W1

语言模型涉及的相关概念

语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是自然语言的概率P(w1,w2,…,wt)。W依次表示这句话中的各个词。
fkyyly·2020-06-23 08:22

向量空间模型(VSM)在文档相似度计算上的简单介绍

假设共有十个词：w1，w2，......，w10，而共有三篇文章，d1，d2和d3。统计所得的词频表（
Felomeng·2020-06-23 07:05

Machine Learning笔记整理 ------ （四）线性模型

+wdxd+b令w=(w1;w2;......;wd)，x=(x1;x2;......;xd)，使用矩阵乘法写为向量形式：f(x)=wTx+b在w和b的值确定后（w=(w1;w2;......
dengpobai1916·2020-06-23 03:59

机器学习初识之线性回归（记录）

n指的是特征的数量，比如我们预测房价，特征有房屋面积，卧室数量，那么n=2x0=1，这个是为了计算时方便w0是截距，也就是如果y是一条之间，截距就是这条直线和y相交时，从0到交点的距离w1….wn指的是系数
浅浅~Smile·2020-06-23 02:07

浅谈贝叶斯判别（Bayes）

简介给定一个输入x\mathbf{x}x，我们想要确定它属于w1
lost-person·2020-06-23 00:10

统计语言模型

.简介自然语言具有上下文相关的特性,所以统计语言模型就是为这种相关特性建立语言模型.它是今天所有自然语言处理的基础.判断一个句子是否合理,就用概率来衡量.一个句子就是一些词语的序列,假定用S表示,S=w1
yichudu·2020-06-22 23:52

Java MessageFormat.format 特殊符号、单引号

在MessageFormat.format方法中组装jason数据字符串：{code:"w1",des:"w2"}，起止分别有左大括号和右大括号。方法是将单引号把大括号包含起来。
chenxie2031·2020-06-22 22:48

java项目之——坦克大战20

300,100,300,20,this);hitWall()子弹打墙for(inti=0;iw1
勤奋的菜才是我·2020-06-22 21:20

谈加薪2：4个W1个H，找领导谈加薪前，你该先看看这个！

每年这个时候，职场人普遍最关心的话题都有2个，年终奖和谈加薪。从昨天开始，我陆续用5篇文章（每天1篇），从谈加薪的准备、谈加薪要点（找谁谈+什么时候谈+在哪谈+怎么谈）、谈加薪的话术、变相谈加薪、谈加薪失败怎么办这5个角度，跟大家分享谈加薪的最有效方法。我们知道，当你想做一件事时，经常绕不过这几个英文——What？Who？When？Where？Why？How？当然，在我们找领导谈加薪时，也会遇到这
面试求职那些事·2020-06-22 20:26

彻底理解0-1背包问题

0-1背包问题给定n个重量为w1、w2、w3、…、wn，价值为v1、v2、v3、…、vn的物品和容量为C的背包，求这个物品中一个最有价值的子集，使得在满足背包的容量的前提下，包内的总价值最大0-1背包问题指的是每个物品只能使用一次递归方法首先我们用递归的方式来尝试解决这个问题我们用
carcarrot·2020-06-22 20:27

arm64汇编篇-常用指令篇

CMPw0,w1CMP（compare）的意思是比较的意思相当于将w0减去w1但是不会改变两个寄存器的值即两个寄存器不会变化，但是其结果会影响cpsr状态寄存器的标记值（nzcv）。
ClementGu·2020-06-22 19:55

Effective C++ 摘要（一）

1.当你看到赋值符号“=”时，一定要小心，因为赋值操作也可以调用copy构造函数：Widgetw1;Widgetw2=w1；//调用copy构造函数。
bruceyang2009lzu·2020-06-22 19:52

在three.js 中解决标注相互覆盖的问题

varsprite1={x:x1,y:y1,w:w1,h:h1};//sprite1左下角x
再度梦想·2020-06-22 18:50

文本分类之一：语言模型

给定一个句子，假设这个句子的序列为S=w1,w2,
bitcarmanlee·2020-06-22 18:41

哈夫曼树

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：将w1、w2、…，wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左
benben0729·2020-06-22 17:31

SVM 超平面方程

SVM：超平面方程w'x+b=0；w,x均是向量，w'代表w的转置w=[w1;w2;w3;w4......wn];x=[x1;x2;x3......xn];一直不理解什么意思，今天看了网上的一个blog
auzaib2109·2020-06-22 15:45

LVS负载均衡-三种模式（Dr模式）

环境介绍一台windows名为W1，三台虚拟机分别为LVS-Server，Real-Web-Server1，Real-Web-Server2模拟W1为外网客户端，访问LVS-Server服务器，LVS-Server
李芳平的博客·2020-06-22 10:43

LVS负载均衡-三种模式（Nat模式）

环境介绍一台windows名为W1，三台虚拟机分别为LVS-Server，Real-Web-Server1，Real-Web-Server2模拟W1为外网客户端，访问LVS-Server服务器，LVS-Server
李芳平的博客·2020-06-22 10:43

keras slice layer 层实现方式

tensor是张量，比如Tensorshape是（N,H,W,C),对于tf后台，channels_lastDefineaslicelayerusingLamdalayerdefslice(x,h1,h2,w1
·2020-06-22 08:12

【写作圈】W1任务-日记

一.时间周期2016年7月1日---2016年7月12日二.互评分组.A组：有人要害本宫巴山雨陈小烦顾亦笙 哆啦小六 水木听风.B组失落的羊消娴人生 象弥 彤贰 安小安 巢水母 看书写字喝喝茶.特约顾问点评（本期幸运作者）.巴山雨.看书写字喝喝茶.水木听风三.主要任务任务内容学习教程第一课《日记写作》，理解和体会写日记的原因和重点，写一则让你内心有所触动的日记，表达真实感受。建议：养成和保持写日记
失落的羊·2020-06-22 07:28

Negative Sampling 负采样详解

首先我们直接写出word2vec的目标函数，假设有一句话：query=w1,w2,w3,..,wnquery={w_1}
深圳湾刘能·2020-06-22 02:50

加权中位数（快排）

题目：对于具有正整数权重w1，w2，...，wn的n个元素x1，x2，...，xn。的加权中值是满足元件XK和，S表示你能算出O（n）最坏情况下的加权中位数吗？input：有几个测试用例。
想成为大佬的小白·2020-06-22 00:19

【W1】本周读后感

2015年底到2016年，直播、网红、在线教育几个板块相当火热，于是我们当时在15年年底的时候，选择了相对熟悉且暂时未形成红海竞争的母婴医疗教育领域进行切入，做相应的产品「医生个人IP打造」。在大约8个月的时间，积累了45w左右的用户，并将我们的课程影响力积累到约15万人次的参与。这里对于我们的商业模式有必要解释几点：1.我们将医生作为B端用户，在医生的授权和配合下，运营打造每个医生个人品牌。2.
林堉·2020-06-21 21:52

PYTHON深度学习---二层神经网络梯度下降法

init__(self,input_size,hidden_size,output_size,weight_init_std=0.01):#初始化self.params={}self.params['W1
CCCCCCCCCCCC_·2020-06-21 17:04

练习二（第二周）

1.代码publicclassFlower{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){inti,W1,W2,W3;for(i=100;i<1000;i++){W1=i/100
A_Yan0619·2020-06-21 16:46

用于图像处理的自适应中值滤波（张旭明等）

function[y]=commonfilt2_1(x)TD=9;%判断噪声点所用阈值N1=0;%子块1中噪声点的个数N2=0;%子块2中噪声点的个数N3=0;%子块3中噪声点的个数N4=0;%子块4中噪声点的个数W1
geektiaotiao·2020-06-21 15:27

深度学习预测酸奶生产量（一）

使用梯度下降/Adam算法进行优化，寻找最优的参数值wl(w1,w2)。
骑鱼的喵喵·2020-06-21 12:53

Jenkins 应用三十六计-插件信息[转载]

案例一企业级Jenkins之插件推荐列表[W1]【相关计策：第一计】开源版本的Jenkins具有三大能力：Master-Slave的分布式构建调度能力、Pipeline编排能力、强大的开源生态（插件）能力
weixin_34153893·2020-06-21 11:01

校园二三事 W1(双语)

1.上课期间教室我去另一班级还ipads充电，听到一段课堂对话。Teacher:Iwillgiveyouasuperchallenge.我要给你们一个超级挑战。Students:What？“什么？”学生们激动地伸长了脖子。Teacher:Youguess?猜猜看。Somestudents:Firework.放烟火？放鞭炮？Teacher:No,it'stoodangerous.Tryanother
阿银老师·2020-06-21 03:17

图像处理中的valid卷积与same卷积

一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1大于等于H2，W1大于等于W2的情况下，valid卷积的结果就是一个（H1-H2+1）*（W-W+1）的矩阵
Super~me·2020-06-20 18:00

机器学习笔记00(课程结构)

是老师所给的任务/***************************W1*****************************/01——Regression，中间包含GradientDescent
Haozi_D17·2020-06-17 21:00

H - Grid 1

,j)denotethesquareattheii-throwfromthetopandthejj-thcolumnfromtheleft.Foreachiiandjj(1≤i≤H1≤i≤H,1≤j≤W1
DeaL0124·2020-06-17 11:00

Python sympy的使用

将公式转换成latex语法就是一个函数的事情：latex()fromsympyimport*#先声明都有哪些基础变量a,b,c,k,m,s=symbols('a,b,c,k,m,s')#ss，h，w1等是构造的一个个数学函数
TTTRX·2020-06-09 11:42

Keras AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

操作：原本想在网络中对输入图像tensor进行裁剪，直接用了x=x[:,0:h2,w1:w3].报错：KerasAttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute
HelloWor1d·2020-06-06 13:10

1、P1 W1 U0.0~4 课程介绍

例如：P1=Part1（第一部分硬件hardware）W1=Week1（Coursera的Week1）U0=Unit0（官网的week0）看过上篇文章的第一部分Part1的总体介绍概览视频后。
shazizm·2020-05-28 00:35

2、P1 W1 U1.1 布尔逻辑

如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W1U1.1-BooleanLogic这几节课，主要铺垫了一下计算机世界的基础知识，布尔值、布尔运算、布尔函数、以及如何用逻辑门（也叫与非门）来表示布尔函数。因为课程并不用真实物理世界的东西（比如晶体管、电阻啊等）去实现老师说的“Hack”电脑。最后我们会用课程提供的一些列软件模拟工具（硬件模拟软件）以及硬件描述语言（HDL），去
shazizm·2020-05-28 00:25

5、P1 W1 U1.4 硬件描述语言HDL

如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W1U1.4-HardwareDescriptionLanguage经过了上几节的课程，这节我们终于可以开始实践了，可惜在实践前。我们又要先介绍一下我们需要用到的工具和语言。这节先说语言。我们后面几周的工作都离不开的一种硬件描述语言，如下图蓝色区域的部分。我们去实现一个复杂的逻辑门时，起码会提供下图上部分的一种逻辑门的符号，或者语
shazizm·2020-05-28 00:43

6、P1 W1 U1.5 硬件模拟

视频：如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W1U1.5-HardwareSimulation软件：全课程所需软件项目包(其中包含本节所需的HardwareSimulator程序)官方软件项目包下载：https://www.nand2tetris.org/software备了一份软件项目包放在CSDN了，版本2.6支持Mac、Linux、Windows：https:/
shazizm·2020-05-28 00:30

8、P1 W1 U1.7 作业1 讲解

视频：如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W1U1.7-Project1Overview软件：全课程所需软件项目包官方下载：https://www.nand2tetris.org/software备了一份软件项目包放在CSDN了，版本2.6支持Mac、Linux、Windows：https://download.csdn.net/download/shazizm/1
shazizm·2020-05-28 00:07

9、P1 W1 U1.8 总结、作业1答案

视频：如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W1U1.8-Perspectives软件：全课程所需软件项目包官方下载：https://www.nand2tetris.org/software备了一份软件项目包放在CSDN了，版本2.6支持Mac、Linux、Windows：https://download.csdn.net/download/shazizm/11268
shazizm·2020-05-28 00:48

重学数据结构之哈夫曼树

设有实数集W={W0，W1，···，Wm-1
TM0831·2020-05-19 08:00

数据结构题目60：哈弗曼编码的算法

，m）代表，对应的权值集合为W=(w1,w2,w3,...,wm)。解题思路：根据二叉树的性质可知，具有m个叶结点的哈夫曼树共有n=2m-1个结点。
玲儿珑·2020-05-14 00:36

机器学习02-从线性回归到逻辑斯蒂回归

（1）线性方面a.属性线性，f(x)和x各个特征是线性关系，例如f(x)=w1*x1+w2*x2,当属性线性不满足的时候，就引入特征转换了，例如多项式回归模型。
hdd_forever·2020-05-13 01:29

天呐，这一次我差点成了学渣

上个月，我应邀参加了五维W1期训练营的带教。这是第一次用带教的身份参加训练营，之所以答应，就应为丽云找到我时，我说了句：如果训练营需要我，我愿意。
Amy教练的成长空间·2020-04-28 20:09

神经网络之正向传递与反向传播

如下图就是一个神经元的结构：神经元将两个部分：上一层的输出(x1,x2...,xn)(x_1,x_2...,x_n)(x1,x2...,xn)与权重(w1,w2...,wn)(w_1,w_2...,w_n
stdcoutzrh·2020-04-19 19:57

2020-04-17

数学概念表示为：如果y是预测值，那么有：y(w,x)=w0+w1x1+w2x2+...wnxn在整个模块中，我们定义向量w=(w0,w1,...wn)作为coef_,定义w0作为intercept_作为
煮诗_2899·2020-04-18 14:32

20180301【W1】复盘日志

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念Indeed,nomatterwhoyouare,youcanstilldependonthekindnessofstrangers.2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词thumbn.（大）拇指almightyadj.（常用大写）全能的，万能的hoistvt.（用绳子等）把……吊起，提起3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话The
122杨芳婷·2020-04-14 15:39

使用Tensorflow建立RNN实战：股市预测

我们使用在时间t内从第一个滑动窗口W0到窗口Wt的值：W0=(p0,p1,...,pw-1)W1=(pw,pw+1,...p2w-1).
阿里云云栖号·2020-04-14 07:14

20180301【W1】复盘日志

1、从文章中学到的lhavealwaysdependedonthekindnessofstrangers，人在社会中生活，人与社会友好的体现无非信任和感激，陌生人和你并不相识，但我们都在社会里生活，我们之间善意的相处和帮助才能更好被这个社会温柔相待。2、怦然心动的单词robvt.［常于of连用］抢劫，抢夺riskvt.使遭受危险；冒失去…之险；冒…危险flagdown挥手［打信号］使（车辆或驾驶者
乔美华·2020-04-14 06:02

iApp-v3 滑动控件滑动事件

s(st_pS/4,w1)swh("pxw",w)s(w/4,w)f(st_pN==0){us(13,"layout_marginleft",w1)}elsef(st_pN==1){s(w+w1,w1)
明日未期·2020-04-13 20:26
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