1. https://www.cnblogs.com/cymx66688/p/11185824.html (word2vec中的CBOW 和skip-gram 模型 浅析) 2. https://www.cnblogs.com/cymx66688/p/11223087.html (word2vec中高效训练方法) 3.http://flyrie.top/2018/10/31/Word2vec_Hierarchical_Softmax/ (Hierarchical Softmax详解) 4.htt…

 1.word2vec简介 word2vec,即词向量,就是一个词用一个向量来表示.是2013年Google提出的.word2vec工具主要包含两个模型:跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuous bag of words,简称CBOW),以及两种高效训练的方法:负采样(negative sampling)和层序softmax(hierarchical softmax).word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系.word2vec是一个NLP工具,它可…

在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成,并且一个单词表中包含了10000个单词.回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层,一个在输出层.这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重!使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的.并且可能更糟糕的是,你需要大量的训练数据来调整这些权重来避免过拟合.上百万的权重乘以上十亿的训练样本,意味着这个模型将会是一个超级大怪兽!这时就要采用负样本和层级softmax来优化. word2vec的C代码中使用…

文章目录 引言 正文 一.ActiveMQ是如何产生的? 产生背景 JMS规范 基本概念 JMS体系结构 二.如何使用? 基本功能 消息传递 P2P pub/sub 持久订阅 消息传递的可靠性 事务型会话与非事务型会话 持久化与非持久化消息的存储策略 消息发送策略 三.原理浅析 发送原理 消费原理 消费消息流程 消息确认及消息重发 四.基本优化 总结 引言 什么是消息中间件?随着业务的急速增长以及分布式架构的逐渐兴起,首先要考虑的就是如何高效的在各节点之间传递消息,其次要考虑的是流量洪峰时如何削…

原文出自:HTTP长连接和短连接原理浅析…

匿名函数就是没有函数名的函数.这篇文章主要介绍了Javascript自执行匿名函数(function() { })()的原理浅析的相关资料,需要的朋友可以参考下 函数是JavaScript中最灵活的一种对象,这里只是讲解其匿名函数的用途.匿名函数指没有指定函数名或指针的函数,自执行匿名函数只是其中一种,下文中称这种函数为:自执行函数 下面是一个最常见的自执行函数: // 传统匿名函数 (function() { alert('hello'); })();   这段代码的执行效果就是在页面再载入时…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中,我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题,现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法.由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling. 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampl…

转载来源:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就…

Git数据存储的原理浅析 https://segmentfault.com/a/1190000016320008   写作背景 进来在闲暇的时间里在看一些关系P2P网络的拓扑发现的内容,重点关注了Markle Tree的知识点,在一篇文章里(https://www.sdnlab.com/20095....),发现了了一句话“Merkle DAG的一个常见例子就是Git存储库”,于是查找了一些关于git存储库的原理,先整理如下.仅供自己和大家参考. Git存储库解析 当时我的疑问: git怎么存储…

Android-Binder原理浅析 学习自 <Android开发艺术探索> 写在前头 在上一章,我们简单的了解了一下Binder并且通过 AIDL完成了一个IPC的DEMO.你可能会好奇为什么,上一章说是介绍Binder大的IPC通信呢,为什么又扯到AIDL了,通过本章就可以解除我们的疑惑. IBookManager 在上一章中,说到了使用AIDL成功编译后会生成一个.Java的文件,我们的Dome中生成的文件是 IBookManager.java 下面我们来看一下其中的源码,如下所示(生成…

word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1.比如我们有下面的5个词组成的词…

一.初入Dubbo Dubbo学习文档: http://dubbo.incubator.apache.org/books/dubbo-user-book/ http://dubbo.incubator.apache.org/books/dubbo-admin-book/ https://github.com/alibaba/dubbo http://alibaba.github.io/dubbo-doc-static/Home-zh.htm 一.什么是dubbo   Dubbo是Alibaba开…

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html刘建平Pinard word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准.本文关注于word2vec的基础知识. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,…

沉淀,再出发:docker的原理浅析 一.前言 在我们使用docker的时候,很多情况下我们对于一些概念的理解是停留在名称和用法的地步,如果更进一步理解了docker的本质,我们的技术一定会有质的进步和飞跃的.再看了一些文章之后,我总结了一些docker的本质和核心. 二.docker的构成     不难看出,用户是使用Docker Client与Docker Daemon建立通信,并发送请求给后者.而Docker Daemon作为Docker架构中的主体部分,首先提供Server的功能使其可以…

目录 1.LockSupport功能简介 1.1 使用wait,notify阻塞唤醒线程 1.2 使用LockSupport阻塞唤醒线程 2. LockSupport的其他特色 2.1 可以先唤醒线程再阻塞线程 2.2 先唤醒线程两次再阻塞两次会发生什么 3. LockSupport阻塞和唤醒线程原理浅析 4. 总结 1.LockSupport功能简介 在java并发包下各种同步组件的底层实现中,LockSupport的身影处处可见.JDK中的定义为用来创建锁和其他同步类的线程阻塞原语. *Ba…

引言 上一节<TaskScheduler源代码与任务提交原理浅析1>介绍了TaskScheduler的创建过程,在这一节中,我将承接<Stage生成和Stage源代码浅析>中的submitMissingTasks函数继续介绍task的创建和分发工作. DAGScheduler中的submitMissingTasks函数 假设一个Stage的全部的parent stage都已经计算完毕或者存在于cache中.那么他会调用submitMissingTasks来提交该Stage所包括的T…

很久之前看过vue的一些原理,对其中的双向绑定原理也有一定程度上的了解,只是最近才在项目上使用vue,这才决定好好了解下vue的实现原理,因此这里对vue的双向绑定原理进行浅析,并做一个简单的实现. vue双向绑定的原理浅析 vue数据的双向绑定是通过数据劫持,并结合发布-订阅模式的方式来实现的. 我们先通过一个最简单的vue例子来查看vue初始化数据上的对象到底是什么东西. var vm = new Vue({ data: { // 双向绑定的数据对象 obj: { a: 1 } }, cre…

前言 MyBatis 是一个被广泛应用的持久化框架.一个简单的使用示例如下所示,先创建会话工厂,然后从会话工厂中打开会话,通过 class 类型和配置生成 Mapper 接口的代理实现,最后使用 Mapper 进行持久化操作. 本文将从 MyBatis 中的 SqlSessionFactoryBuilder.SqlSessionFactory.SqlSession 和 Mapper 几个方面入手简单分析 MyBatis 的实现原理.在后面的系列文章中会进一步具体分析核心类的细节实现. SqlSe…

关于 ReentrantLock 中锁 lock() 和解锁 unlock() 的底层原理浅析 如下代码,当我们在使用 ReentrantLock 进行加锁和解锁时,底层到底是如何帮助我们进行控制的啦? static Lock lock = new ReentrantLock(); public static void main(String[] args) { // 使用两个线程模拟多线程执行并发 new Thread(() -> doBusiness(), "Thread-1"…

CPU处理器架构和工作原理浅析 http://c.biancheng.net/view/3456.html 汇编语言是学习计算机如何工作的很好的工具,它需要我们具备计算机硬件的工作知识. 基本微机设计 下图给出了假想机的基本设计.中央处理单元(CPU)是进行算术和逻辑操作的部件,包含了有限数量的存储位置--寄存器(register),一个高频时钟.一个控制单元和一个算术逻辑单元. 其中: 时钟 (clock) 对 CPU 内部操作与系统其他组件进行同步. 控制单元 (control unit,…

在请求网络资源获取缓慢或者有丢包过程中.经常会使用到网络路径探测工具.linux 下最常用的有mtr.traceroute.tracepath 等. 你是否有一点疑惑,路径探测的原理到底是如何完成的,普通的ping探测和TCP.UDP 等数据包在同一个源--->目的地址之间交互链路状态为何有时会有不同现象. 原理浅析: 首先我们知道,实现数据在网络中的交互,都基于最基础的网络地址:源--->目的地址.这个地址为IP地址.为了避免无效的数据包垃圾在网络中永久存在.有8位的TTL值. 在互联网中传…

老生常谈系列之Aop--Spring Aop原理浅析 概述 上一篇介绍了AspectJ的编译时织入(Complier Time Weaver),其实AspectJ也支持Load Time Weaver, LTW依赖于java的agent,不了解的可以参考Oracle文档.JSR-163,现在市面上很多APM厂商监控Java就是基于agent. 通过替换c参数即可生效.由于本文主要方向为Spring Aop的原理,AspectJ的只是提一下,下文不再深入介绍. // ${path}替换成你的路径…

一.Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续的词袋模型)和Skip-gram两种.Word2Vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.因此,Word2Vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.经过训练,部分单词向量的加法组…

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件…

看了下JAVA里面有HashMap.Hashtable.HashSet三种hash集合的实现源码,这里总结下,理解错误的地方还望指正 HashMap和Hashtable的区别 HashSet和HashMap.Hashtable的区别 HashMap和Hashtable的实现原理 HashMap的简化实现MyHashMap HashMap和Hashtable的区别 两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全,而HashMap则非线程安全Hashtable的实现方法里面都添加了synchron…

在执行数据库SQL语句时,我们先要进行数据连接:而每次创建新的数据库的连接要消耗大量的资源,这样,大家就想出了数据库连接池技术.它的原理是,在运行过程中,同时打开着一定数量的数据库连接,形成数据连接池,当需要用到数据连接时,就从中取出一个连接,完成某些SQL操作后,系统自动回收,以供其它用户(或进程)调用. 我们知道,java标准的java.sql.Connection表示一个数据连接.我们封装了这个类,形成自己的数据库连接池.为了说明方便,这里用实际的类来显示: DBConnectionPoo…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 一.概述 本文主要是从deep learning for nlp课程的讲义中学习.总结google word2vector的原理和词向量的训练方法.文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致,但是可以非常直观的理解其原理,对于新手学习有一定的帮助.(首次在简书写技术博客,理解错误之处,欢迎指正) 二.词向量及其历史 1. 词向量定义   词向量顾名思义,就是用一个向量的形式表示一个词.为什么…

本文的理论部分大量参考<word2vec中的数学原理详解>,按照我这种初学者方便理解的顺序重新编排.重新叙述.题图来自siegfang的博客.我提出的Java方案基于kojisekig,我们还在跟进准确率的问题. 背景 语言模型 在统计自然语言处理中,语言模型指的是计算一个句子的概率模型. 传统的语言模型中词的表示是原始的.面向字符串的.两个语义相似的词的字符串可能完全不同,比如“番茄”和“西红柿”.这给所有NLP任务都带来了挑战——字符串本身无法储存语义信息.该挑战突出表现在模型的平滑问题上…