<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Raymond编程路]]></title><description><![CDATA[想做大佬的菜鸡，Dale的fans]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Raymond_MY]]></copyright><item><title><![CDATA[global-to-local memory pointer networks for task-oriented dialogue]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/96370363</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/96370363</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Thu, 18 Jul 2019 21:04:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[global-to-local memory pointer networks for task-oriented dialogue
论文解决的问题：在任务型对话系统中有效地利用外部知识库信息
模型：使用GLMP全局到本地记忆指针网络解决上述问题
Introduction
目前对话系统面临的一个问题是，端到端的学习很难将外部的知识库和生成的系统回复结合起来。主要原因是一个大型的动态知识库很难去编码...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NLP-tutorial代码笔记2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/95240543</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/95240543</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Tue, 09 Jul 2019 22:02:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在每次后面都会加上一个Q&amp;A部分，就是每次有人看完，讲完后的问题，或者是一些不全面的方面，以问答的形式呈现出来。
现在开的坑系列是Github上一个即将3k+Star的NLP-tutorial项目，里面是一些NLP方面的Deep-learning代码，框架Tensor和Torch都有，而且实现行数基本都控制在了100行以内，比较适合去研究一下。这样之后搭框架的时候就会明白许多了。
项目地...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NLP-tutorial代码笔记1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/94598730</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/94598730</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Thu, 04 Jul 2019 19:24:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在开的坑系列是Github上一个即将3k+Star的NLP-tutorial项目，里面是一些NLP方面的Deep-learning代码，框架Tensor和Torch都有，而且实现行数基本都控制在了100行以内，比较适合去研究一下。这样之后搭框架的时候就会明白许多了。
项目地址：https://github.com/graykode/nlp-tutorial
第一部分是基本的Embeddeding...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java中的异常处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93410815</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93410815</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 23 Jun 2019 21:46:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[异常
异常：是程序执行中的非正常事件，程序无法再按预想的流程执行。
可以将错误信息传递给上层调用者，并报告“案发现场”的信息。
也是return之外的第二种退出方式
在JAVA中，用类的形式对不正常情况进行了描述和封装对象。当程序出现问题时，调用相应的处理办法。
描述不正常情况的类，就称为异常类。将流程代码和异常代码进行分离。
异常就是JAVA通过面向对象的思想，将问题封装成了对象。用异常类对其进...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Travis-ci 自动集成使用Eclipse生成build.xml]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93408828</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93408828</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 23 Jun 2019 21:13:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[老师给了仓库加入了一个自动集成的功能，以后如果脱离了IDE的话就要手动集成或者利用这种自动集成工具来帮助集成，建议大家学学配置，这一次配置遇到了很多坑，在这里总结一下。
首先我是在Eclipse中配置的。
首先在百度上查了查，发现要先有.travis.yml，所以就照着网上的来了一遍。
就三行
language: java
jdk:
 - oraclejdk8

然后push上去，发现它开始自动集...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决每次上传GitHub需要输密码以及无权限的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93408690</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93408690</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 23 Jun 2019 21:12:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[Github上传到自己仓库失败
我开始上传GitHub的时候，每次都显示上传失败，没有权限。要么就是每次都要我输入密码，很麻烦，想要简单一点，就直接push就好的那种。
开始找方法，发现如果利用ssh作为加密传输的话，不用每次都验证身份了，而且权限也是开放的，所以就想搞一套。以下是踩完坑后的正确流程：
打开git bash 或者 windows powershell也行。输入以下的代码，用你的Gi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[软件构造Lab1笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93403093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/93403093</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 23 Jun 2019 21:10:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里是软件构造Lab中遇到的问题中的笔记，会随时更新，遇到问题就会放上来。所以时间上会有些出入，前期知识点可能也显得简单，但毕竟是从零开始的Java学习和软件构造。一点点慢慢积累吧~]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AAAI 2018| Improving Review Representations with User and Product Attention Sentiment Classification]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/89034151</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/89034151</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Thu, 04 Apr 2019 21:52:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近有一个计划——40篇论文储备计划，是老班要求的。有的解读可能会放上来，有的不会。同时会把论文的地址放出来，希望能传播一些好文章吧~
论文名称：Improving Review Representations with User Attention and Product Attention for Sentiment Classification
论文链接：https://arxiv.org/...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HIT哈工大2019春软件构造笔记Charpter3-3.1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/88876871</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/88876871</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2019 21:18:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[软件构造笔记Chapter33.1 Data Type and Type Checking 数据类型与数据类型检验本节目标1 Data type in programming languages2 Static/Dynamic data types3 Types checking4 Mutability and ImmutabilityImmutability 不变性 --- 重要的设计原则5 S...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HIT哈工大2019春软件构造笔记Week1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/88427694</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/88427694</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Tue, 12 Mar 2019 21:26:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[软件构造笔记Week1课程简介个人看法课程目标与要求Goals of this CousreGrading policyReading materialsChapter 1: Views and Quality Objectives of Software Construction1-1 Multi-Dimensional Views of Software Construction 软件构造中的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GIT初级入门至中级操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/87721273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/87721273</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2019 17:39:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[GIT 初级入门至中级操作前言搭建环境安装UbuntuWindows初始化基本操作CloneInit工作流程add &amp;amp; commitpush分支与合并分支操作新建分支切换分支合并分支删除分支
前言
下学期软件构造课要用到Java+Git联动，老师很早就让我们去学一下，寒假一直在弄别的，没管这些。其实我自己用Git+Github也差不多有些时间了。遇到不懂的就直接去Google/Baidu搜...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[哥伦比亚大学NLP笔记（任务部分）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/87199089</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/87199089</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Wed, 13 Feb 2019 18:56:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[此帖是我的个人任务部分，如果要看我个人的完整笔记请移步https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86681928
个人完整笔记之后会逐步更新的。
Week8 1-4

Week9 1-3

Week10 1-3


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[哥伦比亚大学NLP笔记（个人笔记，更新到Week6）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86681928</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86681928</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Mon, 28 Jan 2019 19:45:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[








]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course5 Week3 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86633342</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86633342</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Fri, 25 Jan 2019 15:47:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[Sequence models &amp;amp;amp; Attention mechanism3.1 基础模型(Basic Model)
3.1 基础模型(Basic Model)
这一周，我们将会学习seq2seq（sequence to sequence）模型

比如现在，我们有一句中文：“很棒的一天！”你想把它翻译成英文“What a nice day!”，这也是很多翻译软件做的事情。和之前一样，我们用...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course5 Week1 循环序列模型(Recurrent Neural Networks)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86564350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86564350</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 20 Jan 2019 21:29:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Recurrent Neural Networks1.1 Sequence Models1.2 数学符号(Notation)样本及数据的表示单个单词的表示1.3 循环神经网络模型(Recurrent Neural Network Model)简单神经网络的问题RNN1.4 通过时间的反向传播（Backpropagation through time）1.5 不同类型的循环神经网络（Differen...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course4 Week3 目标检测（Object detection）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86560238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86560238</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Sun, 20 Jan 2019 15:36:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[Object detection3.1 对象定位（Object localization）3.2 特征点检测（Landmark detection）3.3 目标检测（Object detection）滑动窗口目标检测3.4 卷积的滑动窗口实现(Convolutional implementation of sliding windows)将全连接层转化为卷积层卷积实现滑动检测3.5 Boundin...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course4 Week1 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86543328</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86543328</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Fri, 18 Jan 2019 17:49:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[Foundations of Convolutional Neural Networks1.1 计算机视觉(Computer Vision)1.2 边缘检测示例(Edge detection example)边缘检测卷积的具体操作1.3 更多边缘检测内容(More edge detection)更多的栗子~更多的卷积分类器将分类器中的数字作为参数来学习1.4 Padding出现的问题解决方法两种填...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course3 Week1 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86530220</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/86530220</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Thu, 17 Jan 2019 21:29:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[ML strategy[1]1.1 为什么是ML策略？(Why ML Strategy?)1.2 正交化(Orthogonalization)关于正交化的引例电视机调整图像汽车操控（逮虾户~）ML中的正交化过程1.3 单一数字评估指标(Single number evaluation metric)查准率(precision)和查全率(recall)使用调和平均数来将两个指标转化为一个指标1.4 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[P2P]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/85802374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/85802374</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Fri, 04 Jan 2019 21:44:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[
计算机系统
大作业
题 目 程序人生-Hello’s P2P
*
计算机科学与技术学院
2018年12月
摘 要
hello，作为每个计算机入门新手都会敲下的程序。它的背后隐藏着诸多秘密。从预处理、编译、汇编、链接、fork()、exceve()、异常控制流、虚拟内存、系统I/O。这些都是计算机系统背后真正的高深的内容。本文就试图从hello这个简单的程序出发，逐步揭示计算机系统背后的奥秘。
*...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Deeplearning,ai之学习笔记 Course2 Week2 Optimization algorithms]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/85616306</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raymond_MY/article/details/85616306</guid><author>Raymond_MY</author><pubDate>Wed, 02 Jan 2019 20:27:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[Optimization algorithms2.6 动量梯度下降法(Gradient descent with Momentum)一个普通batch/mini-batch的学习过程Momentum的方法RMSprop(root mean square prop算法)一个普通的batch/mini-batch学习过程
2.6 动量梯度下降法(Gradient descent with Moment...]]></description><category></category></item></channel></rss>