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如何做好B端产品

from:https://blog.csdn.net/g2V13ah/article/details/82026948如何做好B端产品呢?作为B端产品经理,要充分了解自己负责的业务方向,要在实际的业务需求中发现问题、理清逻辑、形成解决方案,进行产品设计、推动上线、最终为企业业务提升工作效率。具体的步骤如下:1明确自己的服务对象我们的客户是什么样的?客户的业务目标是什么?客户目前...

2019-07-04 09:57:15

pycharm的python包opencv(cv2)无代码提示问题的解决

from:https://blog.csdn.net/qq_36735489/article/details/82110972我们在使用pycharm的时候总是很喜欢其强大的代码提示功能,只需ctrl+左键就可以查看源码,"."也能显示所含的函数,但是很多时候opencv的模块经常是失灵的。so,解决此问题。环境:windows/linux第一步安装opencv这是加强版的open...

2019-06-25 14:06:57

python向量之间相似性的计算方法(持续更新中)

from:https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/86714540亲测有效的方法:1、余弦相似性(cosine)(1)使用sklearn中的向量相似性的计算包,代码如下:这个函数的输入是n个长度相同的list或者array,函数的处理是计算这n个list两两之间的余弦相似性,最后生成的相似矩阵中的s[i]...

2019-06-10 17:48:16

读书笔记:《投资正途》-丁圣元

点评:1.该书最重要的部分是将个股走势与市场(宽基指数)走势比较,提出了自上而下的选股方法。2.上择时:市场走势向上或者震荡时考虑买入,选择个股,走势向下清盘。3.下选股:在判断买入时机时候,设定一个时间区间,在该区间内将个股股票走势与市场走势比较,从而将个股分为三类,强与市场,与市场同步,弱于市场。当然随着时间流动,比较窗口不断滑动,个股与市场的比较的强弱会发生变化。对于强于市...

2019-05-09 11:42:31

从个人投资者角度看技术分析与基本分析

作者:刘鹏程Sai.L链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19810363来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。现在刚刚开始关注证券投资的朋友可能必然面临一个极大的困惑,那就是在技术分析和基本面分析这两种分析方式中如何做出选择。技术分析这里有被很多人奉若神明的威廉.江恩。基本面分析这边有成为过世界首富的巴菲特。你说技术...

2019-04-11 17:28:39

交易因子对月度收益的重要性排名

2019-04-11 09:28:58

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门。一、从单层网络谈起在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图:输入是x,经过变换Wx+b和激活函...

2019-04-10 14:48:40

ROC和AUC理解

from:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9501572.html一.ROC曲线概念二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题,经常会用到。ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC(AreaUndertheCurve)值常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)...

2019-04-10 09:15:57

深度学习之Attention Model(注意力模型)

from:http://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html1、AttentionModel概述  深度学习里的Attentionmodel其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上...

2019-04-08 16:05:15

深度学习之从RNN到LSTM

from:https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9362922.html1、循环神经网络概述    循环神经网络(RNN)和DNN,CNN不同,它能处理序列问题。常见的序列有:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字,一条句子等等。这些序列长短不一,又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢?RNN就是假设我们的样本是...

2019-04-08 15:21:08

传统文本分类和基于深度学习文本分类

用深度学习(CNNRNNAttention)解决大规模文本分类问题-综述和实践近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。业务问题描述:淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大...

2019-04-08 13:12:20

自然语言处理入门(4)——中文分词原理及分词工具介绍

from:https://blog.csdn.net/flysky1991/article/details/73948971本文首先介绍下中文分词的基本原理,然后介绍下国内比较流行的中文分词工具,如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR,上述分词工具都已经在github上开源,后续也会附上github链接,以供参考。1.中文分词原理介绍1.1中文分词概述中文分词(C...

2019-03-29 15:35:23

主流深度学习框架对比

from:https://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/56024172深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架也层出不穷,其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon,等等。然而TensorFlow却杀出重...

2019-03-21 14:17:27

词向量和语言模型

from:http://licstar.net/archives/328这篇博客是我看了半年的论文后,自己对DeepLearning在NLP领域中应用的理解和总结,在此分享。其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍。  DeepLearning算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在NLP领域中尚未见到如此激动人心的结果。关于这个原因,引一条我比较赞同的微博。@...

2019-03-19 13:22:42

基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

from:https://www.jianshu.com/p/f69e8a306862深度学习在文本分类中的鼻祖-TextCNN1.文本分类转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo。文本分类是...

2019-03-19 09:31:49

中文文本分类对比(经典方法和CNN)

from:https://www.jianshu.com/p/dc00a5d597ed背景介绍笔者实验室项目正好需要用到文本分类,作为NLP领域最经典的场景之一,文本分类积累了大量的技术实现方法,如果将是否使用深度学习技术作为标准来衡量,实现方法大致可以分成两类:基于传统机器学习的文本分类 基于深度学习的文本分类facebook之前开源的fastText属于简化版的第二类,词向量取...

2019-03-19 09:30:00

使用word2vec训练中文词向量

训练过程模型:gensim工具包word2vec模型,安装使用简单,训练速度快 语料:百度百科500万词条+维基百科30万词条+1.1万条领域数据 分词:jieba分词,自定义词典加入行业词,去除停用词 硬件:8核16g虚拟机数据预处理维基百科数据量不够大,百度百科数据量较全面,内容上面百度百科大陆相关的信息比较全面,港澳台和国外相关信息维基百科的内容比较详细,因此训练时将两个语料...

2019-03-15 17:29:32

NLP文本处理流程

通常我们文本处理流程如下:1对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的。不同词条内容需分开训练 2中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数...

2019-03-15 17:25:59

训练自己的词向量模型

from:https://blog.csdn.net/gdh756462786/article/details/79108665/一、gensim介绍gensim是一款强大的自然语言处理工具,里面包括N多常见模型:-基本的语料处理工具-LSI-LDA-HDP-DTM-DIM-TF-IDF-word2vec、paragraph2vec...

2019-03-15 15:55:36

干货|NLP领域中文vs英文有什么异同点,中文NLP有什么独特的地方?

https://www.jianshu.com/p/d89313ac10dc文章来源:知乎作者:刘知远、李嫣然刘知远关于NLP的精彩回答从实用文本分析技术而言,如果只做主题聚类、文本分类等任务的话,中英文最大差别就在于,中文需要做自动分词,相关工具包已经很多了,包括题主提到的Jieba,还有哈工大的LTP,北理工的ICTCLAS,还有我们组研制的THULAC。当然,在文本分类时,...

2019-03-13 10:18:39
奖章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。