本文首发于微信公众号「对白的算法屋」,来一起学AI叭 一.Word2vec CBOW(Continuous Bag-of-Words):每个词的含义都由相邻词决定. Skip-gram:依据分布的相似性,一个词的含义可以通过上下文获得. 注:Skip-gram 是预测一个词的上下文,而 CBOW 是用上下文预测这个词 1.1 CBOW (one-word context): 1.2 CBOW (Multi-word context): 1.3 Skip-gram: 二.计算效率优化技术 2.1 …

C语言是面向过程的,而C++是面向对象的 C和C++的区别: C是一个结构化语言,它的重点在于算法和数据结构.C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入(或环境条件)进行运算处理得到输出(或实现过程(事务)控制). C++,首要考虑的是如何构造一个对象模型,让这个模型能够契合与之对应的问题域,这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程(事务)控制. 所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决问题的思想方法不一样.之所以说C++比C更先进,是因为" 设计这个概念已经被融入到C++之中…

DOM是所有前端开发每天打交道的东西,但是随着jQuery等库的出现,大大简化了DOM操作,导致大家慢慢的“遗忘”了它的本来面貌.不过,要想深入学习前端知识,对DOM的了解是不可或缺的,所以本文力图系统的讲解下DOM的相关知识,如有遗漏或错误,还请大家指出一起讨论^ ^. 一.DOM是什么? DOM(文档对象模型)是针对HTML和XML文档的一个API,通过DOM可以去改变文档. 这个说法很官方,大家肯定还是不明白. 举个例子:我们有一段HTML,那么如何访问第二层第一个节点呢,如何把最后一个节…

转载自:http://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617 词向量 word2vec也叫word embeddings,中文名“词向量”,作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量(Dense Vector).在word2vec出现之前,自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号,也就是One-Hot Encoder. 杭州 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,……,0,0,0,0,0,0,0] 上海 [0,0,0,0,…

DOM是所有前端开发每天打交道的东西,但是随着jQuery等库的出现,大大简化了DOM操作,导致大家慢慢的“遗忘”了它的本来面貌.不过,要想深入学习前端知识,对DOM的了解是不可或缺的,所以本文力图系统的讲解下DOM的相关知识,如有遗漏或错误,还请大家指出一起讨论^ ^. 一.DOM是什么? DOM(文档对象模型)是针对HTML和XML文档的一个API,通过DOM可以去改变文档. 这个说法很官方,大家肯定还是不明白. 举个例子:我们有一段HTML,那么如何访问第二层第一个节点呢,如何把最后一个节…

上篇文章讲了TCP拥塞控制机制的原理,没看过的不妨看下:5分钟读懂拥塞控制,这篇文章讲讲TCP流量控制机制. 一.为什么需要流量控制? 双方在通信的时候,发送方的速率与接收方的速率是不一定相等,如果发送方的发送速率太快,会导致接收方处理不过来,这时候接收方只能把处理不过来的数据存在缓存区里(失序的数据包也会被存放在缓存区里). 如果缓存区满了发送方还在疯狂着发送数据,接收方只能把收到的数据包丢掉,大量的丢包会极大着浪费网络资源,因此,我们需要控制发送方的发送速率,让接收方与发送方处于一种动态平衡…

理解:http://www.shuang0420.com/2017/03/21/NLP%20%E7%AC%94%E8%AE%B0%20-%20%E5%86%8D%E8%B0%88%E8%AF%8D%E5%90%91%E9%87%8F/ 模型代码参考:https://samaelchen.github.io/word2vec_pytorch/…

  在接下来的叙述里我首先会说明happens-before规则是干什么用的,然后用一个简单的小程序说明happens-before规则 一.happens-before规则 我们编写的程序都要经过优化后(编译器和处理器会对我们的程序进行优化以提高运行效率)才会被运行,优化分为很多种,其中有一种优化叫做重排序,重排序需要遵守happens-before规则,不能说你想怎么排就怎么排,如果那样岂不是乱了套. happens-before部分规则如下: 1.程序顺序规则:一个线程中的每个操作happ…

前言 说到IO模型,都会牵扯到同步.异步.阻塞.非阻塞这几个词.从词的表面上看,很多人都觉得很容易理解.但是细细一想,却总会发现有点摸不着头脑.自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的,每次看相关资料弄明白了,然后很快又给搞混了.经历过这么几次之后,发现这东西必须得有所总结提炼才不至于再次混为一谈.尤其是最近看到好几篇讲这个的文章,很多都有谬误,很容易把本来就搞不清楚的人弄的更加迷糊. 最适合IO模型的例子应该是咱们平常生活中的去餐馆吃饭这个场景,下文就结合这个来讲解一下经典的几个IO模型.在此之前,先…

最近在学习svm算法,借此文章记录自己的学习过程,在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计,若有不足的地方,请海涵:svm算法通俗的理解在二维上,就是找一分割线把两类分开,问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开,但哪条线是最优的呢,这就是我们要考虑的问题: 首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线,把两类分开如下图所示,那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W 和 b 的值:在SVM中最优分割面(超平面)就是:能使支持向量和超平面最小距离的最大值: 我们的目标是寻找一个…