NLP自然语言处理理论篇第17页

【Pytorch神经网络理论篇】 35 GaitSet模型：步态识别思路+水平金字塔池化+三元损失

1步态识别思路1.1步态识别的本质步态特征的距离匹配，对人在多拍摄角度、多行走条件下进行特征提取，得到基于个体的步态特征，再用该特征与其他个体进行比较，从而识别出该个体的具体身份。1.2步态识别的主体思路1.2.1神经网络的角度看待步态识别的数据集在步态识别中，需要将一组图片作为一个样本。从神经网络的角度来看，步态识别的组图片也只是在代表图片[H，W，C]的基础之上，多出一个张数的维度而已。1.2

LiBiGor·2022-04-13 07:43

【Pytorch神经网络理论篇】 34 样本均衡+分类模型常见损失函数

1样本均衡当训练样本不均衡时，可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。1.1使用权重采样类Sampler类中有一个派生的权重采样类WeightedRandomSampler，能够在加载数据时，按照指定的概率进行随机顺序采样。WeightedRandomSampler(samples_weight,samples_num)1、weights：对应的是“样本”的权重而不是“类别的权重”。也

LiBiGor·2022-04-13 07:42

【Pytorch神经网络理论篇】 33 基于图片内容处理的机器视觉：目标检测+图片分割+非极大值抑制+Mask R-CNN模型

基于图片内容的处理任务，主要包括目标检测、图片分割两大任务。1目标检测目标检测任务的精度相对较高，主要是以检测框的方式，找出图片中目标物体所在的位置。目标检测任务的模型运算量相对较小，速度相对较快。1.1目标检测任务概述目标检测任务要求模型能检测出图片中特定的目体，并获得这一目标物体的类别信息和位置信息。在目标检测任务中，模型的输出是一个列表，列表的每一项用一个数组给出检测出的标物体的类别和位置（

LiBiGor·2022-04-13 07:12

nlp自然语言处理基于SVD的降维优化学习

目录基于SVD的降维优化SVD的直观意义基于SVD的降维优化向量降维：尽量保留数据“重要信息”的基础上减少向量维度。可以发现重要的轴（数据分布广的轴），将二维数据表示为一维数据，用新轴上的投影值来表示各个数据点的值，示意图如下。稀疏矩阵和密集矩阵转换：大多数元素为0的矩阵称为稀疏矩阵，从稀疏矩阵中找出重要的轴，用更少的维度对其进行重新表示。结果，稀疏矩阵就会被转化为大多数元素均不为0的密集矩阵。这

·2022-04-05 17:45

nlp自然语言处理学习CBOW模型类实现示例解析

目录实现CBOW模型类Trainer类的实现实现CBOW模型类初始化：初始化方法的参数包括词汇个数vocab_size和中间层的神经元个数hidden_size。首先生成两个权重（W_in和W_out），并用一些小的随机值初始化这两个权重。设置astype(‘f’)，初始化将使用32位的浮点数。生成层：生成两个输入侧的MatMul层、一个输出侧的MatMul层，以及一个SoftmaxwithLos

·2022-04-05 17:14

网络工程师5天修炼--学习笔记

文章目录第一天理论篇（1）第1学时网络体系结构1.1OSI参考模型1.物理层2.数据链路层3.网络层4.传输层5.会话层6.表示层7.应用层8.重要考点1.2TCP/IP参考模型

考过RK再改名·2022-03-29 21:04

手把手教你做一辆mini平衡自行车！

▼演示效果自行车平衡DIY分为3部分介绍：第一部分介绍自行车平衡基本物理原理；第二部分理论篇，对平衡自行车的算法进行理论分析，包括模型分析、姿态检测方法、PID算法，控制算法；第三部分实践篇，具体介绍平衡自行车用到的元器件

张巧龙·2022-03-29 14:00

Linux学习笔记（尚硅谷韩顺平老师2021最新Linux教程）万字笔记

Linux再学习1.Linux理论篇1.网络连接的三种方式1.桥接模式2.NAT模式网络地址转换，虚拟系统可以和外部系统通讯，不会造成ip冲突3.主机模式和主机ip地址一样2.虚拟机快照当系统出现问题后

葡萄枸杞桂圆干·2022-03-25 08:16

【深度学习】实战教程 | 车道线检测项目实战，霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN

理论篇：算法基础（可选择后看）本专栏所涉及的项目所需机器学习/图像处理知识并不深入，但我之前在CSDN也开设了《机器学习算法讲解与Python实现》和《计算机视觉前沿论文研读

风度78·2022-03-24 07:40

手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（PyTorch实战篇）

在上一篇文章：手撕CNN经典网络之VGGNet（理论篇）详细介绍了VGGNet的网络结构，今天我们将使用PyTorch来复现VGGNet网络，并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题

红色石头Will·2022-03-21 07:44

Unity3D游戏制作之 UI框架设计(一)：架构设计理论篇

只是做了简单修改，添加了其他功能，为了体现使用了框架后的可拓展性本篇就基于Unity游戏引擎UGUI为基础，对UI界面游戏架构做一些有益探索与研究。首先我们来研究一下大型游戏项目中，没有UI框架容易导致与出现的问题：以ARPG为例，多个场景会反复出现相同的“UI窗体”，造成多个场景中反复加载相同的UI窗体。解决思路：“UI框架”需要缓存项目（例游戏项目）中常用的“UI窗体"。开发商业复杂项目时，各

木苏栀槿·2022-03-19 09:15

一看就明白的爬虫入门讲解：基础理论篇

一看就明白的爬虫入门讲解：基础理论篇发表于2015-11-1318:50|5909次阅读|来源CSDN|37条评论|作者孔淼爬虫经验分享HTMLCSSAjaxApp网络width="22"height=

元宇宙iwemeta·2022-03-18 12:07

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第二十三期】Tue, 28 Sep 2021

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,28Sep2021Totally84papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersUsingPauseInformationforMoreAccurateEntityRecognitionAuthorsSahasDendukuri

hitrjj·2022-03-18 07:34

Vision transformer

在大型数据集上表现超过了当前SOTA模型前言当前Transformer模型被大量应用在NLP自然语言处理当中，而在计算机视觉领域，Transformer的注意力机制attention也被广泛应

MarDino·2022-03-18 05:49

vmd变分模态分解_这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——IMF的物理含义

在上一篇文章（这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——基础理论篇）中，有同学问IMF1、IMF2这些分量的含义。

weixin_39610785·2022-03-18 05:27

拥塞控制技术笔记之理论篇

Abstract拥塞控制技术的笔记一AuthorsWalterFanCategorylearningnotesStatusWIPUpdated2022-2-10引言如果带宽足够的话,没有拥塞,没有大的延迟和抖动,那么语音和视频的发送和接收都会很顺滑,一切会很美好.现实总是很残酷的,网络会断,会丢包,会变慢，在路由节点上会排队，会拥塞，就象城市的环线道路，平常车来车往，道路通畅，一到上下班的时候，大

老瓦在霸都·2022-03-13 11:28

SQL基础入门(代码篇)

注：与上篇【SQL基础入门(理论篇)结合学习更佳】--创建数据库createdatabasetest;--查看创建好的数据库showcreatedatabasetest;--查看所有数据库的列表showdatabases

LSim·2022-03-04 17:05

SQL基础入门(理论篇)

1、什么是数据库企业数据存储面临的问题：--存储大量数据--大量数据的检索和访问--保证数据信息的一致和完整--数据的共享和安全--通过分析整合，产生新的有用的信息(如提供决策支持)2、ROBMS--关系数据库系统--关系数据库：所有的数据存储在不同的表中，使用主键或者外键建立表之间的关系。--ROBMS是这样一个软件：----能让我们使用表、列和索引实现一个数据库----保证各种表的行间的引用的

LSim·2022-03-04 17:57

CI/CD流程实现及环境部署（理论篇）

Kubernetes支持多个容器运行环境:Docker、containerd、CRI-O以及任何实现KubernetesCRI(容器运行环境接口)Kubernetes官方发布公告，宣布自v1.20起放弃对Docker的支持。目前，Kubelet中的Docker支持功能现已弃用，并将在之后的版本中被删除。逐渐转移到containerd。不过本文仍以docker为基础到kubernetes的进阶~一、

找着北了·2022-02-28 16:48

基于DDD的微服务设计和开发实战

本文是基于DDD的微服务设计和开发实战篇，通过借鉴领域驱动设计思想，指导微服务项目团队进行设计和开发（理论篇详见《当中台遇上DDD，我们该如何设计微服务》）。

欧创新·2022-02-21 12:50

软件测试基础___测试理论篇

前言高手,是避免失败,而不是追求成功目录前言高手,是避免失败,而不是追求成功1.为什么要写测试理论篇2.软件测试的目标,模型及核心3.软件测试目标案例4.软件测试的策略5.软件测试的依据16.软件测试的依据

栋栋啊·2022-02-19 16:20

任职资格管理体系—理论篇

本文将重点介绍任职资格管理体系之理论篇，包括任职资格体系的组成、任职资格级别的划分、任职资格标准体系的内容及建立方法，任职资格认证方法。

blingblingzhang·2022-02-19 03:06

我在青岛学蒙氏·理论篇·Day19《教养的迷思》

关于课上的内容，真的提不起什么兴趣分享，所以，趁着周末，找了本挺有趣的书，写写读后感。这本书的名字叫做《教养的迷思》，很意外的是，书里讨论的问题正好回应了我最近思考的问题：父母对孩子成长的影响，很重要吗？在很多人心里，这个问题的答案是毋庸置疑的，甚至，这都不应该是一个问题，而是一个“公理”。但作者告诉我们：这不仅是一个问题，而且答案还是否定的——父母在孩子成长过程中，至少没我们想象中那么重要。我们

0e8416fcddaf·2022-02-16 03:59

JVM性能调优与实战基础理论篇-下

JVM内存管理JVM内存分配与回收策略对象优先在Eden分配，如果Eden内存空间不足，就会发生MinorGC。虚拟机提供了-XX：+PrintGCDetails这个收集器日志参数，告诉虚拟机在发生垃圾收集行为时打印内存回收日志，并且在进程退出的时候输出当前的内存各区域分配情况。新生代GC(MinorGC):指发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以MinorGC

itxiaoshen·2022-02-15 23:00

日志框架 - Log4j 2

官网http://logging.apache.org/log4j/2.x/index.html理论篇参考：log4j，slf4j及CommonsLogging介绍与原理使用https://blog.csdn.net

HansenGuan·2022-02-15 15:52

JVM性能调优与实战基础理论篇-中

JVM内存模型概述我们所说的JVM内存模型是指运行时数据区，用New出来的对象放在堆中，如每个线程中局部变量放在栈或叫虚拟机栈中，下图左边区域部分为栈内存的结构。如main线程包含程序炯酸器、线程栈、本地方法栈三大部分，线程栈包含一个或多个栈帧，虚拟机都会给每个方法在各自的线程栈空间中开辟一块栈帧空间来存放局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等。根据JVM规范共分为虚拟机栈，堆，方法区，程序计

itxiaoshen·2022-02-14 19:00

我在青岛学蒙氏·理论篇·语言

儿童天生就具有理解和表达的愿望和能力，尽管他们并不是一出生就掌握了语言。一开始，他们会用哭来表达需求，不同的哭声代表了不同的需求，饥饿、困倦、疲乏、疼痛的哭声都不一样。当他们感到满足的时候，他们会发出咕噜的声音。哭声，就是婴幼儿的“语言”。从6个月开始，婴幼儿进入“咿呀学语”阶段。在这一时期，婴幼儿完成了两个非常重要的任务：逐渐掌握语调和发出语音。在9-10个月时，婴幼儿能发出的声音就渐渐剩下日常

0e8416fcddaf·2022-02-13 19:24

JVM性能调优与实战基础理论篇-上

Java虚拟机概述Java官方文档https://docs.oracle.com/en/java/index.htmlJVM是一种规范，通过OracleJava官方文档找到JVM的规范查阅。Java虚拟机可以看做虚拟出来一台计算机，主体功能字节码指令集（汇编语言）和内存管理（栈、堆、方法区）等常见的JVM实现Hotspot：目前使用的最多的Java虚拟机。Jrocket：原来属于BEA公司，曾号称

itxiaoshen·2022-02-13 18:00

提升效率（理论篇）

我爹说我家狗子太烦了，于是弄了个铁栅栏把他围起来。。。（@机智的兵长）imageimage这次带来的是，提升效率的理论版之前提及了效率这件事，详细可以看这篇文章。对于我们大多数人而言，如果真正开始工作，其实效率并不低。阻碍我们行动的是，拖延症，注意力的消耗等。大致情况往往是这样的：新的一天，好不容易花了一个多小时稍微进入工作状态，工作了半小时后，注意力无法集中。（这是正常的，注意力能保持半小时，已

我是土堆·2022-02-13 09:46

2022年全网首发|大数据专家级技能模型与学习指南(胜天半子篇)

年本文的行文思路第一部分：学习路径概览编程语言(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)Linux基础(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)数据库入门(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)计算机基础(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)Java基础(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)分布式理论篇

王知无(import_bigdata)·2022-02-12 07:37

NLP自然语言处理-余弦相似性计算文章/文本/字符串雷同率

文章目录前言一、理论知识1.分词2.列出所有的词3.计算词频4.写出词频向量5.计算相似度二、java开发样例1.pom.xml2.相似度计算代码结尾前言计算文章/字符串的相似度有多种算法，本文将采用java+jieba/hanlp分词进行余弦相似性计算。一、理论知识余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0

、Dong·2022-02-11 07:12

第十三周读书、思考、计划

读书：工作间隙，我阅读了《走向德育专业化——学校德育100问》第一辑理论篇。

d391be04f76a·2022-02-10 02:27

《理解媒介：论人的延伸》——人的力量不可忽视

第一部分是理论篇，总述麦克卢汉的核心观点。第二部分是运用篇，对26种媒介的分析。我主要是看完了第一部分，结合在课堂上对麦克卢汉理论含义的学习，我就做一些浅薄的理解，也把它当作一次小复习了。第二部

17谢秋洁·2022-02-08 11:03

2019-07-09 python 学习1-慕课网理论课-零基础学Python语言CAP

本课程的学习来自慕课网理论篇网站：http://www.icourse163.org/learn/BIT-1002058035?tid=1002161029#/learn/content?

LingSmart·2022-02-06 18:51

flask学习1

MongoDB数据库文件型数据库{}没有限制和约束Mui+HTML5Plus调用移动操作系统的封装IOSAndroid人工智能技术应用BaiduAIASR语音识别声音转换成文字TTS语音合成文字转换成声音NLP

马昌伟·2022-02-03 23:00

RocketMQ - 理论篇

RocketMQ是一个纯Java、分布式、队列模型的开源消息中间件，是阿里参考Kafka特点研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给apache基金会。我之前写过RabbitMQ的文章，毕竟先入为主，后续在介绍RocketMQ的功能时，可能会穿插地拿RabbitMQ做比较。当前公司内的消息中间件选型，也是从RabbitMQ转为了RocketMQ，技术总监告诉我的理由也很简单，因为RocketMQ的

·2022-01-28 23:28

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作精确分词

目录概述分词器jieba安装精确分词全模式搜索引擎模式获取词性概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.分词器jiebajieba算法基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词的情况所构成的有向无环图.通过动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切分组合.对于未登录词采用了

·2021-11-25 12:28

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之命名实例提取

目录概述命名实例HMM随机场马尔科夫随机场CRF命名实例实战数据集crf预处理主程序概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.命名实例命名实例(NamedEntity)指的是NLP任务中具有特定意义的实体,包括人名,地名,机构名,专有名词等.举个例子:LukeRawlence代表人物Aiimi

·2021-11-25 12:52

感恩季、毕业季！恭喜首期《思维导图与阅读写作》的学员毕业啦！

思维导图与阅读系列课程：理论篇：读书方法篇、阅读技巧篇；实战篇：绘本：《逃家小兔》《猜猜我有

英妈恋上思维导图·2021-11-21 16:06

FPGA时序约束理论篇之时序路径与时序模型

**1.时序路径**典型的时序路径有4类，如下图所示，这4类路径可分为片间路径（标记①和标记③)和片内路径（标记②和标记④）。对于所有的时序路径，我们都要明确其起点和终点，这4类时序路径的起点和终点分别如下表。①输入端口到FPGA内部第一级触发器的路径ChipA/clkrega/Dset_input_delay②FPGA内部触发器之间的路径rega/clkregb/Dcreate_clock③FP

风中月隐·2021-11-19 13:30

NLP自然语言处理学习（一）——LSTM、GRU以及文本情感分类

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.循环神经网络（RNN）1.1文本的tokenization1.1.1中英文分词的方法1.1.2N-garm表示方法1.1.3向量化1.2文本情感分类1.2.1数据设置1.2.2文本序列化1.3循环神经网络1.3.1RNN的不同结构1.3.2LSTM（LongShort-TermMemory）1.3.3GRU（Gated

白衣西蜀梅子酒·2021-11-11 15:25

经验篇：朋友成功入职商汤自然语言处理算法工程师，整理了一份自然语言处理入门学习资料（NLP自然语言处理/学习路径）

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。简单点说就是怎样让计算机能够理解人类的语言，以执行如机器翻译、文本分析、情感分析等任务。相关学习资料在文末哦！记得去瞄一眼！自然语言处理是人工智能领域比较火热的方向，本人决定入坑是因为听那个谁说，这个方向对数学要求不像计算机视觉那么高巴拉巴拉…其实吧，入门基础要求的数学知识，线

人工智能小雨老师·2021-11-10 17:07

手把手写深度学习(3)——用RNN循环神经网络自动生成歌词之理论篇

前言：RNN的出现，解决了CNN在处理时空序列上的糟糕表现。所谓时空序列可以简单理解上前后的输入是有联系的，比如自然语言处理，我们说的前一句话和后一句话之间是有联系的；智能视频处理，每一帧的前后是有联系的；雷达信号，每个信号之间是有联系的……传统的图像处理，图像中的每个像素点，这些像素值之间是没有联系的。我们利用RNN做一个自动歌词生成器，本文先介绍一下RNN的理论基础。目录语言模型RNN原理和网

沉迷单车的追风少年·2021-11-06 19:54

GeoHash(1)-理论篇

GeoHash(1)-理论篇兄弟篇：GeoHash(2)-实现篇一、前言最近有个需求，要计算出客户坐标附近5公里的所有门店，并按照步行距离排序。

·2021-11-05 14:18

GeoHash(2)-实现篇

GeoHash(2)-实现篇兄弟篇：GeoHash(1)-理论篇。一、前言本篇介绍采用Java实现GeoHash算法，若有任何错误或建议，望不吝赐教，不胜感激。

·2021-11-05 14:47

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作新闻分类

目录概述TF-IDF关键词提取TFIDFTF-IDFTfidfVectorizer数据介绍代码实现概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.TF-IDF关键词提取TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency),即词频-逆文件频率是一种用于信息检索与

·2021-11-02 14:25

【计算机视觉的修炼秘笈】深度好文，持续更新

前言：这里我整理的一份人工智能200G学习资料大礼包，内含（Python快速入门、深度学习入门、深度学习必备框架TensorFlow、pytorch、计算机视觉OpenCV、NLP自然语言处理等视频课程

来跟我学AI·2021-10-28 11:31

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法

概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.Seq2seqSeq2seq由Encoder和Decoder两个RNN组成.Encoder将变长序列输出,编码成encoderstate再由Decoder输出变长序列.Seq2seq的使用领域:机器翻译:Encoder-Decoder的最经典应用文本摘

·2021-10-18 17:04

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作家暴归类

目录概述数据介绍词频统计朴素贝叶斯代码实现预处理主函数概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.数据介绍该数据是家庭暴力的一份司法数据.分为4个不同类别:报警人被老公打，报警人被老婆打，报警人被儿子打，报警人被女儿打.今天我们就要运用我们前几次学到的知识,来实现一个NLP分类问题.词频统计Co

·2021-10-18 17:33

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作词向量模型

目录概述词向量词向量维度Word2VecCBOW模型Skip-Gram模型负采样模型词向量的训练过程1.初始化词向量矩阵2.神经网络反向传播词向量模型实战训练模型使用模型概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.词向量我们先来说说词向量究竟是什么.当我们把文本交给算法来处理的时候,计算机并不能

·2021-10-18 17:03

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