一、snownlp简介snownlp是什么？SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使...

本文是在Softmax Regression的基础上增加了一个隐含层，实现了Multilayer Perceptron的一个模型，Multilayer Perceptron是深度学习模型的基础，对于Softmax Regression的TensorFlow实现，可以参见博文“TensorFlow实践——Softmax Regression”。对于Multilayer Perceptron的基本原理

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npxmin, xmax = -4, 4xx = np.linspace(xmin, xmax, 100)plt.plot([xmin, 0, 0, xmax], [1, 1, 0, 0], 'k-', label="Zero-one loss")plt.plot(xx, np.where(x

声明：这篇博文主要是对参考文献中的那个PPT的学习之后记下的一些笔记，整理出来与大家一起分享，若笔记中有任何错误还请不吝指出，文中可能会使用到原作者的一些图，若侵犯到作者的权益，还请告知，我会删除，谢谢。一、机器学习的流程应用机器学习算法的流程大致可以分为：收集数据数据处理，提取特征训练模型模型部署模型的应用及反馈具体的衔接关系如下图所示：二、机器学习的关键问题在机器学习中主要有如下的三

一、原来的10大算法2006年，IEEE的数据挖掘会议选出了10大算法：[见点击打开链接]C4.5k-MeansSupport Vector Machines(SVM)AprioriExpectation Maximization(EM)PageRankAdaBoostk-Nearest Neighbors(kNN)Naive BayesClassification and Regre

相比较于图像分类来说，目标检测（Object Detection）不仅需要标记出图像中的物体（通常使用边框标记），同时需要指出该物体是什么。一般比较直观的想法包括以下的三个步骤：得到候选区域；提取候选区域的特征；对该候选区域分类；RCNN（Region with CNN features），又称为基于区域的卷积神经网络，也是基于上述的思路的一种目标检测的方法，基本的思路如下图所示：...

1. 概述DLRM（Deep Learning Recommendation Model）[1]是Facebook在2019年提出的用于处理CTR问题的算法模型，与传统的CTR模型并没有太大的差别，文章本身更注重的是工业界对于深度模型的落地，在文中介绍了很多深度学习在实际落地过程中的细节，包括如何高效训练。在此我们更多的是关注模型本身，尝试揭开DLRM模型的本质。在DLRM模型中，突出解决两个问题

在Linux Shell中进行数学运算，通常可以使用的运算符有：简单运算：let[](())高级运算：exprbc1、let命令let命令是bash内置命令，可以实现简单的算术以及逻辑运算，通过help let命令，可以查询到let命令的具体使用方法。使用方法：#!/bin/shi=10echo $ilet i=i+10 #20echo $ilet "i=i+100" #12

1、多线程的问题引入多线程的最大的特点是资源的共享，但是，当多个线程同时去操作（同时去改变）一个临界资源时，会破坏临界资源。如利用多线程同时写一个文件：#include <stdio.h>#include <pthread.h>#include <malloc.h>const char filename[] = "hello";void* thread(void *id){int

标准库vector类型是C++中使用较多的一种类模板，vector类型相当于一种动态的容器，在vector中主要有一些基本的操作，接下来分别从以下的几个方面总结：vector对象的定义和初始化vector对象的基本操作，主要包括添加元素，遍历等1、vector对象的定义和初始化在vector中主要有四种定义和初始化的方法：1.1、定义空的vector定义的方法为：vector<T> v;1.