4 zycxnanwang

尚未进行身份认证

I just want to work hard !And learning knowledge is my favorite hobby!

等级
TA的排名 2w+

数组中只出现一次的数字

数组中只出现一次的数字题目描述一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。思路可以使用map数据结构解决问题,map的key是数字,value是其在数组中出现的次数。遍历一遍数组,初始化map,遍历一遍map,得到在数组中仅出现一次的两个数字。但是更巧妙的方法是使用位运算使用位运算的具体步骤如下牢记两点,任何两个相同的数相异或,...

2020-01-15 20:40:42

Java位运算

Java位运算位与运算(&)只有1&1,结果才能是1,其余情况均为0000010100111例子public class Example{ public static void main(String args[]) { System.out.println(2 & 10); }}...

2020-01-04 14:44:57

观察者模式

观察者模式观察者模式定义了对象之间的一对多依赖,这样一来,当一个对象改变状态时,它的所有依赖者都会受到通知并自动更新。SimpleSubject.java(SimpleSubject继承Observable)import java.util.Observable;public class SimpleSubject extends Observable { private int ...

2020-01-03 15:38:38

Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based CNN

Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based CNN概述本文的方法是基于检索的方法。通过将问题、答案映射到同一向量空间,通过计算向量距离,衡量问题和答案的相似程度,最后选出正确答案。文中的创新点是作者提出了AR-SMCNN模型,用以融入更多的文本信息。并且论文也提出了一种启发式...

2019-11-15 23:07:35

Question Answering with Subgraph Embedding

Question Answering with Subgraph Embedding总结文章提出一个将问题、候选答案映射到低维稠密向量,然后计算其关联程度评分,通过排序确定最后的答案。训练的过程是一个多任务训练过程,不仅使利用<问题、答案>对,也使用相同意思的问题对,来丰富词向量信息。候选答案的获取首先从问题中匹配出一个主题实体策略1:仅仅考虑与主题实体距离一跳以内的实体...

2019-11-15 21:11:16

基于交叉注意力机制的知识图谱问答模型

An End-to-End Model for Question Answering over Knowledge Base with Cross-Attention Combining Global Knowledge概述本文提出一种端到端的模型来对问题进行表示,具体的根据候选答案的不同方面,利用交叉注意力机制,对问题进行表示和计算最后问题与答案的匹配程度,同时论文通过TransE模型和交...

2019-11-13 22:17:05

融入词汇信息的基于字的命名实体识别方法

融入词汇信息的基于字的命名实体识别方法基于词的中文命名实体识别方法,前期存在不可避免的分词错误,会导致后期命名实体识别过程中实体边界识别错误,进而导致方法的性能指标下降。而基于字的命名实体识别方法,虽然不存在分词错误,但是没有考虑词的信息。经验上,相当一部分实体边界是词的边界,说明词可以提供丰富的边界信息。对于句子南京市长江大桥若无词信息,可以会提取出南京市长、江大桥这种错误信息。基于...

2019-11-05 16:36:29

CAN-NER Convolutional Attention Network for Chinese Named Entity Recognition

CAN-NER: Convolutional Attention Network for Chinese Named Entity Recognition总结作者提出了基于注意力机制的卷积神经网络架构,用于中文命名实体识别。主要的框架是CNN with the local-attention 和Bi-GRU with global self-attention总体的框架图如下:Convo...

2019-11-01 10:36:08

融入字典的医学命名实体识别模型

Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical named entity recognition总述作者提出了融入字典信息的深度学习模型,用于解决中文医学命名实体识别问题。融合了字典的深度模型主要的优点是,可以克服传统深度模型难以识别出现频率少,或者从未出现的实体。具体得,作者基于B...

2019-10-29 21:57:37

.gitignore文件使用

.gitignore文件使用以前在使用git的时候,都没有考虑到添加.gitignore文件,知道遇到了一个麻烦事。我一般会使用命令git add .,有一次提交的时候, 把训练好的深度学习模型文件model.pkl给提交到本地上了,最后发现git push origin master一直出错,原因是github只允许提交小于100MB的文件, 我的模型文件整整400MB。解决方法...

2019-10-28 16:13:20

EDA Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks

EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks概述文章提出了一种文本分类任务中数据增强的方法:EDA,EDA中包括四种操作,SR、RI、 RS、RD。实验显示,在五个通用的文本分类数据集上,使用EDA方法增强语料,模型都有一定性能上的提升。尤其在语料不足...

2019-10-06 20:12:01

小红书2020笔试题-迷宫游戏

小红书2020笔试题迷宫游戏薯队长最近在玩一个迷宫探索类游戏,迷宫是一个N∗NN*NN∗N的矩阵形状,其中会有一些障碍物,禁止通过。这个迷宫还有一个特殊的设计,它的左右边界以及上下边界是连通的,比如在(2,n)(2,n)(2,n)的位置继续往右走一格可以到(2,1)(2,1)(2,1),在(1,2)(1,2)(1,2)的位置继续往上走一格可以到(n,2)(n,2)(n,2)。请问薯队长从...

2019-10-02 00:56:41

腾讯2020校招笔试题-小Q放假

腾讯2020校招笔试题题目公司给小Q放了n天的假,他有个奇怪的习惯:不会连续两天工作或段炼只有当公司开业,小Q才能去工作,只有当健身房营业时,小O才能去健身,小Q一天只能干一件事.给出假期中公司,健身房的营业情兄,求小Q最少需要体息几天输入描述第ー行一个数表示放假天数n第二行n个数字,数字为0或者1,第i个数表示公司在第1天是否营业第三行n个数字,数字为0或者1,第i个数表示健身...

2019-10-02 00:55:14

拼多多笔试题-掷骰子

拼多多笔试题题目 掷骰子掷n个不同面数的骰子,以最大点数为结果,求点数的期望。一共有n个骰子第i个骰子面数为nin_ini​,点数为[1,nin_ini​],每个面的概率相同,同时掷这n个骰子,所有骰子中的最大点数为最终点数,求骰子投出的期望值example1输入22 2输出1.75example2输入41 2 3 4输出2.875分析开始想暴力解,...

2019-10-01 17:10:53

Neural Chinese Named Entity Recognition via CNN-LSTM-CRF and Joint Training with Word Segmentation

Neural Chinese Named Entity Recognition via CNN-LSTM-CRF and Joint Training with Word Segmentation概述中文与英文相比,词之间没有明显的分隔符,所以很难确定实体的边界,另外中文命名实体识别任务的标注语料也很少。所以文章中作者提出了CNN-LSTM-CRF架构去获得短距离和长距离的内容依赖。同时为了提...

2019-09-17 23:11:31

Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism

Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism概述这篇文章,主要有两个创新点,第一个创新点,命名实体识别任务既要求识别出实体的边界又要求识别出实体的类型。对于中文而言,命名实体识别任务和分词任务共享较多信息(主要是边界信息),但是分词任务也有自己任务...

2019-09-17 22:05:08

Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition

Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition概述作者提出了一种基于字符(区别于词)的中文命名实体识别方法。提取字符级特征和字形特征,字符级特征和字形特征经过attention机制作用后得到最后的特征,特征作为框架BiLSTM-CRF的输入。经过BiLSTM-CRF的处理,完成命名实体...

2019-09-09 20:03:49

Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise

Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks总体概述文章提出了一种PCNN+多示例学习的方法用于远程监督的实体抽取。其中多示例学习的方法主要是克服远程标注中存在的错误标签问题。而PCNN(Piecewise Convolutional Neural Network...

2019-09-01 17:58:05

Classifying Relations via Long Short Term Memory Networks along Shortest Dependency Paths

Classifying Relations via Long Short Term Memory Networks along Shortest Dependency Paths概述论文提出了一种SDP-LSTM模型用于实体关系分类,SDP(the shortest dependency path),在句法依存树中,两实体到公共祖先节点的最短路径。在实体关系分类中,SDP富含多种信息,可以让模...

2019-08-28 21:44:21

End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures

End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures概述本篇论文应该是最早提出基于神经网络的联合学习(实体识别、实体关系抽取两个子任务联合学习)的方法。主要的思想是序列LSTM和树型LSTM的叠加,主要的过程是,首先通过序列LSTM识别出相应的实体,然后树型LSTM根据识别出来的实体结果,进行...

2019-08-28 16:52:18

查看更多

勋章 我的勋章
  • 专栏达人
    专栏达人
    授予成功创建个人博客专栏的用户。专栏中添加五篇以上博文即可点亮!撰写博客专栏浓缩技术精华,专栏达人就是你!
  • 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!
  • 1024勋章
    1024勋章
    #1024程序员节#活动勋章,当日发布原创博客即可获得
  • 勤写标兵Lv2
    勤写标兵Lv2
    授予每个自然周发布4篇到6篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。