一.基本信息 标题:利用UML语言建模--以图书馆管理系统为例 时间:2016 出版源:内蒙古科技与经济 领域分类:UML:RFID:图书馆:模型: 二.研究背景 问题定义:建立图书馆管理系统 难点:管理系统功能分析 相关工作:利用UML建立业务模型进行分析 三.创新方法 1.用读者管理用例图,流通管理用例图,馆员荐书用例图,借阅卡登录活动图来描述系统中各种用例之间的关系. 四.实验 实验:面向对象的系统分析 要探究的问题:运用面向对象方法,对问题域和系统责任进行分析和理解,对其中的事物和它们之…

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密…

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…

说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率. 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想. 处理思想-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量有多大. 为了减少计算量,常常用一个估计值来代替上面的概率.估计该值常用的方法有 n-gram.决策树.最大熵模型.条件随机出.神经网络等. 以最简单的n-gram为例 n-gram模型有个假设:当前单词出现的概率仅与前面n-…

N元模型 预测要输入的连续词,比如 如果抽取两个连续的词汇,则称之为二元模型 准备工作 数据集使用 Alice in Wonderland 将初始数据提取N-grams import nltk import string with open('alice_in_wonderland.txt', 'r') as content_file: content = content_file.read() content2 = " ".join("".join(["…

预处理 数据集使用Facebook上的BABI数据集 将文件提取成可训练的数据集,包括:文章 问题 答案 def get_data(infile): stories,questions,answers = [],[],[] story_text = [] fin = open(infile,'rb') for line in fin: line = line.decode('utf-8').strip() lno,text = line.split(' ',1) if '\t' in text:…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 2017年6月,Google Brain在论文<Attention Is All You Need>中提出的Transformer架构,完全摒弃了R…

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…

概述 迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式 了解如何使用PyTorch进行迁移学习,以及如何将其与使用预训练的模型联系起来 我们将使用真实世界的数据集,并比较使用卷积神经网络(CNNs)构建的模型和使用迁移学习构建的模型的性能 介绍 我去年在一个计算机视觉项目中工作,我们必须建立一个健壮的人脸检测模型. 考虑到我们拥有的数据集的大小,从头构建一个模型是一个挑战.从头构建将是一个耗时又消耗计算资源的方案.由于时间紧迫,我们必须尽快找出解决办法. 这就是迁移学习拯救我们的时候.这是一个…

阅读目录: 1.背景介绍 2.问自己,UML对你来说有意义吗?它帮助过你对系统进行分析.建模吗? 3.一直以来其实我们被一个缝隙隔开了,使我们对OOAD遥不可及 4.四色原型模式填补这个历史缝隙,让我们真的看见OOAD的希望 5.在四色原型上运用彩色建模增强视觉冲击力 6.通过四色原型模式建模出领域无关模型 7.结束语:建模时你可以不考虑具体实现,但是建模者要懂技术实现 1.背景介绍 至今我都清楚的记得我第一次被面试官问起什么叫”建模“技术时的情景,那是好几年前的事情了,当时是胸有成竹的去面试一…