自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(99)
  • 资源 (2)
  • 收藏
  • 关注

原创 西瓜书第一章课后题答案(一)

西瓜书课后题

2023-01-13 18:43:30 1085

转载 计算机类学术论文 28个常见出版社一般写法(参考文献用)

计算机类学术论文 28个常见出版社一般写法(参考文献用)

2022-11-07 19:18:49 656

原创 Tensorflow模型保存、加载和fine-tune

一、保存Tensorflow模型:1.保存文件说明Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等。所以,Tensorflow模型有两个主要的文件:1) graph.pbtxt:这其实是一个文本文件,保存了模型的结构信息2) checkpoint 文件:其实就是一个txt文件,存储的是路径信息3) .ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的4).ckpt-*.index: 这是一个s

2022-02-18 13:55:55 2155 1

原创 jupyter操作的小障碍解决记录

1.jupyter notebook 中打开指定路径文件点击new---->点击teminal------>输入指令:jupyter-notebook 路径名

2022-01-08 08:34:40 448

转载 深度学习技巧之Early Stopping(早停法)

深度学习技巧之Early Stopping(早停法) | 数据学习者官方网站(Datalearner) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合:当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经开始变差。早停法就是一种防止深度学习网络模型过拟合的方法。https://www.datalearner.com

2022-01-06 16:44:50 20161 1

转载 Python3操作MySQL数据库

在Python3中操作MySQL数据库在Python3中使用mysql数据库需要安装pymysql库Copypip install pymysql 操作MySQL#导包#Copyimport pymysql 第一步:打开数据库连接#Copydb = pymysql.connect(host="数据库地址", user="用户名", password="密码", port=3306,# 端口 database="数据库名", charset='u

2021-11-11 14:58:24 2483

转载 mysql重置密码《Windows》

1.打开命令窗口cmd,输入命令:net stop mysql,停止MySQL服务,2.开启跳过密码验证登录的MySQL服务 输入命令 mysqld --console --skip-grant-tables --shared-memory3.再打开一个新的cmd,无密码登录MySQL,输入登录命令:mysql -u root -p4. 密码置为空,命令如下: use mysql update user set authentication_string...

2021-11-11 12:24:24 361

原创 2021-10-28又又又折腾了一下

1.创建新的conda环境 下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 版本对应:python3.7 对应conda3.5.02.安装tensorflow2.3 pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ 其它参考:https://www.bilibili.com/read/cv7175664 ...

2021-10-28 16:31:31 350

原创 批量导入导出python安装依赖包

如果使用的是python包,可以使用pip命令一键导入,导出导出依赖包为requirements.txtpip freeze > requirements.txt导入依赖包为requirements.txt pip install -r requirement.txt如果使用Anaconda,则使用conda命令一键导入,导出conda env export > environment.yml--------------------------------.

2021-10-21 13:05:26 605

转载 词的向量化表示(整理集合)

1.吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo - 简书 (jianshu.com)2.根据李宏毅老师2019最新的机器学习视频整理视频地址:https://www.bilibili.com/video/av46561029/?p=61ppt下载地址:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html3.ELMO、BERT、GPT视频笔记整理_腾讯新闻 (qq.com)"词、句子甚至是文章的嵌入已成为所有基于

2021-10-11 08:45:39 2374

原创 neo4j基本操作

删除节点及关系MATCH (n)OPTIONAL MATCH (n)-[r]-()DELETE n,r

2021-08-29 12:07:01 635

原创 Neo4j的安装和入门操作

下载和安装步骤1. 官网下载:https://neo4j.com/ 选择neo4j Desktop注意:同时要复制网站提供的Neo4j Desktop Activation Key2. 创建一个本地的数据库管理器输入项目 选择neo4j server community1. 下载server community zip文件2. 确保首先安装JDK 并配置环境变量3.解压缩该文件4.为neo4j设置环境变量 例如:path=“...

2021-08-19 21:22:43 191

翻译 知识图谱补全:Triple Classification(三元组分类)

6) Triple Classification: Triple classification is to determinewhether facts are correct in testing data, which is typicallyregarded as a binary classification problem. The decision ruleis based on the scoring function with a specific threshold.Aforeme

2021-06-09 13:57:07 3739 5

翻译 (知识图谱补全)Meta Relational Learning元关系学习

The long-tail phenomena existin the relations of knowledge graphs. Meanwhile, the real-worldscenario of knowledge is dynamic, where unseen triples areusually acquired. The new scenario, called as meta relationallearning or few-shot relational learning,.

2021-06-09 11:41:26 878

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:关系抽取中基于学习的抽取

1.基于学习的关系抽取分类:2. 基于远程监督学习的关系抽取2009年,Mintz等人首次提出将远程监督的思想用于关系抽取。远程监督是一种利用外部知识对目标任务间接实现监督的过程。远程监督的基本假设:给定一个三元组<s,r,o>,则任何包含实体对<s,o>的句子都在某种程度上描述了该类实体对之间的关系。因此,可以将包含实体对的句子作为正例。为某个关系自动标注样本的过程: 1、...

2021-01-13 15:34:44 241

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:关系抽取中基于模式的抽取

读完可以回答以下问题:1. 基于模式的关系抽取定义是什么?2.基于模式的关系抽取方法及各自的优缺点有哪些?3.基于模式的关系抽取的质量评估方式有哪些?1.基于模式的关系抽取通过定义在文本中表达的字符、语法或者语义模式,将模式与文本的匹配作为主要手段,来实现关系实例的抽取。2.基于模式的关系抽取可以分为: 来自于专家定义的模式: 优缺点:质量精良,抽取准确率高。但是成本高昂,召回率低。 1)基于字符的模式: 表达特定关系的字...

2021-01-12 14:22:11 881

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:关系抽取

读完可以回答以下问题:1. 什么是关系抽取2.关系抽取的方法有哪些?3.常用的关系抽取的数据集有哪些?4.关系抽取的评估方法有哪些?5.常用的关系抽取的评估指标是什么?1.定义:关系抽取(Relation Extraction)就是抽取实体之间的关系实例,产生的结果是三元组<主体(Subject),谓词(Predicate),客体(Object)>。它是信息抽取的子任务之一,也是知识图谱构建最重要的的子任务之一。2. 关系抽取的方法3.关系抽取常用的数据集

2021-01-12 11:47:41 447

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:isA关系补全

读完可以回答以下问题:1. isA关系缺失的常见原因有哪些?2.常用的isA关系补全方法有哪些?如何进行补全?3.概念图谱中的错误成因有哪些?如何纠正?人类知识浩如烟海,知识表达不完备是常见的问题。知识图谱的不完备问题也是一个普遍问题。为了让知识图谱能够更好地落地,知识图谱补全将是一个需要被学者普遍重视的问题。概念图谱作为知识图谱中的一种,专注于isA关系。因此,概念图谱补全中最重要的问题就是isA关系补全。1. isA关系缺失的常见原因有哪些?2.常用的isA关系补全方法有

2021-01-11 10:24:38 1063

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:概念图谱中的isA关系

读完可以回答以下问题:1.概念图谱构建的要素是什么?如何构建优质的概念图谱?2.概念图谱中isA关系的抽取方法有哪些?实际应用较多的方法有哪些?实际应用时抽取过程是怎样的?3.中文概念图谱的构建过程是怎样的?典型的中文概念图谱实例介绍1.概念图谱构建的要素是什么?如何构建优质的概念图谱?知识图谱的规模和质量是构建知识图谱的重要因素。概念图谱作为一种重要的知识图谱也是如此。如何构建大规模且高质量的概念图谱呢?从大规模的文本中自动抽取isA关系,进而构建大规模概念图谱。如何提高质

2021-01-10 19:47:45 4685

原创 《知识图谱概念与技术》读书笔记:概念图谱

读完可以回答以下问题:什么是概念图谱?有哪些概念图谱?概念图谱有什么价值和应用?1.什么是概念?从计算机信息的角度,概念是对某个形态的数据输入产生符号化概念输出的过程。2.什么是概念图谱?如何分类?概念图谱(Concept Graph)是一类专注于实体和概念之间的isA关系的知识图谱。从语言和认知两个角度,概念和图谱可以划分为 1)概念层级体系 (Taxonomy) 包括三种元素:实体 、概念 和 isA关系 ...

2021-01-08 16:32:33 889

原创 ubuntu的一些操作

ubuntu安装好后,root初始密码(默认密码)不知道,需要设置。一、root密码重置1、先用安装时候的用户登录进入系统2、输入:sudo passwd 按回车3、输入新密码,重复输入密码,最后提示passwd:password updated sucessfully此时已完成root密码的设置4、输入:su root切换用户到root二、安装dockerhttps://blog.csdn.net/qq_42845260/article/details/8372208.

2020-10-17 09:17:13 203

原创 关于VirtualBox安装linux系统后和windows文件系统共享文件夹的折腾记录

Virtual Box 中 安装 VBox Guest Additions扩展程序环境:Win10安装VBox,虚拟机系统为:Centoshttp://m.mamicode.com/info-detail-3042984.html将所有组件更新到最新yum -y groupinstall "Development Tools"yum install updateyum update kernelyum update kernel-develyum install kernel..

2020-09-11 09:34:50 100

原创 Latex高亮的两种小方法

1.独立分段增加蓝色高亮\usepackage[framemethod=tikz]{mdframed}\begin{mdframed}[hidealllines=true,backgroundcolor=blue!20]....\end{mdframed}2.黄色高亮\usepackage{soul}\hl{....}

2020-07-11 11:08:45 6623 2

转载 华东理工大学王昊奋博士VAG小组学术报告

2014年11月28号,来自华东理工大学的王昊奋博士来vag小组做学术报告。报告的题目是《Knowledge Graph 101-from the persperctive of engineers》。主要的内容是关于知识图谱和语义网络的相关内容。在报告中主要介绍了知识图谱的相关的概念以及非常多的openSource的工具。下面是主要的openSource的工具链接关于结构化数据的Schema :一个提供了可以供搜索引擎识别的语义标记的网站。 Web Data Commons : 一个从Commo

2020-05-23 18:09:17 354

原创 知识图谱的综述总结

1.知识图谱概念基础概念基础2. 知识图谱(Knowledge Graph)之综述理解博主关于知识谱图的理解知识图谱构建从最原始的数据(包括结构化、半结构化、非结构化数据)出发,采用一系列自动或者半自动的技术手段,从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实,并将其存入知识库的数据层和模式层,这一过程包含:信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程,每一次更新迭代均包含这四个阶段。知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。知识图谱..

2020-05-14 12:55:20 1832

转载 知识图谱的架构

知识图谱的架构知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构。知识图谱的逻辑结构知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次,数据层主要是由一系列的事实组成,而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1,关系,实体2)、(实体、属性,属性值)这样的三元组来表达事实,可选择图数据库作为存储介质,例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等以及中科天玑自主研发的Golaxy Graph。模式层构建在数据层之上,是知识图谱..

2020-05-14 11:26:02 5237

原创 本体、语义网络和知识图谱的概念与区别

随着科技的不断发展,数据的不断累积,催生了新时期的知识工程。本体、语义网络和知识图谱都是近期不同的知识工程的载体,作为知识管理模型已经被广泛应用在人工智能及知识工程领域,在知识共享、知识推理和智能辅助策略等方面发挥着重要作用。1.关于1990-2000年代的本体介绍2.关于2000-2006年语义Web介绍3.关于知识图谱的介绍一张图了解本体,语义网络和知识图谱​​​​​...

2020-05-11 11:47:53 10146

原创 工欲善其事,必先利其器—Latex

工欲善其事,必先利其器—Latex 1什么是Latex: LaTeX(LATEX,音译“拉泰赫”)Latex是一种高质量的排版系统,利用这种格式,即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能,能在几天,甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。对于生成复杂表格和数学公式,这一点表现得尤为突出。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。...

2020-03-06 10:45:14 602

原创 数据预处理——缺失值和异常值的识别和填补

一、什么是异常值?什么是缺失值 异常值(outlier):异常值是指数据集中存在不合理的值,又称离群点。一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值,与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值,称为高度异常的异常值。【百度百科】 缺失值(missing value):是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完...

2020-03-06 09:29:01 15358

翻译 图卷积网络GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKSTHOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/带一阶滤波器的多层图卷积网络Overview综述Many important real-world datasets come in the form ...

2020-01-09 16:51:29 2877

转载 HighWay一站搞定

https://github.com/bamtercelboo/pytorch_Highway_Networks/blob/master/Highway%E6%80%BB%E7%BB%93.md

2019-12-28 14:30:38 196

转载 pytorch中LSTM笔记

title: pytorch中LSTM笔记date: 2018-07-12 16:52:53tags:- torch项目categories:- pytorch单向LSTM笔记专业笔记见中文参考、英文参考torch.nn.LSTM()输入API重要参数 input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[ba...

2019-12-18 16:25:43 391

转载 pytorch对可变长度序列的处理

转自:https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、...

2019-12-16 15:35:22 1021

原创 事件抽取的那些重要文章

使用神经网络进行事件抽取:1.Event Detection and Domain Adaptation with Convolutional Neural Networks2.Event extraction via dynamic multi-pooling convolutional neural networks3.Joint event extraction via re-c...

2019-12-04 10:56:45 275

原创 使用Python进行数据可视化的那些包包们

使用Python进行数据1. matplotlibmatplotlib是最流行的绘制图表的Python库,是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。matplotlib简单易用,各种图标的绘制基本上步骤不变,主要包括:1.准备数据2.创建画布3.绘制图像(根据不同图像类别调用不同方法)4.辅助绘制(刻度...

2019-11-27 10:46:15 907

原创 使用Python进行数据分析常用的那些包包们

对数据进行分析,探索性计算时方便的库是提供编程效率的基石。Python有着庞大的库家族,这些库自身还不断改良,因此使用Python进行数据处理非常方便,高效。下面对科学计算相关的库做以介绍:1.NumpyNumpy(全称是Numerical Python)是Python科学计算的基础库,对数组的存储和计算都十分高效。也是许多科学计算库的基础库。它提供了以下优势:1)快速高效的多维数组n...

2019-11-27 10:17:59 2803

转载 [转载]事件、事件抽取与事理图谱

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/lhy2014/article/details/85806973事件、事件抽取与事理图谱人类社会是一个静态事物进行动态活动所创造形成的世界,人类的命题记忆是以“事件”为存储单位的,存储的是组成事件的概念及其之间的关系以及事件及...

2019-09-25 15:03:50 595

原创 NLP顶会和国内外重量级研究团队

会议( C ):ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics) 国际计算语言学会2019http://acl2019.org/2018https://acl2018.org/2017http://acl2017.org/2016https://aclweb.org/anthology...

2019-07-24 14:32:12 2491

原创 注意力机制

刚刚学习注意力机制,得到了大神的帮助,才能短时间get到点大神的博客地址奉上https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.htmlhttps://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html剑神不用说了啦博客无比给力https://kexue.fm/archives/4765还有以下的这些...

2019-07-12 14:24:52 121

转载 Bert应用

Bert应用 摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/68446772第一,如果NLP任务偏向在语言本身中就包含答案,而不特别依赖文本外的其它特征,往往应用Bert能够极大提升应用效果。第二,Bert特别适合解决句子或者段落的匹配类任务。就是说,Bert特别适合用来解决判断句子关系类问题,这是相对单文本分类任务和序列标注等其它典型NLP任务来说的,很多实验结果表...

2019-06-11 10:39:11 1155

Struts2 用户输入校验教程

基于Struts2框架的用户输入校验的完整讲解!是我的原创! 非常感谢大家提出宝贵意见

2012-06-20

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除