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RSS订阅原创 Win10安装WSL2(matebook 14锐龙版)
Win10安装WSL2启用WSL和虚拟机功能下载Linux发行版将WSL 2设置为默认值运行下载的Linux发行版最近买了华为matebook14锐龙版，打算装WSL2，方便学习Linux操作然后写代码，这里记录一下自己安装WSL2的过程。WSL2的全称是Windows Subsystem for Linux 2，是Windows发布的可以直接在win10系统下使用的Linux系统的第二代。在安装之前，我们需要确认自己的电脑满足安装要求：对于 x64 系统：版本 1903 或更高版本，采用 内部版本
2021-09-22 12:31:24
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原创 CTC论文阅读笔记
CTC论文阅读笔记CTC是Alex大佬在06年发表在ICML上的文章首次提出的，是第一篇将端到端的训练引入到语音识别领域的文章。下面就仔细介绍一下这篇文章的内容。我们首先需要记住的是CTC本身不是一个完整的网络，它需要嵌在神经网络后面，它实际上只是引入了一个新的损失函数和计算损失函数的算法，以及一个解码最终标签的算法。引言在DNN-CTC结构之前，所有的语音识别系统本质上都是以HMM或者CRF为基础的，但是这种框架具有较大的缺点，比如他们要求音频特征序列和标签之前具有预先标注的一一对应关系，也即需要
2021-04-20 17:24:36
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原创 M1芯片mac安装xgboost和lightgbm
M1芯片mac安装xgboost和lightgbm首先需要配置罗赛塔2的环境（否则的话不能安装默认为Intel芯片的库）mac终端下执行命令：/usr/sbin/softwareupdate --install-rosetta --agree-to-license然后基于国内源安装homebrew，执行命令：arch -x86_64 /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.
2021-01-08 14:00:58
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原创 花书十一章笔记（损失函数，优化算法，激活函数）
花书十一章笔记（损失函数、性能度量、激活函数和优化算法）（补发）最近实验室在一起读花书，每个人讲一两章，刚好自己读了十一章所以结合以往的知识进行一下记录；十一章主要是介绍的应用的方法论，goodfellow介绍的范围还是挺广的，从确定损失函数、性能度量，到搭建end-to-end的系统，其中包括了模型、优化方法、正则化等等一.误差度量（损失函数）误差就是实际预测数和样本真实标签之间的差异，训练集上称为训练误差，新样本上为泛化误差，同时度量但是肯定更加关心泛化误差。而误差的度量用损失函数，一般来说，损
2020-09-04 15:30:57
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原创 NLP学习笔记二（机器翻译）
机器翻译一.主要思想机器翻译的基本原理：简单来说，机器翻译就是将一种语言（一句话或者一段话或者一篇文章，篇章翻译也是机器翻译长期存在的挑战）翻译成另外一种语言，它所面临的挑战主要有三个：（1）译文选择，也就是在翻译一个句子的时候，会面临很多选词的问题，比如中文看，翻译成英文可以是look，watch，read等等，机器翻译系统必须要在结合“看”后面的词的情况下才能做出正确的翻译（2）词语顺...
2020-04-20 11:10:11
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原创 NLP学习笔记一（语言模型+NLM+Word2Vec）
花书十二章+NLP最近刚好轮到自己讲花书十二章，感觉goodfellow在NLP这块写的不是很全，所以就自己参考宗老师的《统计自然语言处理》来理了一下思路，现在整理一下。一.NLP前言1.主要研究领域机器翻译、自动文摘、信息检索、文档分类、问答系统、信息过滤、信息抽取、文本挖掘、舆情分析、光字符识别、说话人识别/验证、语音识别、语音合成（语音这块实际上也可以是单独的一个大类，毕竟深度学习应...
2020-04-20 10:44:28
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原创 lightGBM筛选特征及建模（系列文章二）
“新网银行杯”数据科学竞赛记录之前写过一篇参加这个比赛过程中用xgboost的调参的文章，今天再记录一下用lightGBM作为特征筛选模型以及训练数据的过程1.数据准备新网的这个比赛主办方总共提供了三个数据集，命名分别为train_xy.csv：15000条样本数据集，总共157个特征，1个标签变量，1个用户id变量，1个用户对应的产品群组变量train_x.csv：15000条无标签...
2020-02-13 09:24:55
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原创 XGBoost数据科学竞赛调参实战（系列文章一）
西财“新网银行杯”数据科学竞赛记录最近在做之前西财“新网银行杯”数据科学竞赛的题目比赛地址：http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E8%A5%BF%E5%8D%97%E8%B4%A2%E7%BB%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E2%80%9C%E6%96%B0%E7%BD%91%E9%93%B6%E8%A1%8C%E6%9D%AF%E2%80...
2020-02-12 16:51:20
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空空如也
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