在安装torch时，可能由于mkl的版本与pytorch的版本不一致导致，或者缺少mkl依赖包，因此需要安装稳定的MKL依赖。

transformer模型是当前大红大热的语言模型，今天要讲解的是transformer中的positional encoding(位置编码).我们知道，transformer模型的attention机制并没有包含位置信息，即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的，这当然是不符合实际的。因此，在transformer中引入位置信息相比CNN, RNN等模型有更加重要的作.

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可以从二进制Numpy文件找到自己想要的版本下载，我选择的是numpy-1.11.2版本，下载完成后，在开始菜单输入cmd（或同时按window+R，输入cmd），enter后进入命令行；接着，在命令行进入你的numpy文件下载的路径，输入python setup.py install 便可进行安装，耐心等待即可。

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不知道最近各位小伙伴打开matlab会不会出现需要重新激活的问题，如下：刚开始我一脸懵逼，后来在网上查了一下，发现原来是许可证过期了，如下：该license file的截止日期是2017-11-11（好吧，这说明我已经很久没打开过matlab了），所以就会出现需要重新激活的情况。解决方案很简单：先找到你下载的破解文件（如下图）：从里面把license file 找出来（

最近项目中要用到copy机制，尝试了《文本生成系列（一）seq2seq中的copy机制》中的方法，发现处理OOV字符这一块处理起来不是很方便（可以实现），相对来说，Pointer Generator Network更简洁一些。Pointer Generator Network的动机有两个：1. 处理OOV问题；2. 解决生成模型重复生成的问题。1. Sequence-to-sequence att

我们知道，在NLP领域，特别是工业界中，标签数据是很难获得的，很多时候会面临数据量太小的问题，这个时候，文本数据增强可以有效地帮我们缓解这个问题。我本人在今年的科大讯飞AI大赛中也使用了下文提到的一些方法，并提升了5个百分点左右（后续的文章会详细介绍，请持续关注…），可以说效果是相当明显，所以说数据增强方法绝对是值得大家花点时间学习的。本篇文章，我们将介绍常用的文本数据增强方法，并提供相应的参考文

基于PCA+SVM的人脸识别算法流程：（1）输入训练数据，数据预处理；（2）进行PCA降维；（3）进行多分类的SVM训练(人脸识别为多分类问题，可分为多个二分类SVM分类器)；（4）输入检测数据并利用上一步的训练结果进行分类；（5）计算准确率并显示结果。网上关于PCA用于人脸识别的文章有很多，大家可以参考这篇文章 Matlab PCA+SVM人脸识别(一)，我的代码部分是参