之前写了对word2vec的一些简单理解,实践过程中需要对其参数有较深的了解: class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfx…

对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较好的文章: https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html http://www.dataguru.cn/article-13488-1.html http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-…

/proc/sys/net/ipv4/ 下参数理解,方便服务器优化 2017年06月02日 16:52:27 庞叶蒙 阅读数 3065 https://blog.csdn.net/pangyemeng/article/details/72844655 听说有TCP 拒绝服务工具的 安全问题 学习一下这些东西.   /proc/sys/net/ipv4/下文件: 1)  /proc/sys/net/ipv4/ip_forward该文件表示是否打开IP转发.0,禁止1,转发基本用途:如VPN.路由产…

1. word embedding 在NLP领域,首先要把文字或者语言转化为计算机能处理的形式.一般来说计算机只能处理数值型的数据,所以,在NLP的开始,有一个很重要的工作,就是将文字转化为数字,把这个过程称为 word embedding. word embedding即词嵌入,就是将一个词或者特征转化为一个向量.       词嵌入一般有两种方式:最简单和原始的方式one-hot:word2vec方式.下面我们简单回顾一下one-hot方式,重点讲解word2vec词嵌入方式. 2. one…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

参考:http://hemin.cn/jq/jQuery.ajax.html注意,所有的选项都可以通过$.ajaxSetup()函数来全局设置.个人理解全局设置,在每次调用$.ajax()时都会执行 $.ajaxSetup()函数的内容:1.回调函数: beforeSend,    在发送请求之前调用. error,             请求出错时调用. dataFilter,       请求成功之后调用. success,         请求之后调用. complete       …

前言:最近项目中与融360项目中接口对接,有反馈接口(也就是我们接收到请求,需要立即响应,并且还要有一个接口推送给他们其他计算结果),推送过程耗时.或者说两个接口不能是同时返回,有先后顺序. 这时我想到了把自己Controller立即返回接受成功,中间添加一个新的线程去做其他耗时的操作(线程池配置和参数测试讲解请阅读第5步). 1.Controller代码如下: @Autowiredprivate CallThreadDemo worker; @RequestMapping("/bandBank…

在学习LSTM的时候,了解了word2vec,简单的理解就是把词变成向量.看了很多书,也搜索了很多博客,大多数都是在word2vec的实现原理.数学公式,和一堆怎么样重新写一个word2vec的python代码.对于我这种数学弱鸟级别的人来说,这显然是没有什么意义的,更别说价值了.我所需要的就是理解几个简单的问题: 1.什么是word2vec? 2.为什么是word2vec? 3.word2vec能干什么? 4.怎么用word2vec来达到目的? 最起码目前我能理解这几个问题,以及足够了,至于那…

架构:skip-gram(慢.对罕见字有利)vs CBOW(快) ·         训练算法:分层softmax(对罕见字有利)vs 负采样(对常见词和低纬向量有利) 负例采样准确率提高,速度会慢,不使用negative sampling的word2vec本身非常快,但是准确性并不高 ·         欠采样频繁词:可以提高结果的准确性和速度(适用范围1e-3到1e-5) ·         文本(window)大小:skip-gram通常在10附近,CBOW通常在5附近   可以看出,sk…

方法inflate(int resource, ViewGroup root, boolean attachToRoot) 中 第一个参数传入布局的资源ID,生成fragment视图,第二个参数是视图的父视图,通常我们需要父视图来正确配置组件.第三个参数告知布局生成器是否将生成的视图添加给父视图. 我们新建一个项目测试一下: activity_main.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Line…