iterate7的博客

原创 向量检索milvus之一：以图搜图

安装milvus关于milvusmilvus作为一个集成的开源平台，目标就是向量检索的集成平台。类似于elasticsearch集成了搜索。细节大家可以直接看官网。https://www.milvus.io/cn/docs/v0.11.0/overview.md安装说起来其实挺容易，方法也比较清晰。不过下载比较慢。>> docker pull milvusdb/milvus:0.11.0-cpu-d101620-4c44c00.11.0-cpu-d101620-4c44c0: Pul

原创 bert第三篇：tokenizer

文章目录tokenizer基本含义bert里涉及的tokenizerBasicTokenzerwordpiecetokenizerFullTokenzierPretrainTokenizer关系图实操如何训练训练自己中文的tokenizer总结引用tokenizer基本含义tokenizer就是分词器； 只不过在bert里和我们理解的中文分词不太一样，主要不是分词方法的问题，bert里基本都是最大匹配方法。最大的不同在于“词”的理解和定义。 比如：中文基本是字为单位。英文则是subword的概念，例

原创 bert系列第二篇：几个损失函数

目录L1-Loss（MAE)MSE(L2 Loss)nllloss=negative-log-loss那么如何计算呢？能否举个例子crossentropy仔细思考上面的nllloss总结参考文献L1-Loss（MAE)Loss(x,y)=1N∑i(∣xi−yi∣)Loss(x,y)=\frac{1}{N} \sum_{i}( |x_i-y_i|)Loss(x,y)=N1​i∑​(∣xi​−yi​∣)简单而言，就是两个向量的绝对值的误差。 默认求平均，可以设置为sum。也是mean absolut

原创 bert系列第一篇： bert进行embedding

bert可以干啥我们理解bert为一个transformer集合，输入是一句话，输出是经过transform的结果。我们了解，深度学习的本质就是抽取核心特征， 这也是bert的核心功能，而且以transformer为主要模块，具有更优秀的attention功能，捕获的特征更为精确和全面。一句话概括， bert就是一个抽取器。输入一句话（词序列），输出抽取后的embedding序列。输入输出输入会加入特殊的[CLS]代表整句话的含义，可以用于分类。input的词help，prince，ma

原创 搜索排名：基于lightgbm的learn2rank

learning2rankpointwise： 一个文档一个point，计算得分。可以排序； 回归问题，分类问题都可。pairwise： 任何两篇的排序；listwise：所有文档的排序损失之和。lightgbmLightGBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithms.https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/基于lightgbm的learn

原创 方差、偏差（variance、bias)

概念方差的概念，是无监督的，描述的是一堆数据的聚集的程度。聚集的厉害方差就很小。偏差的概念，是有监督，偏差是指和目标的距离。 偏差大，就是离目标大。举例想象你开着一架黑鹰直升机，得到命令攻击地面上一只敌军部队，于是你连打数十梭子，结果有一下几种情况:1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了，连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损，这就是方差小（子弹打得很集中），偏差大（跟目的相距甚远）。2.子弹打在了树上，石头上，树旁边等兔子的人身上，花花草草也都中弹，但是敌军安然无恙，这就是方差大（子弹到处都是）

原创 MAP_K 检索评估指标

1. MAP_KMAP: mean average precision.precision很容易理解；precision@10表示检索10个文档中包含相关所占的比例， 比如检索了10个，有9个是相关的，那么 precision@10=0.9average precision, 也容易理解。 可以看p1，p2，p3，p4，p5，p6的平均值；就是 ap6的值mean 则是对所有的case求mean则是结果。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(im

原创 CNN再思

CNNconvolutional neural network核心步骤则是：卷积、池化对于分类问题，主要的流程：至于卷积和池化则在后面代码介绍，一句话理解：卷积就是抽取某些特征。filter就是卷积核，抽取某类特征，如果想抽取不同的特征，则就是多个filter，抽取之后形成feature map。我们要学习什么参数呢?filter.比如我们有3个filter，每个filter是...

原创 cart回归树：练手+sklearn

背景cart树作为决策树的一种，在非常多的地方被使用。既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。分类问题则非常容易理解，利用gini系数较大的特征进行样本分裂，从而构建一颗分类树。 今天我们要探讨的是回归树。回归树cart简介回归树，则目标函数则是平方差，也就是说，分完之后形成left和right子树，每个子树对label，也就是y，进行平方差的计算。最后左右子树的平方差之和则是评估标注。 ...

原创 mac OWLVis安装

OWLVis介绍如果我们需要管理类似KG知识图谱的东西，可以使用protege。这款斯坦福共享的软件非常棒。也有网页版：webpretege.stanford.edu.但是我们需要观察更细致的树形结构：如何安装但是安装之后仍然遇到： dot的问题 /usr/local/bin/dot no such file问题。那么我们需要安装dot。brew install GraphVis ...

原创 动态规划之二：背包问题knapsack

背包问题描述有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？类似的问题非常多：比如每个任务都有时间和价值，我们有一定的时间，现在在有限的的时间里完成最大价值的任务，如何安排？任务ABCDEFG所得收益7951214612需要时间3426735下面就以这个问题来进行分析。...

原创 动态规划解决宫格移动

介绍动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问...

原创 python并行加速之: multiprocessing, multithread

背景对于java的多线程问题，可以方便利用disrupt架构。在python则一般是使用multiprocessing和multithread两种解决方案，前者是基于cpu； 后者基于多线程。具体方案Process 方案def f(x, ret): ret[x] = x*x def task_multiprocessing_get(): ret = {} ...

原创 GridSearch & Kfold & cross validation

what’s cross validation?Cross-validation is a technique that is used for the assessment of how the results of statistical analysis generalize to an independent data set. Cross-validation is largely u...

原创 机器学习的第一步：数据预处理

背景以前讲过一篇关于特征缩放的，其实本质也是特征预处理，使得标注化。https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562这里主要是巩固，同时结合sklearn里的代码直接来看。标准化z-score方法x′=x−μσx' = \dfrac{x - \mu}{\sigma}x′=σx−μ​翻译公式为：(x-mean)/std 计...

原创 损失函数：逻辑回归损失函数 推导简记

这里只推导逻辑回归的损失公式。假设函数hθ(x)=11+e−θTx(假设函数)(假设函数)hθ(x)=11+e−θTxh_\theta(x) = \frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} \tag{假设函数}用于二分类p(x)={hθ(x),(1−hθ(x)),if y=1if y=0p(x)={hθ(x),if y=1(1−hθ(...

原创 pyscaffold建立项目管理

pyscaffold新建一个python项目的管理软件。一个命令就可以PyScaffold helps you to easily setup a new Python project.安装三种方法：1. pip install pyscaffold2. pip install pyscaffold[all]3. conda install -c conda-forge pyscaf...

原创 如何利用conda建立的虚拟空间在jupyter里开发

conda安装之后使用命令行将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/binecho ‘export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"’ >> ~/.bashrc更新bashrc以立即生效source ~/.bashrc如果mac安装了zshrc怎么办，简单修改～/.zshrc文件，在其中添加：sour...

原创 RSA premaster secret error问题分析和解决

问题描述java 在 打包，利用 java -Xmx1g -Djava.ext.dirs=lib2 Runner xx运行。报错：RSA premaster secret error测试没有问题，本地可以运行且结果正确； 服务器可以运行，但结果不正确，报上述错误。问题分析java -cp xx.jar yy 可以运行。java -Djava.ext.dirs则不可以运行。应该是环境问...

原创 mac上安装xlearn

什么是xlearn安装步骤1. xcode for clanghttps://developer.apple.com/download/more/下载xcode并安装，是的，就是5-6G大小，而且解压缩之后11.8G2. cmakebrew install cmake 即可。验证成功。==> Auto-updated Homebrew!Updated 2 taps (home...

原创 StarSpace系列之一：tagspace

问题类型TagSpace 单词、标签的嵌入用途: 学习从短文到相关主题标签的映射,例如，在 这篇文章 中的描述。这是一个典型的分类应用。模型： 通过学习两者的嵌入，学习的映射从单词集到标签集。 例如，输入“restaurant has great food <\tab> #restaurant <\tab> #yum”将被翻译成下图。（图中的节点是要学习嵌入的实体，图...

原创 利用gensim进行词向量处理和找到相似词

关于词向量计算方法word2vec加载方法word2vec format；bin；text format；xx.kv结构如何计算相似度有必要norm吗？性能那个更快结果参考文献

原创 知识引擎

知识引擎的几个层次

原创 apache maven install notes

introduction（what）if we want to use commands to package, install or deply base MAVEN. let’s install it at mac.howdownloadhttps://maven.apache.org/download.cgiunzipunzip apache-maven-3.6.0.zips...

原创 install java for mac

for whoFor El Capitan, Sierra and High SierracondtionFirst install and update brew from Terminal:steps/usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/in...

原创 intellij 专业版下载、安装、破解实测

官网download链接:https://pan.baidu.com/s/1W53l7zcCvYlwESlH6X3RhQ 密码:bkmdcrack链接:https://pan.baidu.com/s/1FPj9DQWMXUVJbO_afO8bAg 密码:4rph步骤安装mac版idea；然后把crack的jar包复制到/Applications/IntelliJ IDEA.app...

原创 哈佛训

原创 7z centos 安装和源码安装

如何在centos里安装7z压缩和解压缩软件答： yum install -y p7zip

原创 cpu thread core lscpu

cpu thread corelscpu[root@localhost ~]# lscpuArchitecture: x86_64CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bitByte Order: Little EndianCPU(s): 24On-line CPU(s) list: ...

原创 intellij idea 管理module和project，以及git管理项目

introduction这篇笔记主要包括两部分内容，第一部分是介绍idea如何操作project和module。第二部分则是创建git项目，然后idea中导入项目，然后创建多个module，以及一些基础的add，commit，push操作。下面的git操作适用于github和gitlab。两者没太多本质区别。先说一下相同点，二者都是基于web的Git仓库，在很大程度上GitLab是仿照G...

原创 elasticsearch 5+ head的三种安装方法

自从elasticsearch 5.0 之后，因为大统一的原因，head插件有不大变化；以前是直接解压缩，现在变为node开发。第一种，npmgit clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.gitcd elasticsearch-headnpm installnpm run start第二种，dockerf...

原创 eclipse plugin install 插件安装

eclipse plugin install 插件安装自动手动首先要下载插件的zip，分两种，一种是带content.jar的； 另一种则是plugin+feature的。第一种artifactcontent.jar and artifacts.jar 的这种，直接在eclipse里点击 路径即可安装。 方法是：help-&gt;install new softwa...

原创 elasticsearch mysql mongodb 底层设计

elasticsearch mysql mongodb SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 elasticsearch 解释/说明 database database index 数据库 table collection type 数据库表/集合 row document document 数据记录行/...

原创 代码的习惯坚持

代码是落地代码是最终工程师的结果呈现，其中包括了本身的业务的实现，代码的习惯，逻辑的展现，代码的质量，甚至一些个人风格。基础标准个人理解，基础的业务满足，代码清晰，无逻辑bug，代码稳定，符合标准规范和具有一定的可读性这是一个基础。追求的一些标准这里罗列一些想法，供参考。也要求自己按照这个习惯坚持下去。 0. 先做到业务满足、代码清晰、无bug、稳定、符合规范。至于符合规...

原创 leetcode 68：Text Justification（Round Robin算法应用 ）

题目Given an array of words and a width maxWidth, format the text such that each line has exactly maxWidth characters and is fully (left and right) justified.You should pack your words in a greedy a...

原创 leetcode 807. Max Increase to Keep City Skyline（不变天际线的最大化）

题目In a 2 dimensional array grid, each value grid[i][j] represents the height of a building located there. We are allowed to increase the height of any number of buildings, by any amount (the amounts...

原创 熵、交叉熵、KL散度、损失函数

信息量一个事件x的信息量是： I(x)=−log(p(x))I(x)=−log(p(x))I(x)=-log(p(x)) 解读：如果一个事件发生的概率越大，那么信息量就越小。如果是1，也就是100%发生，那么信息量为0。熵就是对信息量求期望值。 H(X)=E[I(x)]=−∑x∈Xp(x)logp(x)H(X)=E[I(x)]=−∑x∈Xp(x)log⁡p(x) H(X...

原创 异或XOR的再理解以及在leetcode上的应用

异或0和0异或产生0，0和1； 1和0异或得到1；1和1异或得到0。 简单总结：不同的产生1；否则0。代表的是差别。 补充AND，OR。AND 0&amp;0=0 1&amp;1=1 0&amp;1=0 只有两个同时满足才能满足。OR 0|0=0 1|1=1 0|1=1 只要有一个满足就满足。再理解：异或的操作，如同...

原创 bootstrap自采样再理解

前言本文要讨论的并非是Bootstrap工具包，而是统计学习中一种重采样（Resampling）技术。下面引用的是谢益辉博士关于Bootstrap （和 Jackknife）基本思想的论述，希望能帮助读者对于Bootstrap 建立一个初步的认识：在统计的世界，我们面临的总是只有样本，Where there is sample, there is uncertainty，正因为不确定性...

原创 bp算法的理解

bp算法又称反向传导算法，英文： back propagation。 我们了解，前向传导，可以根据W，b来计算出隐层、输出层的各个神经元的值以及对应的激活值，最终得到输出。如果输出和我们的目标存在误差，这个误差可以用成本函数表示（loss function），那么我们就需要反向的把这个误差分配到前面的各个传导的过程中，也就是W和B上；我们需要知道每个神经元带来了多少误差，这个影响程度我们用“...