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String到底是值传递还是引用传递?

参考博客地址:https://blog.csdn.net/u010469514/article/details/80838678java在方法传递参数时,是将变量复制一份,然后传入方法体去执行。总体把握上边这句话就可以了对于基本类型数据,是值传递的,因为方法中的基本类型数据值是直接保存在方法对应的栈帧中的局部变量表中的,所以在方法参数传递时,变量的复制就是把基本数据值复制了一份传入了方法。虚拟机分

#java
iptables failed: iptables --wait -t nat -A DOCKER -p tcp -d 0/0 --dport 1433 -j DNAT --to-destinatio

iptables failed: iptables --wait -t nat -A DOCKER -p tcp -d 0/0 --dport 1433 -j DNAT --to-destinatio

#docker
NLP05_noisy channel model、语言模型、马尔科夫假设

给定一个source,转换成text通过贝叶斯定理,得到如下的公式都是将一个信号来转换成文本信息机器翻译:英译中根据贝叶斯定理,P(英文|中文)表示的是翻译模型, 指的是中文对应的英文翻译,这个是提供好的,通过翻译模型得到的是英到中的对照翻译,不考虑语法P(中文)表示语言模型,用他来保证翻译的语法正确。拼接纠错P(错误|正确)可以表示编辑距离,也就是正确的 和错误的差异P(正确)来保证语法的正确,

#nlp
NLP学习13_ELmo、词向量总结

ELmo解决单词考虑上下文,词向量的表示,动态调整词向量。目前来说最好的方法首先我们通过训练集训练已经得到了back词向量,然后在测试集中,如果出现了这个back单词,我们不是直接使用训练好的词向量,而是将训练好的词向量加上一个根据back在测试集出现位置上下文的一个偏移量, 最终得到back词向量是基于当前测试集上下文的。Elmo1、使用了语言模型的训练框架2、使用了深度学习理解deep mod

#nlp
NLP08_learning分类、专家系统、逻辑推理、解决一个难题的思路

学习的重点是机器学习学习部分可以分为专家系统和基于概率的系统专家系统基于规则实现,概率系统是基于学习的方式做,比如通过深度学习和机器学习的模型专家系统也叫做符号主义概率系统也叫做连接主义目前AI主流发展多的是基于概率的系统,但是专家系统这种解决思路还在大量使用,特别是在金融风控,没有数据的领域。那什么时候该选择哪种系统呢?如果数据量少或者没有时,使用专家系统,设计出一条条规则;如果数据量大,那么使

#nlp
到底了