转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法:  动量算法直观效果解释:   如图所示,红色为SG

Spring AOP基于配置文件的面向方法的切面 Spring AOP根据执行的时间点可以分为around.before和after几种方式. around为方法前后均执行 before为方法前执行 after为方法后执行 这里只对around的方式进行介绍.本文只是摘录相应的思路,许多辅助类和方法不一一给出.因此下述方法并不能正常运行. 定义忽略权限检查注解类 @Documented @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.

之前买了一本书,叫<架构探险-从零开始写Java Web框架 >(不推荐购买-),一本标题党书籍!但是我很推崇作者写代码的方式,就是基于TODO的方式进行开发! 个人认为以基于TODO的方式进行开发,至少有如下几点优势: 有助于理解需求 有助于梳理业务流程 有助于任务拆解和代码封装 TODO即注释 更易于进入心流体验 同时还能避免如下两种情况: 下面我以Blog的创建流程为例,来演示基于TODO的开发方式,并说明为何基于TODO的开发方式有如上优势! 后端的开发框架请见Web开发框架推导! 流

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

应学习之需,最近一段时间阅读了一篇论文,特写下总结,若有纰漏,还望指出. 目录 引言 推荐机制 实现 评估 心得 1.1 为什么要了解移动用户的隐私期望 1.移动设备的广泛使用存在一些潜在的隐私威胁和信息泄漏. 2.系统供应商针对这个问题已经提出了相应措施,例如:苹果的iOS系统可以让用户控制应用是否可以访问特定的敏感数据源.Android平台同样也有类似的细粒度权限控制机制.然而,存在自身缺点:不包括所有的用户都具备知识背景能够正确地进行隐私配置.同时是一项乏味且具有挑战性的工作.用户体验不高

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法 1 导引 我们在上一篇博客<知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法>中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐.这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐.不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的.目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

新人熟悉项目必备工具!基于SpringAOP开发的一款方法调用链分析插件,简单到只需要一个注解,异步非阻塞,完美嵌入Spring Cloud.Dubbo项目!再也不用担心搞不懂项目! 很多新人进入一家新公司后,最头疼的就是如何快速了解公司的业务和项目架构. 因为文档很少,没有文档,或者是文档严重落伍, 根本没法看:如果你碰到一个特别热心的老员工,事无巨细地给你讲,随时在你身边答疑解惑, 那简直是天大的好运气, 现实是大家都很忙,没人给你讲解. 很快就要深入项目做开发了,怎么办呢? 我在加入新公司

基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 这段时间在看基于字典的单帧图像超分辨率重建,本篇主要是对这块做个笔记记录. 基本原理 预处理 1.准备好用于字典训练的低分辨率图像LR及与之对应的高分辨率图片HR. 2.将低分辨率图像双线性或者三次方插值到高分辨率图像相同大小,得到MR. 3.将MR图像分成若干个3x3或者5x5之类的小块,小块之间有1x1或者2x2之类的重叠区域,

经常有一种情景是这样的:我们索引了N年的文章,而查询时候无论直接用相关度.或者用时间排序,都是比较鲁莽的:我们想要一种既要相关度比较高,又要时间上比较新的文章. 这时候的解决办法就是,自定义日期衰减的ValueSourceQuery,然后在正常normalQuery的基础上后遭CustomScoreQuery即可. 下面给出2种在solr中使用日期衰减的方法 比如我们的索引中的时间字段是time,正常查询是title:哈哈 keyword:哈哈, 1.使用已有的各种functionQuery的组

DataTable.Compute(String, String) 方法 定义 命名空间:System.Data 程序集:System.Data.dll, netstandard.dll, System.Data.Common.dll 计算用来传递筛选条件的当前行上的给定表达式. https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.data.datatable.compute?view=netframework-4.8 Compute函数的参数就

 springAOP即面向切面编程,可以在方法执行过程中动态的织入增强逻辑,其使用步骤为: 1. 导入aop模块的jar包,或在maven中添加依赖:spring-aspects 2. 定义目标类和目标方法,即需要增强的类和方法 3. 定义切面类和通知方法 4. 指定通知方法何时何地织入,即在切面类中添加切点和切面注解 5. 将目标类和切面类注册到同一个springIOC容器中 6. 告诉容器哪个是目标类.哪个是切面类,即在切面类上添加@Aspect注解 7. 如果容器中存在多个切面类且需要排序

has(selector选择器或DOM元素)   将匹配元素集合根据选择器或DOM元素为条件,检索该条件在每个元素的后代中是否存在,将符合条件的的元素构成新的结果集. 下面举一个例子: <ul> <li>list item 1</li> <li>list item 2 <ul> <li><div><span>a</span></div>list item 2-a</li> &

# models.py update_time = models.DateTimeField(verbose_name=u'更新时间', default=timezone.now) 问题:天 与 小时的中间带 T 解决方法: # serializers.py class WaterDeviceSerialiser(ModelSerializer): # 设置日期格式化格式 update_time = serializers.DateTimeField(format='%Y-%m-%d %H:%M

系统环境: win2008r2+ sql2008r2 +Visual Studio2010+sharepoint 2010 A.如果已经建立了web application  例如名字为: http://luoku.cn/ 需要进入SharePoint 2010 Management Shell,执行下列命令: $w = Get-SPWebApplication "http://luoku.cn/" $w.UseClaimsAuthentication = 1 $w.Update()

在实际的项目里,ajax的应用频率很高,所以尽管jquery或者其他的一些类似的js库做了非常不错的封装,仍然有进一步封装简化的空间和必要 举一个例子,很久很久以前,我的ajax是这么写的: $.ajax({ url: 'www.baidu.com/getInfo', type: 'POST', data: { name: 'jack', age: 18 }, dataType: 'json', success: function(resp){ // callback }, error: fun