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【NLP CS224N笔记】Assignment 1 - Exploring Word Vectors

作业来源：https://github.com/xixiaoyao/CS224n-winter-together1.写在前面这篇文章是CS224N课程的第一个大作业，主要是对词向量做了一个探索，并直观的感受了一下词嵌入或者词向量的效果。这个作业不难，感兴趣的可以玩一下。这里简单的记录一下我探索的一个过程。这篇文章基于第一节课的笔记理论【NLPCS224N笔记】Lecture1-Introducti

Miracle8070·2020-08-24 04:08

2019 CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors

文章目录包的导入Part1:Count-BasedWordVectorsQuestion1.1:Implementdistinct_wordsQuestion1.2:Implementcompute_co_occurrence_matrixQuestion1.3:Implementreduce_to_k_dimQuestion1.4:Implementplot_embeddingsQuestion

24kb_·2020-08-24 04:36

[NLP] cs224n-2019 Assignment 1 Exploring Word Vectors

CS224NAssignment1:ExploringWordVectors(25Points)¶WelcometoCS224n!Beforeyoustart,makesureyoureadtheREADME.txtinthesamedirectoryasthisnotebook.In[7]:#AllImportStatementsDefinedHere#Note:Donotaddtothisli

weixin_30588827·2020-08-24 03:04

cs224n学习5：homework1 Exploring Word Vectors

ExploringWordVectorsPart1:Count-BasedWordVectorsQuestion1.1:Implementdistinct_wordsQuestion1.2:Implementcompute_co_occurrence_matrixQuestion1.3:Implementreduce_to_k_dimQuestion1.4:Implementplot_embedd

Rock_y·2020-08-23 23:41

CS224n Assignment1:exploring_word_vectors

导入所需的库文件#AllImportStatementsDefinedHere#Note:Donotaddtothislist.#Allthedependenciesyouneed,canbeinstalledbyrunning.#----------------importsysassertsys.version_info[0]==3assertsys.version_info[1]>=5fro

Forlogen·2020-08-23 23:01

CS224n-winter2019 exploring_word_vectors

这里写自定义目录标题第一次写博客，不到之处请见谅。词向量part1基于计数的词向量绘制共生词嵌入Question1.1实现不同单词Question1.2:实现共现矩阵实现降到$k$维Question1.4:Implementplot_embeddingsQuestion1.5:Co-OccurrencePlotAnalysisPart2:Prediction-BasedWordVectorsQue

一曲笛音入梦来จุ๊บ·2020-08-23 23:22

Reading Exploring 勉勉亲测

ReadingExploring（下面统一简称为RE）这套书和Keynote那套书一样都是由美国国家地理学习（NationalGeographicLearning）和圣智学习（GenageLearning）联手出品的分级读物。【圣智学习是全球领先的创新型教育、学习、研究方案提供商，为大专院校、中小学、职业学校、专业人士及图书馆客户提供产品和服务,涵盖高等教育、职业教育、语言学习和图书馆参考四大领域

老陈_c01e·2020-08-23 08:37

【cs224n学习作业】Assignment 1 - Exploring Word Vectors【附代码】

前言这篇文章是CS224N课程的第一个大作业，主要是对词向量做了一个探索，并直观的感受了一下词嵌入或者词向量的效果。这里简单的记录一下我探索的一个过程。这一下几篇文章基于这次作业的笔记理论：cs224n学习笔记01:Introductionandwordvectors.cs224n学习笔记02:WordVectorsandWordSenses.cs224n学习笔记03:SubwordModels（

Irving_III·2020-08-22 14:37

利用激活图谱探索神经网络-Exploring Neural Networks with Activation Atlases (上)

利用激活图谱探索神经网络-ExploringNeuralNetworkswithActivationAtlases（上）瞎白话正文概览简介查看单张图像聚合多张图像原文链接原文作者列表ShanCarterZanArmstrongLudwingSchubertIanJohnsonChrisOlahDOI:10.23915/distill.00015这篇文章原文来自Distill，Distill是一个深

花花生·2020-08-19 07:11

第四周：卷积神经网络 part3

一、代码练习完善HybridSN高光谱分类网络HybridSN高光谱分类S.K.Roy,G.Krishna,S.R.Dubey,B.B.ChaudhuriHybridSN:Exploring3-D–2-

Dingding_lucky·2020-08-15 19:00

Exploring Branch Predictors for Constructing Transient Execution Trojans

ExploringBranchPredictorsforConstructingTransientExecutionTrojans（木马）1.摘要：针对于幽灵攻击，工业界迅速采取了一系列软件和硬件上的缓解措施，其中微码补丁最为流行和受信任（microcodepatch）问题：现有的防护策略仍旧存在被攻击的漏洞论文工作：提出了暂态木马（transienttrojans），即一种软件模块会在暂态执行模

shuiliusheng·2020-08-10 07:53

记录在学习古月的《ROS机器人开发实践》的相关问题

记录在学习古月的《ROS机器人开发实践》的相关问题我的版本ubuntu16.04kinetic直接克隆或下载到你的工作空间gitclonehttps://github.com/huchunxu/ros_exploring.git

花儿还是云朵·2020-08-08 21:30

第二次作业：卷积神经网络part2

【第二部分】论文阅读心得和代码练习《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification》论文阅读及代码练习

陳半仙·2020-08-08 18:00

《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文阅读

《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification》论文阅读一、引言高光谱图像是立体数据，也有光谱维数

陳半仙·2020-08-08 18:00

代码学习和论文阅读

代码学习和论文阅读学习理解MobileNetV1、MobileNetV2的代码；阅读《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification

hyzs1220·2020-08-08 10:00

《Exploring in UE4》多线程机制详解[原理分析]

目录一．概述二．"标准"多线程三．AsyncTask系统3.1FQueuedThreadPool线程池3.2Asyntask与IQueuedWork3.3其他相关技术细节四．TaskGraph系统4.1从Tick函数谈起4.2TaskGraph系统中的任务与线程4.3TaskGraph系统中的任务与事件4.4其他相关技术细节五．总结一．概述多线程是优化项目性能的重要方式之一，游戏也不例外。虽然经常

Jerish_C·2020-08-08 00:14

第二次作业：卷积神经网络 part 2

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications1.2MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks1.3HybridSN:Exploring3

沙夜·2020-08-07 12:00

读《Exploring GNU radio》笔记——初始gnuradio

ExploringGNUradio(GNUradio探密)是GNUradio创始人EricBlossom所写的，为我们用GNUradio工具构建软件无线电系统做了简明扼要的介绍。读完之后有几点需要自己注意的地方：1、ADC的主要特性：采样率和动态范围。采样率是ADC测量模拟信号的速度，USRP上有4个采样率为64MHZ的ADC。动态范围是ADC区别最低信号值和最大信号值的精度，决定于ADC的位数，

蕙兰·2020-07-31 13:12

UVa 1362(LA 3516) Exploring Pyramids

依旧是《训练指南》上的一道例题。思路大致相同，即设有一个序列S(i),S(i+1),S(i+2)...S(j)，d[i,j]为所求的解。当S(i)==S(k),ij。最后的d[i,j]就是序列S(i)..S(j)的解。那么题目最终的解即为d[0,n-1],n为序列的长度。不过，在具体的解法上，我和书上的做法不一样。书上使用的是递归，而我使用了从底向下的方法。显然d[i,i]=1，然后采用类似于最优

姚灯灯·2020-07-30 01:32

[翻译]ElasticSearch官方文档-数据集操作

本文翻译自：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_exploring_your_data.html本文是Elasticsearch

飞来来·2020-07-29 23:36

inverse_of到底在rails中有啥用？

就查到https://www.viget.com/articles/exploring-the-inverse-of-option-on-rails-model-associations这篇文章，这里面讲

柳辉·2020-07-29 16:14

ROS机器人开发实践胡春旭用camera_calibration标定单目摄像头填坑指南

楼主的运气比较好，标定过程只遇到一个坑流程在标定完毕后，将标定好的文件更名为：camera_calibration.yaml粘贴到：~/ros_exploring/robot_perception/robot_vision

Eugee·2020-07-28 22:51

自主探索SLAM及实现自主探索SLAM

move_base节点添加到SLAM系统中，在gmapping_demo.launch文件中加入move_base节点的设置，并命名一个新的launch文件mrobot_navigation/launch/exploring_slam_demo.launch

徐 TWO TWO·2020-07-28 22:42

简单的社交网络分析（基于R）

原文链接：http://cos.name/2011/04/exploring-renren-social-network/#comment-2281最近四五年间，互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念

weixin_33795806·2020-07-28 17:20

[转]第四章使用OpenCV探测来至运动的结构——Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV...

仅供参考，还未运行程序，理解部分有误，请参考英文原版。绿色部分非文章内容，是个人理解。转载请注明：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617Chapter4:ExploringStructurefromMotionUsingOpenCV在这一章，我们将讨论来至运动结构（StructurefromMotion，SfM）的概念，或者从一

weixin_30439031·2020-07-15 15:24

CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors (25 Points)

CS224NAssignment1:ExploringWordVectors(25Points)最近想自学一下自然语言处理，网上找了StanfordCS224N的网课，顺藤摸瓜找了点作业题来坐坐。下载链接：斯坦福cs224n课程网站Part1:Count-BasedWordVectors(10points)之前导入软件包如果出现问题的话，根据所需的包名一个个导入就可以了，推荐使用国内镜像网站，在W

CSJ_CH3COOK·2020-07-15 08:03

IJON: Exploring Deep State Spaces via Fuzzing

摘要–虽然目前的模糊测试（fuzzing）方法是非常有效的，但仍有许多情况下，如复杂状态机的全自动方法失败。在这种情况下，最先进的模糊化方法为人类提供了非常有限的交互和帮助模糊者的能力。更具体地说，目前的大多数方法仅限于添加字典或新的种子输入来指导模糊器。在处理复杂程序时，这些机制无法发现代码库的新部分。在这篇文章中，我们提出了IJON，一个人类分析师可以用来引导模糊者的注释机制。与上述两种技术相

m0_38110128·2020-07-14 15:14

Exploring Swift Array

ThisisthefirsttimeIwriteablogandIamnotanativeEnglishspeaker.Soyouarewelcometopointoutanythingthatnotgoodenough.AtthebeginningIwouldliketorecommendyoutowatchthisgreatWWDCvideo.Thereisanexampletheapplee

此题无解灬·2020-07-13 15:02

笔记: Exploring CLI Best Practices

最近读到一篇关于CLI的文章:ExploringCLIBestPractices,关于开发CLI程序的一些最佳实践,感觉非常受益.文中提出14条建议,挨个实践下来即可.1.Everyoptionthatcanhaveadefaultoptionshouldhaveadefaultoption.所有可以有默认值的选项都应该设置默认值.但我觉得还值得补充的是:默认值必须通过日志/print方式告知用户

haitaoyao·2020-07-12 16:09

【openai_ros】5 - Exploring the OpenAI Structure: RoboCube. Part 3

文章目录Step0.CreatetheTaskEnvironmentfilefromtemplateStep1.ImporttheRobotEnvyouwantittoinheritfromStep2.RegisterthenewTaskEnvStep3.InitializetheTaskEnvClassStep4.Fillinthevirtualfunctions4.0Settheinitial

方小汪·2020-07-12 12:05

C++测试框架的选择

C++测试框架的选择（金庆的专栏）本文以表格形式总结了“ExploringtheC++UnitTestingFrameworkJungle”(http://gamesfromwithin.com/exploring-the-c-unit-testing-framework-jungle

金庆·2020-07-11 09:33

神经网络压缩（6）：Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional Neural Networks

ExploringtheRegularityofSparseStructureinConvolutionalNeuralNetworks方法介绍目的：探索稀疏性和预测精度之间的关系能不能在稀疏性的规则中找到一个平衡点，这个点是如何提升硬件实现效率的为了探索上面的问题，文章设置了几种不同的剪枝粒度等级，在前人的基础上进行对比实验，探索剪枝粒度和预测精度之间的关系，分析不同粒度等级下的存储量和硬件效率

cookie_234·2020-07-11 04:00

独家·英国BBC广播公司节目播放 | Exploring China With the BBC 跟着英国BBC一起探索中国

前不久，Carol跟随英国BBC广播公司财经节目《BusinessDaily》赴上虞、杭州、湖州等地录制节目。该节目每周一至周五在英国播出，听众达2000万人。节目摄制组在采访中那是个马不停蹄、且收获满满的一星期。在那个几乎"失联"的一星期内，他们分别采访了中国制伞小镇、共享经济，包括目前在国内刚刚兴起的小三劝退师及情趣产业等。节目摄制组在采访中音频链接：《BusinessDaily》"Welco

RainbowPeng·2020-07-10 23:02

论文阅读笔记（visual relation相关）—Exploring Visual Relationship for Image Captioning

《探索图像描述的视觉关系》这是京东AI研究院被2018ECCV收录的一篇关于图像描述的文章。这篇文章提出了一种新的模型，是GCN+LSTM的结构，整合了语义信息和空间位置信息到图像编码器。imagecaption问题的典型解决方案是受机器翻译启发的，相当于将图像翻译为文本。图像中的物体可能有各种尺度，可能在图像中的任意位置，以及他们是不同的类别，这样就比较难以确定关系的类别。本文是利用对象间的固有

Avis_ma·2020-07-10 10:21

[译]探索Kotlin中隐藏的性能开销-Part 1

翻译说明:原标题:ExploringKotlin’shiddencosts — Part1原文地址:https://medium.com/@BladeCoder/exploring-kotlins-hidden-costs-part

Geek Panda·2020-07-10 04:29

遥感高光谱分类文献阅读：Exploring Hierarchical Convolutional Features for Hyperspectral Image Classification

ExploringHierarchicalConvolutionalFeaturesforHyperspectralImageClassification2018.11月的TGRS文章。本文的基本任务是学习出一个特征，从而可以结合谱特征和deepnet的空间特征，得到一个spectral–spatialfeaturerepresentation。这样得到的特征空间中同类的距离更近，而不同类的距离远

江户川柯壮·2020-07-09 15:02

Exploring System Internals with lsof and strace

ThisarticledescribesvariousapproachestolookingattheprocessesinyouUNIXenvironment.Unlikeotheroperatingsystems,mostoftheUNIXsystemsallowyoutogetalotofinformationaboutthestateofthesystem,processes,I/O,ne

cszhouwei·2020-07-09 15:14

阅读笔记：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

阅读笔记：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerContributionsText-to-TextTransferTransformer(T5)ColossalCleanCrawledCorpus(C4)Experiments&ResultsBaseline：Architecture：Objec

Jaydee Ma·2020-07-09 11:33

ROS-导航功能-RVIZ

weixin_30542079·2020-07-08 14:44

ROS-SLAM仿真-hector

weixin_30276935·2020-07-08 13:49

Exploring the C++ Unit Testing Framework Jungle

It’sbeenquiteafewyearssinceIoriginallydidthiscomparison.Sincethen,CharlesNicholsonandIcreatedUnitTest++,aC/C++unit-testingframeworkthataddressesmostofmyrequirementsandwish-listitems.It’sdesignedtobeal

雷宗堂·2020-07-08 08:50

Elasticsearch入门四：Elasticsearch-搜索、过滤、聚合

原文地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_exploring_your_data.html一.搜索API

JackSun1122·2020-07-08 06:38

探索Jetpack：WorkManager API中链的力量

原文地址：https://android.jlelse.eu/exploring-jetpack-the-power-of-chains-in-the-workmanager-apis-30509ca4b2c

小菜鸟程序媛·2020-07-06 15:56

Winograd 卷积计算

https://arxiv.org/pdf/1509.09308.pdf[论文PPT]https://www.slideshare.net/embeddedvision/even-faster-cnns-exploring-the-new-class-of-winograd-algorithms-a-presentation-from-arm

蓝鲸123·2020-07-01 13:38

iOS From Scratch With Swift: Exploring the iOS SDK

AgoodunderstandingoftheiOSSDKiskeywhendevelopingnativeiOSapplications.Notonlywillithelpyouchoosetherighttoolstotackleaparticularproblem,itwillalsomakesurethatyoudon'tgetlostinthedozensofframeworksthat

奋拓达·2020-06-30 20:15

第四章使用OpenCV探测来至运动的结构——Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV

【原文：http://www.csdn123.com/html/mycsdn20140110/57/57fc0284cb8b01ad9d9565f8a8bf7ec9.html】仅供参考，还未运行程序，理解部分有误，请参考英文原版。绿色部分非文章内容，是个人理解。转载请注明：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617Chapter4:

查志强·2020-06-30 15:29

Exploring the limits of language model阅读笔记

IntroductionLM可以处理很多NLP任务如机器翻译，语音识别，文本总结，问答系统，视频生产等，理解语义，不仅能够编码语法结构还能提取预料上下文信息。他可以帮助提高上述任务的表现，。N-元模型至今表现很好，但是RNN+N元表现更好，因为两者可以表达不通的语言结构。小语料库如PTB不会出现容易出现过拟合问题，大语料库不容易出现，但是比较难扩充数据集。现代GPU的发展以及网上大量的文本可以直接

yang_daxia·2020-06-30 05:52

《Exploring in UE4》游戏角色的移动原理（下）

前言上一篇主要从单机角色的移动原理进行分析。今天这篇文章会详细的分析多个玩家的移动同步是如何处理的。文章的内容可能比较深，需要读者有一定游戏开发经验，而且结合引擎源码才能更好的理解，建议收藏找时间慢慢阅读。知乎原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34257208下篇四．移动同步解决方案前面关于移动逻辑的细节处理都是在PerformMovement里面实现的，我们可以

Jerish_C·2020-06-27 05:39

探索 Android 平台的 CameraX

这篇文章发布于joebirch.cohttps://joebirch.co/2019/05/15/exploring-camerax-on-android-camera-view/如果你曾经用过Android

singwhatiwanna·2020-06-26 12:55

对Rapidly-exploring Random Trees(RRT)路径规划方法的理解

RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。RRT的主要算法流程这份基于matlab的代码很好的展示了RRT的算法流程RRT的优劣分析优势：相对于PRM更具有目标导向，它在构建图的过程中就在寻找路径。无需对系统进行建模，无需对搜索区域进行几何划分，在搜索空间的覆盖率

shoufei403·2020-06-26 09:24

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