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发表了文章 2022-05-18
Python operator.itemgetter
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发表了文章 2022-05-18
Pandas GroupBy的使用
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发表了文章 2022-05-18
Ptyhon Pandas常用的操作
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发表了文章 2022-05-18
机器学习（十二）交叉验证实例
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发表了文章 2022-05-18
Python提取中文字符
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发表了文章 2022-05-18
Tensorflow教程(7) 命令行参数tf.flags的使用
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发表了文章 2022-05-18
MySQL的JOIN用法
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。
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发表了文章 2022-05-18
Python读写配置文件
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发表了文章 2022-05-18
机器学习（十一）时间序列模型
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 806. Number of Lines To Write String
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发表了文章 2022-05-18
k-means算法原理及实战
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发表了文章 2022-05-18
最大连续子序列和
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发表了文章 2022-05-18
NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别
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发表了文章 2022-05-18
pyltp的使用教程
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 867.Transpose Matrix
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 876. Middle of the Linked List
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 852. Peak Index in a Mountain Array
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 887. Projection Area of 3D Shapes
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 832. Flipping an Image
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发表了文章 2022-05-18
Leetcode-Easy 709. To Lower Case
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发表了文章 2022-05-18
Python 将word与id之间相互转换的方法
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发表了文章 2022-05-18
Char RNN原理介绍以及文本生成实践
Char-RNN，字符级循环神经网络，出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。Char-RNN模型是从字符的维度上，让机器生成文本，即通过已经观测到的字符出发，预测下一个字符出现的概率，也就是序列数据的推测。现在网上介绍的用深度学习写歌、写诗、写小说的大多都是基于这个方法。
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发表了文章 2022-05-18
文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用
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发表了文章 2022-05-18
Python 中argparse模块的使用
Python解析命令行读取参数有两种方式：sys.argv和argparse
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发表了文章 2022-05-18
PageRank算法原理与实现
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发表了文章 2022-05-18
卷积神经网络(CNN)介绍与实践（二）
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发表了文章 2022-05-18
卷积神经网络(CNN)介绍与实践（一）
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发表了文章 2022-05-17
文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类
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发表了文章 2022-05-17
20 newsgroups数据介绍以及文本分类实例
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发表了文章 2022-05-17
文本特征提取-TfidfVectorizer和CountVectorizer
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发表了文章 2022-05-17
Python 使用collections统计词频
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发表了文章 2022-05-17
Python itertools的使用
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发表了文章 2022-05-17
Python pickle的使用
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发表了文章 2022-05-17
《Reasoning about Entailment with Neural Attention》阅读笔记
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(6) tf.Variable() 和tf.get_variable()
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(5) 随机数实例
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发表了文章 2022-05-17
神经网络中的激活函数-tanh
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发表了文章 2022-05-17
End to End Sequence Labeling via Bidirectional LSTM-CNNs-CRF论文
传统改机的序列标注系统，需要大量的针对特定任务的手工特征和经过预处理的数据。在这篇文章中，作者引入了一种创新的神经网络结果，使用Bi-LSTM、CNN和CRF相结合的网络结果，使模型能够从词和字级别表示中学习和收益。作者指出他们的系统是真正意义上的端到端结果，不需要任何特征工程或者数据预处理工作，因此可以广泛应用于各种序列标注任务。该模型在PennTreebank WSJ词性标注任务和CoNLL 2003 词性标注数据集上取得优异的成绩，前者97.55%的准确率，后者取得91.21%的F1值。
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发表了文章 2022-05-17
Python使用numpy生成批量数据
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(4)-Attention机制
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(3)-embedding_lookup用法
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发表了文章 2022-05-17
Python中defaultdict用法
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发表了文章 2022-05-17
Contrastive Loss(对比损失)
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(2)-基本函数使用
本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用
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发表了文章 2022-05-17
TensorFlow教程(1)：MNIST数据的单层逻辑回归代码
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发表了文章 2022-05-17
Python中的zipfile模块使用实例
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发表了文章 2022-05-17
斯坦福tensorflow教程(七)-tensorflow 实现逻辑回归
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发表了文章 2022-05-17
浅谈Python内置函数chr、ord
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发表了文章 2022-05-17
Python中namedtuple使用
Python中存储系列数据，比较常见的数据类型有list，除此之外，还有tuple数据类型。相比与list，tuple中的元素不可修改，在映射中可以当键使用。tuple元组的item只能通过index访问，collections模块的namedtuple子类不仅可以使用item的index访问item，还可以通过item的name进行访问。可以将namedtuple理解为c中的struct结构，其首先将各个item命名，然后对每个item赋予数据。
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发表了文章 2022-05-17
codecs模块-完成字符编码
字符的编码是按照某种规则在单字节字符和多字节字符之间进行转换的某种方法。从单字节到多字节叫做decoding，从多字节到单字节叫做encoding。在这些规则中经常用到的无非是UTF-8和GB2312两种。
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2022-05-24
图神经网络02-图与图学习(下)
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发表了文章
2022-05-23
librosa音频处理教程
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2022-05-23
基于Trie 树实现简单的中文分词
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发表了文章
2022-05-23
一种好用的树结构：Trie树
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发表了文章
2022-05-23
2022搜狐校园 情感分析 × 推荐排序 算法大赛 baseline
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发表了文章
2022-05-23
【NLP最佳实践】Huggingface Transformers实战教程
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发表了文章
2022-05-23
[NLP比赛推荐]商品标题实体识别
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2022-05-23
实体识别(2) -命名实体识别实践CRF
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2022-05-23
NLP/多模态 比赛
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发表了文章
2022-05-23
Bert预训练新法则！
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发表了文章
2022-05-23
文本分类还停留在BERT？对偶比学习框架也太强了
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发表了文章
2022-05-23
比赛推送:图像/表格/CV/NLP，多线程开启！
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2022-05-23
【DCIC2022】科技金融子赛道验证码识别0.65+ baseline
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定
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发表了文章
2022-05-23
【论文笔记】Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程 5: 训练技巧
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程 4: 自定义模型
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程 3:自定义数据流程
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程 2: 自定义数据集
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发表了文章
2022-05-23
MMsegmentation教程1：学习配置文件
