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我们接着上节课讲到的Stern-Brocot树继续往下讲.
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素数阶乘的性质。
素数阶乘的性质。
今天讲完了取整的最后一部分知识,并给第四章数论开了个头。 首先还是以一道例题开始我们今天的课程。
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今天主要讲了取整与递归式的结合,还有取模的相关知识。
首先声明一下,最近这段时间忙毕设,没时间更新博客了,大家见谅。 今天这节课开始讲解取整相关知识,主要是数论相关的了。
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上节课讲到下降阶乘幂和差分运算,这节课继续讲它和差分的各种性质。
上节课讲到下降阶乘幂和差分运算,这节课继续讲它和差分的各种性质。
今天继续讲求和的方法。
今天继续讲求和的方法。
今天讲了多重求和,也就是一个和式由多个下标来指定。 首先是最简单的形式
今天讲了多重求和,也就是一个和式由多个下标来指定。 首先是最简单的形式
今天讲了一种将递归式转化为求和的方法。
今天主要讲了关于递推式和求和的一些方法,主要是成套方法。
今天主要讲了关于递推式和求和的一些方法,主要是成套方法。
这学期提前选修了研究生的课程:具体数学、人工智能前沿、NLP讨论班,就随便记记具体数学每一节课所学的东西吧。 第一节课讲的都是一些很简单的东西,这里就一带而过了。
一般来说,自然语言是由词汇和句法组成的,但是标准的语言模型一般都只用RNN对词汇进行建模,句法信息都是隐式的学习到的,没有办法显式地拿出来使用。所以本文提出的语言模型的变体可以结合结构上的attention,在中间过程中学习到结构信息,然后这层结构信息可以拿来生成句法树,用来做无监督的句法分析。 那么为什么要做无监督的句法分析呢?主要原因还是一些小语种标注语料太少了甚至没有,不能用监督句法分析来做。而且无监督句法分析学到的信息还可以用来增强语言模型或者更为下游的任务的性能,使它们能更好的融合句法结构信息。
一般来说,自然语言是由词汇和句法组成的,但是标准的语言模型一般都只用RNN对词汇进行建模,句法信息都是隐式的学习到的,没有办法显式地拿出来使用。所以本文提出的语言模型的变体可以结合结构上的attention,在中间过程中学习到结构信息,然后这层结构信息可以拿来生成句法树,用来做无监督的句法分析。
inside-outside算法是用来预测一棵句法分析树的概率的算法,算法建立在文法是乔姆斯基范式(CFG)的基础之上,CFG的定义见维基百科。一棵句法分析树的potential定义为它包含的产生式的potential乘积,在PCFG中表示概率,在CRF-CFG中表示特征集合的分数。
很多同学对词云很感兴趣,就是给一段文本,然后根据它的词频,生成出好看的词云,python代码我已经放在github上面了,大家下载下来就能直接用:https://github.com/godweiyang/wordcloud下面我讲讲怎么使用这个代码。
本文的最终目的是将手机微信的聊天记录导出到电脑里,变成txt文本文件,然后对其进行分析。 网上有一些工具也可以完成这个功能,但是基本都是付费的。手动操作的话,找了很多的博客,基本没有完全有效的。最终找到一篇很靠谱的教程:传送门,本文基本参考这篇进行整理。首先上我的github把所有需要的文件下载下来:https://github.com/godweiyang/wechat-explore,用法稍后说明。
本文对成分句法分析近年来的进展做了一个比较完善的总结。分析了多种不同类型的成分句法分析模型(基于转移,动态规划和序列到序列等),比较了它们之间的优缺点,并总结了一些提升它们性能的技巧。最后,本文对成分句法分析的未来发展趋势表明了自己的一些看法
本文对成分句法分析近年来的进展做了一个比较完善的总结。分析了多种不同类型的成分句法分析模型(基于转移,动态规划和序列到序列等),比较了它们之间的优缺点,并总结了一些提升它们性能的技巧。最后,本文对成分句法分析的未来发展趋势表明了自己的一些看法
首先要了解一下我们搭建博客要用到的框架。Hexo是高效的静态站点生成框架,它基于Node.js。通过Hexo,你可以直接使用Markdown语法来撰写博客。相信很多小伙伴写工程都写过README.md文件吧,对,就是这个格式的!写完后只需两三条命令即可将生成的网页上传到你的github上,然后别人就可以看到你的网页啦。是不是很简单?你无需关心网页源代码的具体细节,你只需要用心写好你的博客内容就行。
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