gram

Telegram发币在即，你需要知道这八大重点

八大重点1.未来两个月内将发放第一批Gram代币根据近期Telegram三位投资者的说法，Telegram告诉投资者称计划在未来两个月内发放第一批数字
陀螺财经·2020-08-15 08:43

SEC悬在加密企业头上的达摩克利斯之剑

SEC以TON网络代币符合豪威测试为由，认为其代币Gram构成投资合同，属于证券，Telegram涉嫌发售未注册证券而被叫停。此次“豪威测试”再次被搬到台前，证券、商品还是货币？傻傻分不清
baidu_39383304·2020-08-15 04:39

基于划分的字符串相似性连接

基于编辑距离的连接多数采用q-gram和Trie树两种
woniu317·2020-08-15 00:43

Orangepi 香橙派 Debian 系统下安装 Python2 Python3 填坑记录

硬件准备：Orangepi-PC香橙派（早期的型号，1GRAM，资源还是很丰富的）软件准备：Debian_jessie_mini.img（来自官网的系统），MobaXterm一、安装Python2Python3
大鹏集成·2020-08-13 18:22

编译安装MySQL数据库

实验环境：VMware虚拟机centos7.3、4核CPU、4GRAM、使用root用户进行安装首先是准备工作，因为是源码包编译安装，所以现在我们使用Xshell链接VMware虚拟机，通过Xftp将软件上传至
阿尔法和贝嗒·2020-08-13 18:59

基于java的中文分词工具ANSJ

ANSJ这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），准确率能达到96%以上目前实现了.中文分词.中文姓名识别.用户自定义词典
大数据星球-浪尖·2020-08-12 17:16

【矩阵分解】Python下基于Numpy的四种矩阵基本分解的实现

0x00需求完成课堂上讲的关于矩阵分解的·LU、·QR（Gram-Schmidt）·OrthogonalReductionHouseholderreductionGivensreduction程序实现，
糖果天王·2020-08-12 17:57

《商业数据分析》读书笔记（十）

词袋呈现；TFIDF计算；N-grams;填充；命名的实体抽取；主题模型为什么文本重要为什么文本困难呈现词袋词组频率测量稀疏性：逆向文件频率组合它们：TFIDF例子：爵士音乐家*IDF和熵的关系词袋之外N-gram
棒子皮蹦蹦床·2020-08-12 00:13

PostgreSQL 的 WINDOW clause

PostgreSQL的gram.y中所说的window_clause,与window函数不同。
weixin_33769125·2020-08-11 23:40

SSD1306俗讲2

这篇主要讲字模，在讲字模之前我们先看他的底层实现其他许多文档中提到121624字体其实都是他们的高度OLED_GRAM[x][7-y/8]|=1127||y>63)return;//超出范围了.pos=
Daniel_ code·2020-08-11 12:47

机器学习（学习笔记8）——特征转化（未完...）

：QuantileDiscretizer标准化StandardScaler归一化绝对值最大标准化：MaxAbsScaler归一化之最小最大值标准化MinMaxScaler正则化NormalizerN-gram
Wu_Jun_Peng·2020-08-11 10:17

机器学习sklearn（学习笔记6）——SVM支持向量机（未完..）

支持向量机SVM，（SupportVectorMachines）分类多层次分类分数和概率不平衡的问题回归密度估计，异常检验复杂性核函数定制的内核使用Python函数作为内核使用Gram矩阵支持向量机SVM
Wu_Jun_Peng·2020-08-11 10:17

翻译：Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》原作者：TomasMikolov等#摘要最近引入的连续Skip-gram
新垣结衣法定男友·2020-08-11 04:29

文本相似度-相似度度量

文本相似度目录前言字面距离commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram
stay_foolish12·2020-08-11 04:08

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6864我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和
qq_19600291·2020-08-11 03:41

Distributed Representation of Words and Phrases and their Compositionality

AbstractSkip-gram模型是一个学习高质量的词分布向量表示的方法，这个向量可以捕获许多细微的语法和语义关系。在本文将提出一些策略用来提高训练的词向量的质量和提高训练速度。
xiholix·2020-08-11 03:19

php同时添加多条数据——addAll

foreach($select_copy_arrayas$key=>$value){$data_copy['dish_name']=$value['dish_name'];$data_copy['dish_gram
没错就是我哎呀·2020-08-11 03:09

干货: Skip-gram 详细推导加分析

往期文章链接目录文章目录往期文章链接目录ComparisonbetweenCBOWandSkip-gramSkip-gramMainideaofSkip-gramSkip-grammodelformulationWhyprefertakingloginsidethesumratherthanoutside往期文章链接目录ComparisonbetweenCBOWandSkip-gramThemaj
Jay_Tang·2020-08-11 02:47

Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality--翻译

词和短语的分布表示及其构成原作者：TomasMikolov等#摘要最近引入的连续Skip-gram模型是学习高质量分布向量表示的有效方法，分布向量表示可以捕获大量精确的句法和语义关系。
认认真真学习·2020-08-11 02:22

对于２－gram 条件下对英语文本的分词处理

#coding=utf-8importre#得到１元条件下的分词，并将这些分词加入到list中withopen('/home/zheng/firstproject/lecture.txt','r')aslecture:content=lecture.read().strip().decode('gbk').encode('utf-8')lecture_list=re.findall('([A-Za
zangao0718·2020-08-11 01:00

HTK 语音识别 ASK

大词汇量连续语音识别用声韵母建模在新增加一个读音时可以只修改dict与gram即可HTK中识别结果到时间转换1360000016320000hao-1452.207031直接除以10的7次方hao的发音从
djyangmaowei·2020-08-10 16:16

IDL实现遥感影像融合(批量)TASK(三)

(2)ColorNormalized(Brovery)Sharpening:(3)Gram-SchmidtPanSh
ZHOU-LONG·2020-08-10 07:53

Python自然语言处理nltk库中的一些重要的模块

————字符串处理——————分词，句子分解，提取主干——nltk.collocations————搭配探究——————t检验，卡方检验，点互信息——nltk.tag————词性标识符——————n-gram
Quanworld·2020-08-10 06:49

手写SVM（SMO）实现对马疝病数据集的分类

前面我从以下几个方面分别讨论了SVM的大致原理：机器学习之SVM(HingeLoss+KernelTrick)原理推导与解析强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明（对偶问题的几何证明）核方法概述----正定核以及核技巧（Gram
Cyril_KI·2020-08-10 05:15

相似度-未完待续

如：N-gram相似度将文本映射到向量空间，再利用一些基本的相似度算法（如：余弦相似
明星海棠果·2020-08-10 01:33

【计算机基础】二.组成2(存储设备)

按存储介质分类半导体存储器U盘、固态硬盘、内存磁存储器磁带、磁盘1.1.2按存取方式分类随机存储器（RAM）随机读取，与位置无关串行存储器与位置有关按顺序查找只读存储器只读不写BIOS、手机固件手机的8GRAM
ShinyRou·2020-08-09 23:00

第16天：NLP——语言模型(下)

  上一篇文章我们介绍了语言模型的相关理论，包括NosiyChannelModel、ChainRule以及很典型的MarkovAssumption，另外就是介绍了Unigram、Bigram以及N-gram
stefan之风起长林·2020-08-09 18:14

Dreamhost初次使用感受

最近购买了一台Dreamhost的VPS，1GRAM，30GSSD空间，性能确实挺不错的，不过现在机器位于美国的东海岸，距离大中华比较远，ping值不是很理想，经常超过300ms，并且有掉包的现象。
weixin_33743661·2020-08-09 14:15

安装oracle11g遇到的执行root.sh脚本问题

环境:REDHAT5.364BITORACLE11GRAM2G在安装到最后执行root.sh脚本的时候遇到以下错误：.
cuiliao2030·2020-08-09 07:13

深度学习之Image captioning的评分指标篇（BLEU、CIDEr）

BLEU参考：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/7679284.htmlBLEU采用一种N-gram的匹配规则+召回率+惩罚因子组合方式。
一只帅气的小菜鸡·2020-08-09 01:08

NLP点滴——文本相似度

目录前言字面距离commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram
weixin_30745641·2020-08-08 23:39

无监督分词中ngram片段的基础特征总结

无监督分词，主要思路就是从未标注的语料(生语料)中抽取n-gram片段，然后计算这些n-grams的特征，进而根据这些特征判别哪些是“词”，哪些不是“词”。然后根据这些特征对字符串进行分词。
wangliang_f·2020-08-08 23:05

统计分词/无字典分词学习(2):n-gram词频统计

第一步肯定是找到所有可能是词的片段了，常用的方法就是n-gram切分了，如假设词的最大长度是3，则句子“abcd”的n-gram切分就是：1-gram切分：abcd2-gram切分：abbccd3-gram
wangliang_f·2020-08-08 23:05

分词学习(3)，基于ngram语言模型的n元分词

这样就可以使用2元模型，就是如一个分割形式"abcdef"的概率，如果按照1-gram计算：P(abcdef)=P(ab)*P(cde)*P(f)如果按照2-gram计算：P(abcdef)=P(ab|
wangliang_f·2020-08-08 23:05

doc2vec计算文档相似度

doc2vec是基于word2vec的，word2vec对于计算两个词语的相似度效率比较好，修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型，paragraphvector直接得到doc向量。
母神·2020-08-08 22:25

零基础入门NLP- 新闻文本分类 TASK4基于深度学习的文本分类1

4.1.1学习目标1.学习FastText的使用和基础原理2.学会使用验证集进行调参4.1.2文本表示方法现有的文本表示方法的缺陷现有的文本表示方法包括：1.One-hot2.BagofWords3.N-gram4
代码拖拉鸡·2020-08-08 19:36

word2vec 原理（二）基于 Hierarchical Softmax 的模型

negativesamplingandhierarchicalsoftmax2.CBOWmodel2.1原理图2.2梯度计算2.2.1参数2.2.2举例说明2.2.3lossand梯度上升法2.2.4cbow参数更新伪代码3.skip-gram
AI-learner6868·2020-08-08 18:01

动手学深度学习Pytorch版本学习笔记整理链接

Task01线性回归模型，softmax分类模型，多层感知机笔记链接Task02文本预处理，传统的n-gram模型，循环神经网络基础笔记链接Task03过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶笔记链接
夜灬凄美·2020-08-08 16:51

linux入门——指令&线上求助

【gram】[dmtsai@study~]$command[-options]parameter1parameter2...指令选项参数（1）参数（2）ps:区分大小写【基础指令操作】显示日期与时间的指令
Ivy·lu·2020-08-08 10:12

深度学习之——word2vec

离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。分布式表示也叫做词嵌入（wordembed
小鱼儿的博客·2020-08-08 02:32

零起步了解RK3288环境搭建以及版本编译

本地服务器编译8G足以，虚拟机则需要16Gram2.ubuntu版本尽量在12.04或者14.04，64bit为宜软件配置1.JDK：JDK5:froyo跟之前的版本；JDK6:gingerbread跟
手艺人王学明·2020-08-07 19:36

NLP 文本表示：从one-hot到word2vec

文本表示可分为离散表示（离散、高维、稀疏）：代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。
533_·2020-08-07 16:09

MTK lcm调试总结及解决思路

接口类型：1.并行接口：MCU接口，LCD模组须有自己的GRAM。RGB接口，通过时钟同步来实现同步传
Fireworks_light·2020-08-07 15:26

文本表示：从one-hot到word2vec

文章目录从one-hot到word2vecone-hot向量word2vecCBOW模型Skip-gram模型使用gensim库中的Word2Vec参考资料从one-hot到word2vecone-hot
张酒肉·2020-08-07 11:09

DPCNN做文本分类《Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization》

模型本文提出的模型为Word-leveldeeppyramidCNN(DPCNN)，其结构如下图所示：1.Regionembedding这个步骤可以理解为，将onehotlookup(或n-gram，bow
ttv56·2020-08-06 13:09

Word2Vec

Word2Vec背景知识语言模型词表示对比模型NNLMRNNLM模型结构skip-gram模型CBOW模型关键技术HierarchicalSoftmax(层次Softmax)负采样（NegativeSampling
一只NLP的萌新er·2020-08-06 13:25

RGB屏驱动流程

MCU接口驱动IC中会带有一个数据存储空间，称为GRAM用于接收屏幕数据，再由驱动模块将GRA
cau_par·2020-08-06 10:00

RGB屏驱动流程

MCU接口驱动IC中会带有一个数据存储空间，称为GRAM用于接收屏幕数据，再由驱动模块将GRA
cau_par·2020-08-06 10:00

基于jieba中文分词进行N-Gram

jieba提供很好的中文分词，但是并没有提供N-Gram；sklearn的CountVectorizer能提供很好的N-Gram分词，但却没有jieba那么对切词灵活，下面就介绍基于jieba分词进行N-Gram
姚贤贤·2020-08-06 10:42

第3章 词性标注（pos、N-gram、NER等标注器）

第3章词性标注1.什么是词性标注？词性（POS）主要指比如名词，形容词，动词等等。虽然目前最先进的词性标注算法在预测给定单词的词性上已经有了较高的精确度（约97％）。首先，我们需要学习一些现成的POS标注器。主要的词性有哪些呢？标签相关说明NNP专用名词的单数形式NNPS专用名词的复数形式PDT前置限定词POS所有格结束符PRP人称代词PRP$所有格代词RB副词RBR相对副词RBS最高级副词RP小
LYsdu·2020-08-06 10:19
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