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word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具,其是一个Deep Learning(深度学习)模型(实际上该模型层次较浅,严格上还不能算是深层模型,如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层,如Softmax,便更像是一个深层模型),它将词表征成实数值向量,采用CBOW(Continuous Bag-Of-Words Model,连续词袋模型)和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型.具体原理,网上有很多. 本文是在window

问题描述 今年是国际数学联盟确定的"2000--世界数学年",又恰逢我国著名数学家华罗庚先生诞辰90周年.在华罗庚先生的家乡江苏金坛,组织了一场别开生面的数学智力竞赛的活动,你的一个好朋友XZ也有幸得以参加.活动中,主持人给所有参加活动的选手出了这样一道题目: 设有一个长度为N的数字串,要求选手使用K个乘号将它分成K+1个部分,找出一种分法,使得这K+1个部分的乘积能够为最大. 同时,为了帮助选手能够正确理解题意,主持人还举了如下的一个例子: 有一个数字串:312, 当N=3,K=1时

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

今天早上起得晚,想睡好一点,中午来了看了会笔记,然后就比赛了,比赛的时候刚开始状态不是很好,1003T了一发(为啥同样的算法16级的就A了)......很伤,然后看了1009觉得可以推,大概推了半个小时,发现了摆放的椭圆形看了榜,0Y,就放弃了,然后看了1007觉得可以搞,就写了一发数位DP,调试样例过了,交上了T了,然后在本地造了1e5组数据,跑了一下时间,4300ms,超了300ms,没法了,各种优化,然后想到了进制的性质,刚开始想的是如果n在k进制下是回文数,那么在k^p下肯定是回文数,改

今天总的来说有点不在状态,早上七点四十到实验室,接着看昨天的莫比乌斯反演,有在纸上证明了,九点开始训练赛,打的很菜,贪心判断的时候出了错,一直到最后都没调出来,中午回宿舍好好的睡了一觉,下午来的时候接着看莫比乌斯反演,把PoPoQQQ的课件上的题看完了,下午的时候开了点小差,装了一个elementary OS,吃饭后装好了,就没管了,开始补上午的题,就看了B,C没来的及看完,就快到9点了,开始刷BZOJ的题,一道数论,公式推得对不对还不知道,但是交上超时了,到现在还没好...今晚睡个好觉,明天打

分三步1.先分词2.做BEMS标注,同时做词性标注3.训练模型 1.对语料进行分词 拿到测试部的语料或者其他渠道的语料,先对语料进行分词,我刚刚开始是用NS分词的,等CRF模型训练好后,可以直接用CRF进行分词,分完词后要人工核对分词结果,将分词分得不正确的地方修改好 2.标注词性,标注BEMS BEMS所说是中科院的提出一种标注,也有说BEIS的,hanlp用的是BEMSB:开始E:结束M/I:中间 S:单独BEMS标注已经写了一个方法generateCRF在SegAndSave.class中

计算几何学习进入了一个瓶颈啊 = = 有些偏难的东西进展很缓慢 加上最近做题类型确实单一 导致比赛的时候经常写跪 所以打算慢慢进展计算几何内容 每天都做一些常规的水题 先说下计算几何的情况 进入了扫描线部分 和之前普通的矩形周长并啥的画风完全不同了 目前搞出来的东西也挺少 HDU 3124 给你一些平面上不相交的圆 圆上的点的最近距离 平面最近点对有固定套路 但是放到圆上还有半径 不能套用(但据说现场有人考最近点对的做法搞过去了?) 求最近距离 考虑二分 剩下的就是快速判断圆是否相交 我们考虑扫

当训练数据量较小时,采用直接读取文件的方式,当训练数据量非常大时,直接读取文件的方式太耗内存,这时应采用高效的读取方法,读取tfrecords文件,这其实是一种二进制文件.tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数,方便调用. 不知道为啥,从tfrecords中读取数据用于训练时,收敛得更快,更平稳.上面两个图是使用tfrecords的准确率和loss值变化,下面是直接读取文件的准确率和loss值变化. 1 生成记录样本的记录文件 1 root_dir = os.getcwd() 2 3