vec 第45页

参考线平滑-FemPosDeviation-Ipopt

1.优化目标1.1平滑性参考线平滑的首要目标当然是平滑性，使用向量的模∣P2P2′⃗∣|\vec{P

小作坊钳工·2022-11-04 13:31

参考线平滑-CostThetaSmoother-Ipopt

1.优化目标1.1平滑性参考线平滑的首要目标当然是平滑性，使用向量P1P2⃗\vec{P_1P_2}P1P2和P2P3⃗\vec{P_2P_3}P2P3之间夹角的余弦值来表示，显然cos⁡θ\cos{\

小作坊钳工·2022-11-04 13:27

【一起学Rust | 进阶篇 | reqwest库】纯 Rust 编写的 HTTP 客户端——reqwest

它接收各种类型，包括String和Vec\。如果你想自定义类型，你可以使用reqwest::Body结构。

广龙宇·2022-11-04 10:21

石头猿rock·2022-11-04 09:21

384.打乱数组

解题思路：用一个辅助数组vec，大小与传入数组一样，并且元素是生成的随机数。使得vec按照升序排序，并且原始数组也按照其排序方法排序。通过这种方式来随机打乱数组。

High0.0·2022-11-03 18:52

ffmpeg mplayer x264 代码重点详解详细分析

，注意a，b宏表达式可能引出的副作用2SIMDbysoftware实现方法１：inlinestaticuint64_tBYTE_VEC(uint64_tx){x|=x>

iteye_17686·2022-11-02 19:21

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文章目录引言任务说明数据集0.文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程

fond_dependent·2022-11-02 15:03

高等数学基础06：方向导数

函数：z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)如果函数的增量，与这两点距离的比例存在，则称此为在P点沿着L的方向导数函数：f(x,y)f(x,y)f(x,y)在X轴正向e1⃗={1,0}\vec

曾牛·2022-11-02 15:33

2021秋招算法岗部分面经总结——美团、字节、bilibili

bagging，boosting对比，举例auc，precision，recall，acc含义过拟合怎么办深度学习优势深挖项目正则表达式推荐模型通常由哪几部分组成，item的id如何embedding，word2vec

夏未眠秋风起·2022-11-02 15:31

【2022秋招面经】——NLP

文章目录Word2Vec基本原理1.CBOW(ContinuousBag-of-Words)连续词袋模型2.skip-gram跳字模型3.Hierachicalsoftmax（层级softmax）4.negativesampling

ywm_up·2022-11-02 15:59

图解Word2vec，读这一篇就够了！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：大数据文摘，推荐人：张帆嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。如果你曾经使用Siri、GoogleAssistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已

Datawhale·2022-11-01 19:22

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从

王摇摆·2022-10-31 11:42

word2vec

文章目录1.word2vec简述2.Skip-gram算法2.1Skip-gram介绍2.2Skip-gram步骤2.3参数更新3.CBOW算法4.两者对比5.算法改进5.1二次采样5.2负采样5.2.1

Suppose-dilemma·2022-10-30 17:32

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec

萌新待开发·2022-10-28 10:54

自然语言处理（NLP）（一）文本预处理篇之分词、向量表示和特征处理

1.1.4中文繁体分词1.1.5自定义词典分词1.2hanlp模块1.2.1中文分词1.2.2英文分词1.2.3命名实体识别1.2.4词性标注2.文本张量表示方法2.1one-hot词向量表示2.2word2vec2.2.1CBOW

`AllureLove·2022-10-28 05:31

机器学习数据预处理2：词向量 (word2vec)

google两篇关于word2vec的论文：[1]TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,andJeffreyDean.EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace.InProceedingsofWorkshopatICLR

梦dancing·2022-10-28 05:29

NLP-文本表示-词向量

NLP-文本表示-词向量一、词嵌入概述二、词嵌入模型1、模型的输入输出2、词嵌入矩阵建立3、模型数据集的构建1）简单方式-NNLM2）word2vec:CBOW3）word2vec:skip-gram4

大虾飞哥哥·2022-10-27 07:29

opencv和cv::Mat常用属性和函数

opencv_contrib3.3.0这篇文章包括:1.opencv常用头文件及作用2.cv::Mat常见初始化 -初始化:自定义初始化、从已有结构初始化、从图像初始化 -访问和块操作 -常用类:cv::Point2f、cv::Vec3b

踏雪飞鸿Jaf·2022-10-27 07:57

NLP入门-词向量

前言：本文总结了介绍了词向量的两种表示方式：one-hot表示和分布式表示目录one-hot表示（离散式表示）分布式表示分布式表示的优点：分布式表示-word2vec在自然语言处理任务中，首先要考虑字、

三三木木七·2022-10-27 07:49

word2vec 中的数学原理详解（三）背景知识

word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。

皮果提·2022-10-27 07:18

自然语言处理之词向量技术（二）

1.词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。

智享AI·2022-10-27 07:15

NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

每天进步一丢丢作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec

视学算法·2022-10-25 07:13

bert和word2vec/glove的区别

Are-encoder-representations-BERT-considered-embeddings/answer/Wenxiang-JiaoOfcourse,BERTcanbeconsiderdasanembeddingsgenerator.FromWord2Vec

大龙2020·2022-10-25 07:43

NLP预训练模型综述：从word2vec, ELMo到BERT

目录前言word2vec模型负采样char-level与上下文ELMoBERT深层双向的encoding学习句子与句对关系表示简洁到过分的下游任务接口前言还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD

夕小瑶·2022-10-25 07:13

词向量经典模型：从word2vec、ELMO、GPT、到BERT

目录一、wordembedding1.1介绍1.2Word2Vec有两种训练方法：1.3WordEmbedding的应用：1.4wordembedding存在的问题：二、从wordembedding到ELMo2.1ELMo

"灼灼其华"·2022-10-25 07:11

bert获得词向量_nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo/bert。2020年更新：NLP预训练模型的全面总结JayLou娄杰：史上最全！

weixin_39609071·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec

weixin_39620099·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_词向量详解：从word2vec、glove、ELMo到BERT

生成词向量的方法有很多种，本文重点介绍word2vec,glove和bert。各种词向量的特点：One-hot：维度灾难and语义鸿沟矩阵分解(LSA)：利用全局语料特征，但SVD求解计算

weixin_39589557·2022-10-25 07:09

NNLM / word2vec / transformer / ElMo / OpenAI GPT / BERT 的前因后果

1、NNLM->word2vecNNLM和word2vec都属于无监督学习；NNLM和word2vec的核心思想比较像，都是通过周边词来预测目标词，二者不同之处在于：NNLM的预测模式为forward形式

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-10-25 07:08

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

from=timelinenlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bertJayLou娄杰首发于公众号「高能AI」本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结

jack_201316888·2022-10-25 07:37

NLP【08】深度学习模型在NLP中的发展——从Word2vec到Bert的演变过程

上一篇：NLP【07】transformer原理、实现及如何与词向量做对接进行文本分类（附代码详解）不同版本bert文本分类实现：https://github.com/ttjjlw/NLP/tree/main/Classify%E5%88%86%E7%B1%BB不同版本bert文本匹配实现：https://github.com/ttjjlw/NLP/tree/main/QAmatch%E6%96%

一条水里的鱼·2022-10-25 07:04

word2vec和bert的基本使用方法

1.word2vec的使用方法word2vec生成词向量的可以分为三步:分词->训练->调用模型#数据集是我随便找的一篇小说importjiebafromgensim.modelsimportword2vec

Alan and fish·2022-10-25 07:03

深入浅出话表示学习：从Word2vec到Elmo，再到GPT，最后到BERT

首先，具体介绍各个模型特点之前，先从感性层面认识一下，这些模型到底在做什么：Word2vec是该领域从无到有的一个突破，后面所有厉害的模型都是在丰富完善表示学习这种方法。

卡布达打小怪兽_Cheer·2022-10-25 07:56

词嵌入 Embedding: 从 Word2vec 到 Bert

文字向量化从Word2Vec开始，逐渐走向成熟。

saluteman·2022-10-25 07:25

BERT通俗笔记：从Word2Vec/Transformer逐步理解到BERT

前言我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解W

v_JULY_v·2022-10-25 07:52

图像处理基本操作

VecMat图片读写几何变换仿射变换投影变换极坐标变换对比度增强直方图正规化（归一化）伽马变换直方图均衡化滤波中值平滑形态学处理阈值分割边缘检测几何形状的检测和拟合轮廓提取拟合检测模板匹配基本数据类型Vec

天枢小生·2022-10-24 19:23

NLP学习笔记6--Lecture/语言模型/预处理/独热编码/word2vec/文本特征工程

语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺先分词然后算出联合概率怎么算？chainrule条件很长的时候会遇到一个问题sparsity数据的稀疏性用马尔科夫假设最简单的假设之前的单词不影响当前单词的条件unigrammodel一阶假设可以理解为只被最近的单词影响bigrammodel不能考虑单词之间的先后顺序二阶假设只被最近的两个单词影响trigrammodel结合起来就是N-grammodel最常

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

自动写诗APP项目、基于python+Android实现（技术：LSTM+Fasttext分类+word2vec+Flask+mysql）第四节

三、LSTM模型搭建生成诗歌模型主要是基于隐马尔可夫原理，从时间序列的随机事件中，统计前后状态转化的概率。在此模型当中，就是根据给定的第一个字（即前一阶段已选择出来的与主题词最相似的候选词集合），来生成它后面出现的最大概率的字。1、诗句到向量的转换因为诗歌是古人智慧的结晶，文学的高度凝练。在此，并不能像普通文本那样简单的做分词处理。而是以字为单位，来做诗句到向量的转化。首先统计近30万首诗歌中（只

Turbo_Come·2022-10-24 18:32

NLP最著名的语言模型-BERT

传统的word2Vec遇到的问题是，训练好的词向量就再也不会变了。二、注意力机制Attention：对于当前输入的数据的关注点是什么，如何让计算机关注到

敷衍zgf·2022-10-24 17:00

文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型

1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。

weixin_30633405·2022-10-24 07:19

文本分类实战—— Bi-LSTM + Attention模型

1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。

SeaSky_Steven·2022-10-24 07:06

一文弄懂Word2Vec之skip-gram（含详细代码）

目录前言一、什么是Skip-gram算法二、目标是什么三、定义表示法3.1one-hot向量3.2词向量（wordvector）3.3单词矩阵3.4单词相似度3.5softmax函数3.6算法过程3.7求softmax四、skipgram代码实现4.1如何把词转换为向量4.2CBOW和Skip-gram的算法实现Skip-gram的理想实现Skip-gram的实际实现4.3使用Pytorch实现S

Dr.sky_·2022-10-23 09:01

Bert文本分类实战（附代码讲解）

目录一、Bert简介1.1Transformer模型1.2Bert模型二、BERT的发展历程2.1One-Hot编码2.1.1无法计算词相似度2.1.2Sparsity（稀疏性）2.2Word2vec2.3BERT

Dr.sky_·2022-10-23 09:31

跳出公式，看清全局，图神经网络（GCN）原理详解

这里涌现出了很多方法，例如GNN、DeepWalk、node2vec等等，GCN只是其中一种。GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一

kisssfish·2022-10-23 09:27

图神经网络及其Pytorch实现

涌现出GNN、DeepWalk、node2vec等等方法。

jiangchao98·2022-10-23 09:57

(详细教程)opencv+python+pycharm 训练属于自己的分类器(以口罩识别为例)

文章目录目录前言一、分类器制作1.样本准备2.样本制作(1)图片重命名(2)修改图片像素3.生成资源记录文件4.生成vec文件5.训练模型二、检验分类器总结前言本文详细介绍怎么制作属于自己的分类器,本篇以口罩识别为例来讲解

Gaomagic·2022-10-22 09:12

使用 RNN 模型从零实现情感分类(详解)

文章目录说明思路Step1：读取数据集Step2：生成tokens数组Step3：使用Word2Vec生成词向量Step4：将tokens内的词语转化为向量索引Step5：生成训练集与测试集Step6：

Gaolw1102·2022-10-22 07:21

Word2Vec源码解读（Pytorch版本）

模型结构图模型实现Skip-gram模型#codebyTaeHwanJung@graykodemodifiedby前行followimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltdefrandom_batch():random_inputs=[]rando

前行follow·2022-10-21 20:07

Word2Vec(Skip-Gram和CBOW) - PyTorch

动手学深度学习笔记一、词嵌入(Word2vec)1.Skip-Gram2.CBOW模型二、负采样和分层softmax1.负采样2.分层Softmax三、用于预训练词嵌入的数据集1.下采样2.中心词和上下文词的提取

葫芦娃啊啊啊啊·2022-10-21 20:06

【MIMIC-IV/pytorch实战】基于word2vec、transformer进行英文影像报告文本分类

完整流程可以分以下几步数据整理word2vec构建transformer模型训练模型测试模型资源下载介绍若懒得看程序，也可以直接下载全部程序，在最后一部分进行了资源的介绍。

feiGeorge·2022-10-21 20:36

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