1.插件设置2.调出终端3. 从远程Git仓库获取项目源码将远程仓库项目克隆到本地仓库和IDE工作区4.修改部分源码，提交到远程仓库项目上右击，选择Git菜单，执行git add、git commit命令，在弹出界面下拉框中选择相应命令5.从远程仓库获取新的提交6.创建新分支，并在分支上开发7.将分支提交到远程Git仓库8.分支合并到主干9.打tag和删除tag10.更新远程，解决冲突并提交...

在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（Exclusive Locks，即X锁）和共享锁（Share Locks，即S锁）。当数据对象被加上排它锁时，其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。多个事务同时在数据库中运行时，查看GP库所有表锁。

当requires_grad = False，则不保留梯度，因此即便在optimizer中注册了参数，也没有梯度可以用来更新参数，因此参数不变。不过不影响梯度继续反向传播，即假设某一层（例如第三层）参数的requires_grad为False或True，前面层（第1或2层）参数的梯度都不变。requires_grad 表达的含义是，这一参数是否保留（或者说持有，即在前向传播完成后，是否在显存中记录

如下图所示，Attention机制将目标字和上下文各个字的语义向量表示作为输入，首先通过线性变换获得目标字的Query向量表示、上下文各个字的Key向量表示以及目标字与上下文各个字的原始Value表示，然后计算Query向量与各个Key向量的相似度作为权重，加权融合目标字的Value向量和各个上下文字的Value向量，作为Attention的输出，即：目标字的增强语义向量表示。在此基础上，神经网络

机器学习主要有四个流程：问题建模。明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当的评估指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。特征工程。完成问题建模、对数据进行筛选和清洗之后的步骤，就是对数据抽取特征，即特征工程。模型选择。经过特征工程得到一份高质量的特征之后,需要考虑哪个模型能够更准...

环境：win10安装tesseract-ocr报错：已经在系统变量path添加路径，并在系统变量中新建TESSDATA_PREFIX变量，明明之前安装过一次没哟任何问题，有点上头。最后在网上查找说是在终端窗口设置环境变量：SET TESSDATA_PREFIX=D:\Tesseract-OCR亲测可行！使用tesseract测试...

目录监督学习非监督学习半监督学习强化学习懒散学习法积极学习法监督学习1）训练数据有标柱类别；2）指根据训练数据学习一个模型，然后能对后来的输入做预测；3）输入变量和输出变量可以是连续的，也可以是离散的。若输入变量和输出变量均为连续变量，则称为回归；输出变量为有限个离散变量，则称为分类。4）必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这...

目录前言国内外问答系统研究现状国内​国内问答系统前言理技问答系统(Question Answering System, QA)是一个综合了多种技术的复杂系统，是信息检索系统的一种高级形式。它采用自然语言处理技术，一方面更加人性化完成对用户疑问的理解；另一方面更加高效的信息检索完成正确答案的生成。国内外问答系统研究现状国内国内问答系统...

举个例子，我们可以把“苹果”这个单词映射成一个向量[0.2, 0.9, -0.1, ...]，把“香蕉”映射成[0.5, -0.3, 0.8, ...]，这样计算机在看到向量[0.2, 0.9, -0.1, ...]时，就能够理解这个单词是“苹果”了。如果我们只是用数字表示，那么计算机只能知道它们是不同的单词，无法确定“猫”和“狗”更接近，还是“鱼”和“跑”更接近，因为他们之间的数值都相差1。这需

在设置-语言格式设置中打开设置的界面：这些基本就满足需求了，如果需要自己单独设置自己想要的颜色，也可以到notepad的stylers.xml这个文件里修改，打开stylers.xml这个文件，当然了，用Notepad++ 打开完全没问题。找到其中的787行，注意有这样的内容：name=”Selected text colour” ，说明这一行定义选中文字的颜色。继续往后看，bgColor=”c0