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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

[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 15:03:30

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

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

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

深度学习——自编码器

无监督学习(Unsupervised learning)是机器学习的一种方法,是指从无标签的数据中学习出一些有用的信息或模式。应用广泛:现实世界中的数据都是无标签的目的:将纷繁复杂的数据归类,进而分类管理典型应用:电商、银行等行业对不同类型客户定向营销无监督特征学习(Unsupervised Feature Learning)是从无标签的数据中挖掘有效地特征或表示,从而帮助后...

2019-05-05 16:01:55

Python的pandas什么鬼,不会数据库也没有关系啊!操作起来效率也超级超级高~

【百度百科】pandas 是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。勤快人的翻译:https://blog.csdn.net/jiangjian...

2019-05-04 09:13:06

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