1.为什么需要requirements.txt但我们将打包好的python项目给别人使用时，由于python环境不一致，那么使用的人需要逐个检查import 导入的包，逐个安装。这样不方便，为了是他人使用方便我们可以在项目中导出自己使用的包requirements.txtrequirements.txt常见的格式为:requests>=1.2.0Flask==0.10.1别人使用时只需要执行

原文知乎: 传统文本匹配算法详解（附代码）.文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹

unity,vscode开发环境配置

1.必要条件1.Pycharm pro(专业版)，pycharm CE(社区版没有这个功能)2. 安装好docekr服务的docker服务器（可以是远程服务器，可以是本地）3. docker 服务器上有准备好环境的容器2.服务器上开启docker远程服务# 修改docker服务的配置文件(文件名可能不一样，但是类似的只有一个文件)vim /lib/systemd/system/docker.ser

假设我们有机器A,B。我们需要把机器A上运行的容器转移到B上，可以按照以下方式机器A的操作#提交容器为本地镜像docker commit -m="yangdongquan_ner_fast_api" -a="ydq" yangdongquan_nlppytorch_env yangdongquan_fast_api_server:1.0#将本地镜像存储成tar文件docker save -o /d

开启ssh服务保证自己的docker暴露22端口，需要在新建docker时增加参数，命令如下所示：docker run -p 5a:22 --runtime=nvidia -it --name xiechong_ssh_test -v /home/training:/data xxxxx /bin/bash进入自己的docker执行命令：apt-get update（更新docker的apt命令）

条件随机场CRF与Attention机制结合，又发展成了Transformer-CRF、BERT-BiLSTM-CRF等模型，使中文分词、命名实体识别、词性标注效果又有显著提高。条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是自然语言处理的基础模型，广泛应用于中文分词、命名实体识别、词性标注等标注场景。条件随机场CRF与深度学习结合，产生了BiLSTM-CRF、BiLSTM

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回归分析的五个基本假设最近读到一篇很棒的文章，介绍了回归分析的五个基本假设，假设失效的影响及检验方法，现总结归纳如下。为己乃梳理巩固，亦期能有助于各位。综述回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。以便通过观察特定变量（自变量），来预测研究者感兴趣的变量（因变量）。总的...

这里需要创建overlay网络是多台宿主机的容器可以通过网络连接选定一台机器为主节点master命令执行完之后，会有其他节点加入该网络的命令提示，在其他节点上输入该命令后就加入了该网络。