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自然语言处理——谷歌BERT模型深度解析

BERT模型代码已经发布,可以在我的github:NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得start哦目录一、前言二、如何理解BERT模型三、BERT模型解析    论文的核心:详解BERT模型架构    关键创新:预训练任务  &...

2019-06-26 15:14:31

抽烟者问题

一、问题描述  抽烟者问题。假设一个系统中有三个抽烟者进程,每个抽烟者不断地卷烟并抽烟。抽烟者卷起并抽掉一颗烟需要有三种材料:烟草、纸和胶水。一个抽烟者有烟草,一个有纸,另一个有胶水。系统中还有两个供应者进程,它们无限地供应所有三种材料...

2019-06-26 14:27:59

eclipse连接MySQL

一、前期准备:1.eclipse2.Mysqlworkbench3.jdbc下载地址:下载地址点击JDBCDriverforMysql(Connector/j)后面的下载按箭头选择之后会有登录或者注册oracle的按钮,登录就行了,没有账号注册就好...

2019-06-26 14:25:23

ubuntu16.04卸载NVIDIA驱动

通过附加驱动安装显卡驱动后有些不满意需要换驱动首先要卸载驱动,以我安装的nvidia-331-updates为例:如果你安装的其它版本,请自行更改命令sudoapt-getremove--purgenvidia-331-updates如果安装的是官网下载的驱动则重新运行run文件来卸载sh./nvidia.run--uninstall(转自https://blog.cs...

2019-06-26 14:23:34

Dijkstra算法讲解

前言:相对于暴力简单的Floyd算法,Dijkstra算法更为有用且复杂度较为合理--O(N^2)。今天就为大家介绍一下这个算法。Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 算法思路: Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis...

2019-06-26 14:21:38

“卷积”其实很简单

相信很多时候,当我们在看到“卷积”时,总是处于一脸懵逼的状态,不但因为它的本义概念比较难理解,还因为它在不同的应用中发挥出的变幻莫测的作用也时常让人迷糊。但这些应用其实本质上都是同一种东西,理解了卷积的来源,就可以举一反三。其实我个人对于卷积的理解,很长时间都处于似懂非懂的状态,就像傅里叶变换的一些tricky points,只求在应用中不出差错,不求甚解。但是如果想要真正做好lear...

2019-06-26 14:18:21

什么是迁移学习 (Transfer Learning)?

深度神经网络,相比于之前的传统机器学习方法,可以看成是一个全新的物种,这背后的原因,最明显的还是深度学习对机器算力的巨大需求,在深度学习入门最少需要知道什么?中介绍了深度学习所需的显卡资源,而当前大内存的机器不贵,而高性能,大显存的显卡就没那么便宜了。这使得使用深度学习去处理实际生活...

2019-06-25 10:49:28

数据库课设——社团管理系统

在这里插入图片描述文档及代码点击这里下载微信公众号同时也欢迎各位关注我的微信公众号南木的下午茶

2019-06-12 10:41:56

哈工大依存句法分析工具——LTP的使用与安装

更多内容请至南木博客主页查看哦哈尔滨工业大学中文依存句法分析工具(LTP)(该工具只能进行依存句法分析)LTPLTP安装方法LTP安装方法使用实例请转至博客自然语言处理(三)——句法分析与依存句法分析...

2019-05-24 21:59:35

自然语言处理(三)——句法分析与依存句法分析

更多内容请至博客主页查看哦文章目录一、StanfordCoreNLP对英文进行处理二、StanfordCoreNLP对中文进行处理三、LTP对中文进行处理四、结论附录·本文所使用工具代码与中英文文本下载一、StanfordCoreNLP对英文进行处理在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时,需要先对句子进行分词nlp.word_tokenize(sentence)然...

2019-05-24 21:56:07

自然语言处理——中英文分词工具(还可做词性标注与命名实体识别)

中文分词工具JiebaSnowNLPTHULACNLPIRNLPIRStanfordCoreNLPHanLP英文分词工具nltknltknltkSpacySpacyStanfordCoreNLP更多关于自然语言处理的内容,请转至自然语言处理(一)——中英文分词自然语言处理(二)——词性标注与命名实体识别进行查看...

2019-05-24 21:33:08

自然语言处理(二)——词性标注与命名实体识别

文章目录一、Jieba二、NLPIR三、nltk四、SnowNLP五、StandFordNLP六、thulac七、StandfordNLP八、结论本次依然使用上篇博客(自然语言处理(一)——中英文分词)中我们使用过的工具,来对中英文文本进行词性标注与命名实体识别。一、Jieba词性标注与命名实体识别二、NLPIRNLPIR词性标注与命名实体识别三、nltknltk词性标注与命名实...

2019-05-24 21:23:28

自然语言处理(一)——中英文分词

文章目录一、Jieba分词二、SnowNlp分词三、nltk分词四、thunlp分词五、nlpIR分词六、Stanford分词七、结论中英文分词工具有很多,今天我们来使用Jieba分词、SnowNlp分词、nltk分词、thunlp分词、NLPIR分词、Stanford分词等六种分词工具来对给定中英文文本进行分词。一、Jieba分词结巴分词是用于中文分词的分词工具,安装与使用都比较容易掌握,...

2019-05-24 20:28:13

类脑科学实验(四)——LSTM的实现

目录实验背景实验目的实验内容实验原理实验要求实验步骤实验代码实验背景LSTM(LongShort-TermMemory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。一个cell当中被放置了三扇门,分别叫做输入...

2019-05-24 19:50:33

类脑科学实验(三)——Hebb学习

目录实验背景实验目的实验内容实验原理实验要求实验步骤实验代码实验背景由赫布提出的Hebb学习规则是一个无监督学习规则,这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性,从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合,人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。Hebb学习规则只根据神经元连接间的激活水平改变权值,因此这种方法又称...

2019-05-24 19:35:54

类脑科学实验(二)——感知器模型实现及分类实验

目录实验背景实验目的实验内容实验要求实验步骤实验代码实验背景感知器,也可翻译为感知机,是FrankRosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(CornellAeronauticalLaboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。感知器是生物神经细胞的简单抽象,神经细胞结构大致可分为:树突、突...

2019-05-24 19:05:51

类脑科学实验(一)——Hopfield模型的实现

Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接。Hopfield网络有离散型和连续型两种。反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端;所以,Hopfield网络在输入的激励下,会产生不断的状态变化。当有输入之后,可以求取出Hopfield的输出,这个输出反馈到输入从而产生新的输出,这个反馈过程一直进行下去。如果Hopfield网络是一个能收敛的稳定网络,则这个反馈与迭代的计算...

2019-05-24 18:40:59

机器学习(三)——Linear Discriminant Analysis

二分类情况:1. 加载实验数据2.绘制出数据散点图3.求类内散度矩阵4.求类间散度矩阵5.求最大特征值和特征向量6.计算投影点7.绘制完整图像多分类情况:多分类线性判别分析(LDA)中,除了参数有所变化之外,只对求最大特征值及特征向量的部分做了些许改动,类间散度矩阵和类内散度矩阵都由(psb1+qsb2)/(p+q)变成了(psb1+qsb2+r*sb3...

2018-12-19 23:34:07

图像处理(十)——特征检测与匹配

内容:• 了解OpenCV中实现的SIFT,SURF,ORB等特征检测器的用法,并进行实验。将检测到的特征点用不同大小的圆表示,比较不同方法的效率、效果等。• 了解OpenCV的特征匹配方法,并进行实验。SIFT:SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配。概括起来主要有三大步骤:1、 ...

2018-12-06 18:40:15

图像处理(九)——Harris角点检测

实现Harris角点检测算法,并与OpenCV的cornerHarris函数的结果进行比较。特征点在图像中一般有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度、以及某些梯度特征等。角点可以简单的认为是两条边的交点。如下图所示:在各个方向上移动小窗口,如果在所有方向上移动,窗口内灰度都发生变化,则认为是角点;如果任何方向都不变化,则是均匀区域;如果灰度只在一个方向上变化,则可能是图像...

2018-11-20 00:18:48

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