易錯點
1. BERT中使用Transformer作特徵提取器，其實只使用了Transformer的Encoder。 那麼Decoder去哪了呢？顯然是被BERT改造了。Transformer其實是個完整地seq-to-seq模型，可以解決諸如機
2020-02-21 14:28:19