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全球AI挑战赛百强选手,曾任职于腾讯微信事业部,魅族flyme事业部,现任中国平安AI系统研究员。《深度学习500问》作译者,CSDN博客专家及签约讲师,指弹吉他爱好者,17K小说网小说作家,简书专栏作家。

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第一章(1.1)——知识图谱简介

1.1 什么是知识图谱1.2 知识图谱常见存储方式1.3 知识图谱应用1.4 展望

2020-07-26 13:30:56

第二章(1.1)——图形数据库neo4j安装

1.1 neo4j下载本专栏提供两种下载方式,一种是官网下载,另一种是百度网盘下载(推荐)官网下载地址:https://neo4j.com/download-center/百度网盘下载地址:https://pan.baidu.com/s/1hygHS6_W5rqoAc41V30sTQ提取码:v5z41.2 neo4j安装及启动1.2.1 安装解压下载的安装包至任意路径,在计算机-属性中创建系统环境变量NEO4J_HOME,并把主目录(E:\Program Files (x86)\neo4j

2020-07-21 23:08:54

2019CSDN博客之星评选,博星冲刺,请大家多多支持!

感谢各位志同道合技术人以及各位粉丝的支持,博主被官方评定为2019 CSDN博客TOP200。第一次写CSDN博客到现在已经过去三年了,不知不觉就写了三年,发表了200多篇文章。记得刚开始写只是为了记录开发过程中遇到的各种坑,等以后遇到后能快速查阅,现在看来都是一些十分低级的bug。参加工作后,有意无意的把在大学遇到的各种编程问题整理了一遍,发到CSDN博客上,自己也找了研究的方向——个性化...

2020-01-11 00:23:47

springboot报错:Property 'sqlSessionFactory' or 'sqlSessionTemplate' are required错误详解

问题一在Mapper层,它是需要加@Mapper注解的,但是网上又有人加@respository,两个注解混起来了,其实是任选其一都可以的。一般都是使用@Mapper。但是如果在Mapper层中加了注解,在配置主类SpringBootMybatisApplication里面就不需要@MapperScan(“com.example.demo.mapper”)扫描注解,在配置类里加扫描注解的意思是将...

2019-11-24 14:08:08

【自然语言实战】·第二章(1.1)——获取词语首字字母

一、maven依赖 <dependency> <groupId>net.sourceforge.pinyin4j</groupId> <artifactId>pinyin4j</artifactId> <version>2.5.0</...

2019-11-17 13:57:34

第七章·深度学习实战(1.5)——深度学习几大难点

一、局部最优问题深度学习算法的目标函数,几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法,都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道,梯度下降方法不能解决是解决非凸问题的。因此,如果找到最优解,将是深度学习领域,非常值得研究的课题。andrew在google的工作,也就是那只猫,其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间,项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000 台计算机,在不同的计算机上存...

2019-10-24 23:43:01

第六章(1.8)深度学习实战——深度学习模型训练痛点及解决方法

一 模型训练基本步骤进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤定义算法公式,也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等。定义loss,选择优化器,来让loss最小对数据进行迭代训练,使loss到达最小在测试集或者...

2019-10-20 18:51:41

Springboot异常java.lang.StackOverflowErrorfen分析及解决办法

一、报错信息Caused by: java.lang.StackOverflowError: null at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readByte(ObjectInputStream.java:2774) at java.io.ObjectInputStream.readHandle(ObjectInputStream...

2019-10-13 12:13:51

深度学习实战·第一章(1.1)——Windows下的Pycharm远程连接虚拟机中Centos下的Python环境

Windows下的Pycharm远程连接虚拟机中Centos下的Python环境 1、准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 centos中安装ssh。(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装2、打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter

2017-12-04 17:31:05

人机交互系统(1.4)——Trie树详解

一、Trie树应用在 NLP 中一般会用其存储大量的字典字符以用于文本的快速分词;除此之外,典型应用场景还包括大批量文本的:词频统计、字符串查询和模糊匹配(比如关键词的模糊匹配)、字符串排序等任务;由于 Trie 大幅降低了无谓的字符串比较,因此在执行上述任务时,其效率非常的高。二、Trie树简介Trie 树中文名叫字典树、前缀树等等。这些名字暗示其与字符的处理有关,事实也确实如此,它主要用...

2019-09-19 23:49:16

SpringBoot实战教程(3.1)——失败重试机制

一、Guava-RetryGuava retryer工具与spring-retry类似,都是通过定义重试者角色来包装正常逻辑重试,但是Guava retryer有更优的策略定义,在支持重试次数和重试频度控制基础上,能够兼容支持多个异常或者自定义实体对象的重试源定义,让重试功能有更多的灵活性。Guava Retryer也是线程安全的,入口调用逻辑采用的是Java.util.concurr...

2019-09-18 21:27:06

23种设计模式——单例模式(枚举类实现)

一、枚举实现单例模式优势单例模式约束一个类只能实例化一个对象。在Java中,为了强制只实例化一个对象,最好的方法是使用一个枚举量。这个优秀的思想直接源于Joshua Bloch的《Effective Java》这里有几个原因关于为什么在Java中宁愿使用一个枚举量来实现单例模式:1、 自由序列化;2、 保证只有一个实例(即使使用反射机制也无法多次实例化一个枚举量);3、 线程安全;4、...

2019-08-26 10:52:45

SpringBoot实战教程(3.2)——启动指定执行顺序

一、springboot启动类package com.rule.engine;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublic class E...

2019-08-24 20:26:05

23种设计模式——责任链模式

本文将结合个性化推荐系统中的广告推荐流程来讲解责任链模式,广告位经过定义的责任链预处理—>召回模块—>粗排序模块—>精排序模块—>规则模块—> 资讯模块—>后处理:上报信息得到个性化的推荐广告位,来讲解责任链模式在实际生产中的使用方式。一、配置信息jdk 版本:jdk8框架:springboot二、maven配置 <dependenc...

2019-08-24 13:54:37

23种设计模式——策略模式

一、列表工具类1、对两个列表去重并合并。import com.google.common.collect.Lists;import com.google.common.collect.Sets;import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;import java.util.ArrayList;import java.ut...

2019-08-18 14:06:06

Pgsql报错:PostgreSQL的SQL语句参数上限报错

一、报错信息Mybatis + PostgreSQL-JDBC-Driver 42.1.4批量插入24178条数据(每条30字段).报如下错误:PgSQL 9.6Cause: org.postgresql.util.PSQLException: An I/O error occurred while sending to the backend.; SQL []; An I/O error...

2019-08-10 11:44:40

人机交互系统(3.1)——NLP文本数据增强方法

一、数据增强的背景和应用场景随着AI技术的逐步发展,更好的神经网络模型对数据规模的要求也逐步提升。而在分类任务中,若不同类别数据量相差很大,模型则会出现过拟合现象,严重影响预测的正确性。从广义上来讲,有监督模型的效果相对半监督或无监督学习都是领先的。但是有监督模型需要获取大量的标注数据,当数据需求达到十万、百万甚至更多时,人工标注数据昂贵的代价已经让很多人望而却步。如何利用有限的标注数据,...

2019-08-03 11:13:40

个性化推荐系统设计(2.2)——Few-shot Learning用于冷启动的探索

在推荐领域,我们常常会遇到冷启动的问题,这可能在所有的推荐项目中或多或少都会涉及。对于该问题,通常的解决方法如下:①(提供非个性化的推荐)比如先推荐热门排行榜,收集一定用户数据后,再进行个性化推荐;②(用户冷启动)利用注册时的用户信息粗粒地个性化推荐;③(用户冷启动)使用用户注册登录后对某些物品进行反馈的兴趣信息进行个性化推荐。;④(物品冷启动)对于新加入的物品,可以利用内...

2019-07-28 10:06:35

第一章 JDK8 API解析(1.1) MAP新增的merge方法介绍

1.Map.merge方法介绍jdk8对于许多常用的类都扩展了一些面向函数,lambda表达式,方法引用的功能,使得java面向函数编程更为方便。其中Map.merge方法就是其中一个,merge方法有三个参数,key:map中的键,value:使用者传入的值,remappingFunction:BiFunction函数接口(该接口接收两个值,执行自定义功能并返回最终值)。当map中不存在指定的...

2019-07-20 16:11:03

第五章(1.8)金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet

1 LeNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。1.1 模型结构LeNet-5共有7层(不包含输入层),每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。• C1层是一个卷积层 输入图片:32 * 32 卷积核大小:5 * 5 卷积核种类:6 输...

2019-07-20 10:47:19

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