StarSpace是用于高效学习实体向量的通用神经模型,用于解决各种各样的问题: 学习单词,句子或文档级嵌入. 文本分类或任何其他标签任务. 信息检索:实体/文件或对象集合的排序,例如 排名网络文件. 度量/相似性学习,例如 学习句或文档相似性. 基于内容或协作过滤的建议,例如 推荐音乐或视频. 嵌入图表,例如 多关系图如Freebase. 项目地址:https://github.com/facebookresearch/Starspace StarSpace StarSpace is a ge…

fastText fastText 是 Facebook 开发的一个用于高效学习单词呈现以及语句分类的开源库. 要求 fastText 使用 C++11 特性,因此需要一个对 C++11 支持良好的编译器,可以使用: (gcc-4.6.3 或者更新版本) 或者 (clang-3.3 或者更新版本) 我们使用 Makefile 进行编译,因此需要 make 工具.为了运行单词相似度演示脚本,我们需要如下工具: python 2.6 or newer numpy & scipy 构建 fastTex…

想要加强你的编程能力吗?想要提升你的 Java 编程技巧和效率吗? 不用担心.本文将会提供快速高效学习 Java 编程的 50 多个网站资源: 开始探索吧: 1.MKyong:许多开发者在这里可以找到带文字说明和图解的示例代码.这是一个探索各种框架的平台.不管是否用于商业使用,你都可以从这里下载免费的工具.前往 MKyong 2.Programmingbydoing:包含超过 100 篇文章,对具有争议的问题有数以百计地讨论,它是终极也是最佳的学习选择.前往 programbydoing 3.S…

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原文 利用Mono.Cecil动态修改程序集来破解商业组件(仅用于研究学习) Mono.Cecil是一个强大的MSIL的注入工具,利用它可以实现动态创建程序集,也可以实现拦截器横向切入动态方法,甚至还可以修改已有的程序集,并且它支持多个运行时框架上例如:.net2.0/3.5/4.0,以及silverlight程序 官方地址:http://www.mono-project.com/Cecil 首先,我先假想有一个这样的商业组件,该组件满足了以下条件: 1. 该程序集的代码被混淆过了 2. 该程序…

这本<Linux内核修炼之道>已经开卖(网上的链接为: 卓越.当当.china-pub ),虽然是严肃文学,但为了保证流畅性,大部分文字我还都是斟词灼句,反复的念几遍才写上去的,尽量考虑到写上去的每段话能够让读者产生什么疑惑,然后也都会紧接着尽量的去进行解释清楚,中间的很多概念也有反复纠结过怎么解释能够更容易的理解,力求即使对于初学者也可以有很少阻碍的一气读完.同时我也把书中一部分自己的感悟抽出来整理了精华版,share出来.当然水平有限,错漏之处有发现而修订时遗漏的,也有尚没有发现的.这本书…

世界悲结束了,章鱼哥也退役了,连非诚勿扰中的拜金女也突然的少了很多.这本<Linux内核修炼之道>在卓越.当当.china-pub上也已经开卖了,虽然是严肃文学,但为了保证流畅性,大部分文字我还都是斟词灼句,反复的念几遍才写上去的,尽量考虑到写上去的每段话能够让读者产生什么疑惑,然后也都会紧接着尽量的去进行解释清楚,中间的很多概念也有反复纠结过怎么解释能够更容易的理解,力求即使对于初学者也可以有很少阻碍的一气读完.同时我也把书中一部分自己的感悟抽出来整理了精华版,share出来.当然水平有限,…

ref:http://www.freebuf.com/articles/rookie/169413.html 一系列用于Fuzzing学习的资源汇总 secist2018-04-30共185833人围观 ,发现 2 个不明物体新手科普 本文主要是向大家推荐一系列,用于fuzzing和Exploit开发初始阶段学习的资源合集,其中将包括相关的书籍,课程 – 免费或收费的,视频,工具,教程,以及一些供大家练习使用的靶机应用. fuzzing书籍: <模糊测试-强制性安全漏洞发掘>作者: Micha…

导读: 你会不会好奇为什么学习好的人会学的越来越好?那些课下不学习的人却比你考的好?一个人是怎么同时拿到好几个学位?为啥反复背的知识要领总是忘?为啥看个书总是不停走神?为啥总是苦逼似得看书直至厌烦? 斯科特·扬(Scott Young)的<如何高效学习>,讲述这位学习达人,利用这套高效的学习理论,10天拿下线性代数.12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机学科的33门课程. 博学家马文·明斯基说:"了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的其他事物相联系.通过联系,你可将想法…

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)在写这篇博客之前,我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现,都是一个版本(对pytorch教程的翻译), 翻译得一点质量都没有,还有一些竟然说做得是词性标注,B,I,O是词性标注的tag吗?真是误人子弟.所以 自己打算写一篇关于pytorch上实现命名实体识别的翻译,加入自己的理解.前面是一些牢骚话 BiLSTM我上篇博客介绍了pytorch实现LSTM 链接,这里是BiLSTM,网络结构图如下 单向的LSTM,当前…