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RSS订阅原创 基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别
论文阅读 20201. 解决问题将幽默等级识别为自然语言推理任务，将幽默文本划分为铺垫和笑点两部分，提出对两者之间的关系进行建模可以显著提升模型识别幽默等级的性能。2. 创新点（贡献）本文基于多种嵌入表示融合的幽默文本表示，提出了一种基于局部和全局语义理解的神经 网络模型，分别从单词级别和子句级别提取幽默文本特征。本文提出了一种基于交互语义关联特征的神经网络模型，对幽默文本中幜铺垫帢和幜笑点帢的 关联信息进行建模以抽取幽默语义关联特征。本文使用基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别方法，在
2022-05-03 12:14:10
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原创 PyTorch提高（三）fastai
一、介绍fastai将训练一个准确的神经网络变得十分简单。fastai库是基于他的创始人Jeremy Howard 等人开发的 Deep Learning 课程深度学习的研究，为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一、一致界面的深度学习库，可以做到开箱即用。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是其他模型。fastai 是目前把易用性和功能都做到了极致的深度学习框架，正如Jerem
2022-05-03 11:05:50
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原创 PyTorch提高（二）可视化
Visdom可视化Visdom是Facebook在2017年发布的一款针对PyTorch的可视化工具。安装Visdom的安装很简单，直接使用命令pip install visdom安装即可。 在安装完成后，使用命令python -m visdom.server 在本地启动服务器，启动后会提示It’s Alive! You can navigate to http://localhost:8097 这就说明服务已经可用，我们打开浏览器，输入http://localhost:8097 即可看到页面。端口
2022-04-29 16:35:00
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原创 PyTorch提高（一）Fine-tuning
Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过一个已有的标记数据的领域向未标记的数据领域进行迁移，从而训练出适用该领域的模型。迁移学
2022-04-29 16:14:49
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原创 Java提高开发速度
java开发提速小工具（开发工具Idea）mybatis-plus逆向工程代码生成工具常用快捷输入，如sou,fori等设置sout、psvm快捷键输入 作者、时间等注释格式设置附带黑马java学习路径：2022黑马程序员Java学习路线图小白学习java用过的一些设置或者工具，整合一下，方便以后使用。学习整理ing。。。...
2022-04-26 17:18:58
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原创 PyTorch实战（三）通过sin预测cos
循环神经网络十分擅长处理时间相关的数据，下面我们就通过输入sin函数，输出cos函数来实际应用import torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torch import optimimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib.animationimport math, random#定义超参数
2022-04-11 19:46:41
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原创 PyTorch实战（二）MNIST手写体数字识别
数据集介绍MNIST包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，被称为是CV里的“Hello World”手写数字识别实现import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transforms#定义参数batch_size = 512epochs = 20device = torch
2022-04-11 09:16:36
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原创 PyTorch实战（一）logistic回归二元分类
Logistic回归介绍logistic回归是一种广义线性回归，与多重线性回归有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都有wx+b，但是区别在于，多重线性回归直接将y=wx+b作为因变量，而logistic回归是通过一个函数L将wx+b对应一个隐状态p, p = L(wx+b),然后根据p和1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic，那么就是logistic回归，如果L是多项式，那么就是多项式回归。说的简单点，就是logistic回归就是在线性回归外边加一层logistic函数的调用。lo
2022-04-10 10:17:47
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原创 PyTorch基础（五）循环神经网络
RNN简介我们的大脑区别于机器的一个最大的特征就是我们有记忆，并且能够根据自己的记忆对未知事物进行推导，我们的思想拥有持久性的。但是本教程目前所介绍的神经网络结构各个元素之间是相互独立的，输入与输出是独立的。RNN的起因现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系开确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当困难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他们的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依
2022-04-08 20:53:32
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原创 PyTorch基础（四）卷积神经网络
为什么要使用卷积神经网络？对于计算机视觉来说，每一个图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，分别代表RGB三种颜色(不计算透明度)，我们以手写识别的数据集MNIST举例，每个图像的是一个长宽均为28，channel为1的单色图像，如果使用全连接的网络结构，即，网络中的神经与相邻层上的每个神经元均连接，那就意味着我们的网络有28 28 =784个神经元（RGB3色的话还要3），hidden层如果使用了15个神经元，需要的参数个数(w和b)就有：28 28 15 * 10 + 15 + 10=1176
2022-04-06 16:18:42
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原创 PyTorch基础（三）神经网络简介
神经网络简介1、 概述在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学习中也借鉴了这样的结构，每一个神经元（上面说到的简单单元）接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将总输入信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出，而我们所说的训练，所训练的就是这里面的权重w。2、 神经网络的表示3
2022-04-05 21:06:17
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原创 PyTorch基础（二）深度学习及数学原理
1. 机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。无监督学习：与监督学习不同的是，我们事先没有任何训练样本，而需要直接对书籍进行建模。半监督学习：在训练阶段结合了大量未标记数据和少量标签数据。与使用所有标签数据的模型相比，使用训练集的训练模型在训练时可以更加准确。强化学习：我们设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否越来越接近目标，类似我们训练宠物，如果作对了就给他奖励，做错了就给惩罚，最后达到我们的训练目的。这里只着重介绍监督
2022-04-05 17:53:03
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原创 PyTorch基础（一）
1. 张量在同构的意义下：第零阶张量 （r = 0） 为标量 （Scalar），第一阶张量 （r = 1） 为向量 （Vector），第二阶张量 （r = 2） 则成为矩阵 （Matrix），第三阶以上的统称为多维张量。如果张量中只有一个元素，可以用tensor.item()取出其数值Tensor的基本数据类型有五种：32位浮点型：torch.FloatTensor。 (默认)64位整型：torch.LongTensor。32位整型：torch.IntTensor。16位整型：tor
2022-03-29 15:41:03
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原创 NLP会议期刊
对于NLPer而言，了解科研动态最好的方法就是关注顶会论文，与NLP相关的比较有影响力的顶会主要有ACL、EMNLP、NAACL、COLING、ICLR、AAAI、CoNLL、NLPCC等。其中，ACL、NAACL、EMNLP、COLING被称为是NLP领域的四大顶会。ACLhttps://www.aclweb.org/portalEMNLPhttp://emnlp2018.orgNACALhttp://naacl.orgCOLINGhttp://coling2018.or
2022-03-25 17:17:57
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原创 Pytorch入门（三）训练一个分类器
训练一个图像分类器依次按照下列顺序进行：使用torchvision加载和归一化CIFAR10训练集和测试集定义一个卷积神经网络定义损失函数在训练集上训练网络在测试集上测试网络1. 读取和归一化 CIFAR10#使用torchvision可以非常容易地加载CIFAR10。import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms#torchvision的输出是[0,1]的PILImage图像，
2022-03-21 19:21:48
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原创 Pytorch入门（二）神经网络
神经网络的典型训练过程如下：定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；在数据集上迭代；通过神经网络处理输入；计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；将梯度反向传播回网络的参数；更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient1. 构建神经网络模型import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net
2022-03-21 17:35:35
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原创 Pytorch入门（一）基础操作
生成数据：import torchx = torch.rand(5,3) #rand随机生成0-1之间的数print(x)#torch.* 用于创建特殊形式的 tensor，包括 torch.ones()、torch.zeros()等；#torch.*_like() 用于创建一个与已知 tensor 形状相同的 tensor；#torch.new_* 用于创建一个与已知 tensor 类型相同的 tensorx = torch.zeros(5,3,dtype=torch.long) #生成
2022-03-21 17:16:01
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原创 文本分类综述
文本分类综述相关综述Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review一、介绍自动文本分类的方法可以分为两类:• Rule-based methods• Machine learning (data-driven) based methodsTypical TC tasks：sentiment analysisnews categorizationtopic classification.NLU任务：Ques
2022-03-18 17:21:08
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原创 Transformer
1. 序列到序列任务中的编码器-解码器架构Transformer ：通用特征提取器seq2seq （一种任务类型）从原序列到目标序列 例：翻译任务encoder-decoder 完成seq2seq的其中一种网络结构attention机制RNN Encoder-Decoder网络架构使用循环神经网络，将变长源序列X编码成定长（难点）向量表示c，并将学习的定长向量表示c解码成变长木变序列Y。2.序列到序列任务中的注意力机制Seq2Seq with Attention网络架构加权平均
2022-03-14 19:56:28
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原创 前馈神经网络
@前馈神经网络（FNN）前馈神经网络（英文：Feedforward Neural Network），为人工智能领域中，最早发明的简单人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。有异于循环神经网络，它的内部不会构成有向环。常见前馈神经网络感知器网络感知器（又叫感知机）是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多模态控制中。感知器网络可分为单层感知器网络和多层感知器网络。BP网络BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习
2022-03-03 15:17:07
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原创 软件工程Day8
1、扇入是指直接调用该模块的上级模块的个数。扇入大表示模块的复用程序高。扇出是指该模块直接调用的下级模块的个数。扇出大表示模块的复杂度高，需要控制和协调过多的下级模块；2、需求分析 做什么详细设计 怎么做3、软件生命周期中所花费用最多的阶段是软件维护4、常用的面向对象的软件过程模型是喷泉模型喷泉模型（fountain model）是一种以用户需求为动力，以对象为驱动的模型，主要用于描...
2020-03-26 19:30:16
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原创 软件工程Day7
1、在软件开发过程中，演化模型适用于事先不能完整定义需求的软件开发。2、系统模型由对象模型、动态模型、功能模型组成。3、在数据规范化中，从实用角度看，选用第三范式比较恰当。4、 以下程序段的输出结果为（9） char c[] = "\t\v\\0will\n"; printf("%d", strlen(c));第一个：\t第二个：\v第三个：\第四个：0第五个：w第六个：i...
2020-03-25 21:24:05
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原创 软件工程Day6
1、UML图：状态图：描述一个实体基于事件反应得到动态行为；协作图：描述对象之间的交互关系；活动图：描述业务用例实现的工作流程；顺序图：描述对象自身及对象间信息传递顺序；配置图：描述系统中硬件和软件的物理配置情况和系统体系结构。2、SOW:statement of work，工作任务说明书HLD: High Level Design,概要设计说明书LLD: Low Level D...
2020-03-23 21:43:27
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原创 中南大学上机题01
容易的题题目描述：大家都很关心考试难易程度。K老师出题有一个规律，在出题之前，他会随机写下一个字符串，只要这个字符串中能按顺序找到E,A,S,Y四个字母。他出题就会比较简单。你拿到了这个字符串，请你告诉考试的题目难不难吧。输入：输入数据有多组，每组占一行，由一个字符串组成（字符串的长度不超过1000）输出：对于每组输入，输出一行，对应一个要求的答案（题目容易就输出easy，难就输出di...
2020-03-22 17:34:37
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原创 软件工程Day5
1、软件开发常使用的两种基本方法是结构化和原型化方法，在实际的应用中，它们之间的关系表现为相互补充2、软件的特点：软件是一种逻辑实体，具有抽象性软件没有明显的制作过程软件在使用期间不存在磨损、老化问题对硬件和环境具有依赖性复杂性高，成本昂贵软件开发涉及诸多社会因素，如知识产权等3、瀑布模型是提出最早、应用最广泛的模型4、数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、...
2020-03-22 16:12:41
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原创 软件工程Day4
1、Beta 测试是验收测试的一种2、环形复杂度计算：（1）流图中的区域数等于环形复杂度。（2）流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2，其中，E是流图中边的条数，N是结点数。（3）流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定结点的数目。3、件生存周期的三大阶段：软件定义，软件开发，软件维护4、在软件项目管理的人员组织中，针对小规模项目开发，由一人即承担技术主管，又肩负行政主...
2020-03-21 17:19:39
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原创 软件工程Day3
1、软件测试的目的：测试是程序的执行过程，目的在于发现错误；一个好的测试用例在于发现至今未发现的错误；一个成功的测试是发现了至尽未发现的错误的测试；2、while 先判断表达式真假,再根据条件决定是否循环，可能一次也不执行do- while 先执行一次循环体,再判断while 表达式真假确定是否再继续循环，故do-while 至少执行一次。3、六种覆盖方法中，覆盖准则由弱到强依次是...
2020-03-20 18:59:50
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原创 软件工程Day2
1、集成测试分为渐增组装测试和非渐增组装测试1）非渐增组装测试（非增式集成测试）：将单元测试后的模块按照总体的结构图一次性集成起来，然后把连接的整体进行程序测试。一般用黑盒法来编写测试集并进行测试。 程序错误易出现，不容易集成成果。单元测试使用的辅助模块多，适合于规模小的开发系统。2）渐增组装测试（增式集成测试）：在单元测试的基础上，采用自顶向下或自底向上逐层安装测试，知道最后安装测试完毕...
2020-03-19 21:45:25
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原创 软件工程Day1
重拾记忆1、好的测试是用少量的测试用例运行程序，发现被测程序尽可能多的错误。2、采用等价类划分方法，为手机号码设计测试用例，应该划分3个等价区间（不考虑非数字情况）3、增量模型：把待开发的软件系统模块化，将每个模块作为一个增量组件，从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件。4、多个线程可同时操作一个数据，为了保证该数据的准确性，可将操作该数据的部分改为同步5、部署图（deploym...
2020-03-18 21:55:13
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原创 在GitHub中上传本地项目
1、拥有GitHub账号（https://github.com/）2、下载Git工具（https://gitforwindows.org/）下载时一路next3、在GitHub中新建一个仓库，复制以下地址4、右键单击想要上传的项目文件，选择Git Bash Here（注：只有下载Git之后才会出现）5、在命令框中输入git clone https://github.com/joke-...
2020-03-16 21:46:20
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原创 约数的个数
约数的个数题目描述：输入n个整数,依次输出每个数的约数的个数输入描述:输入的第一行为N，即数组的个数(N<=1000) 接下来的1行包括N个整数，其中每个数的范围为(1<=Num<=1000000000)当N=0时输入结束。输出描述:可能有多组输入数据，对于每组输入数据， 输出N行，其中每一行对应上面的一个数的约数的个数。示例1输入51 3 4 ...
2020-03-14 14:54:48
163
原创 查找和排序 题目：输入任意（用户，成绩）序列，可以获得成绩从高到低或从低到高的排列,相同成绩 都按先录入排列在前的规则处理。
查找和排序题目：输入任意（用户，成绩）序列，可以获得成绩从高到低或从低到高的排列,相同成绩都按先录入排列在前的规则处理。输入描述:输入多行，先输入要排序的人的个数，然后输入排序方法0（降序）或者1（升序）再分别输入他们的名字和成绩，以一个空格隔开。按照指定方式输出名字和成绩，名字和成绩之间以一个空格隔开示例1：输入30fang 90yang 50ning 70输出...
2020-03-14 13:43:42
1010
原创 二叉搜索树汇总
二叉搜索树二叉搜索树的建立判断是否为同一棵二叉搜索树二叉搜索树（镜像）的判断二叉搜索树的建立struct node *creat(int k, struct node *T){ if (!T) { T = new node; T->data = k; T->l = T->r = NULL; } ...
2020-03-13 14:33:12
212
原创 股票小程序
股票小程序源代码：https://download.youkuaiyun.com/download/onion___/12246160如果像我一样实在很穷，可以在评论回复，恰好碰见我在线的话，就会免费私发。当然，如果真的急用并且不差这点积分，就赏口饭吧~ ~！...
2020-03-13 14:22:11
1990
5
原创 停车小程序
停车小程序一个停车小程序，活不多说，放运行图。赏口饭吃：https://download.youkuaiyun.com/download/onion___/12246132如果像我一样实在很穷，可以在评论回复，恰好碰见我在线的话，就会免费私发。当然，如果真的急用并且不差这点积分，就赏口饭吧~ ~！...
2020-03-13 12:23:15
1526
13
原创 几种超时问题的解决办法
一. 没的说，优化算法二. C++中，卡输入输出，尝试关闭同步ios::sync_with_stdio(false);//警告：请不要在关闭同步之后采用scanf及printf输入输出，否则后果自负！改用 printf，scanf 进行输入输出，string可转成const char*constchar* c_s = s.c_str();三. 将自定义的变量改为全局变量 ///慎...
2019-03-28 21:14:39
7652
原创 模拟EXCEL排序
模拟EXCEL排序Excel可以对一组纪录按任意指定列排序。现请编写程序实现类似功能。输入格式:输入的第一行包含两个正整数N(≤105) 和C，其中N是纪录的条数，C是指定排序的列号。之后有 N行，每行包含一条学生纪录。每条学生纪录由学号（6位数字，保证没有重复的学号）、姓名（不超过8位且不包含空格的字符串）、成绩（[0, 100]内的整数）组成，相邻属性用1个空格隔开。输出格式:...
2019-03-28 20:55:50
512
原创 集合相似度
集合相似度给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,1...
2019-03-28 20:22:56
361
原创 寻找大富翁
寻找大富翁胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。输入格式:输入首先给出两个正整数N（≤106）和M（≤10），其中N为总人数，M为需要找出的大富翁数；接下来一行给出N个人的个人资产值，以百万元为单位，为不超过长整型范围的整数。数字间以空格分隔。输出格式:在一行内按非递增顺序输...
2019-03-28 20:03:09
224
原创 魔法优惠券
魔法优惠券在火星上有个魔法商店，提供魔法优惠券。每个优惠劵上印有一个整数面值K，表示若你在购买某商品时使用这张优惠劵，可以得到K倍该商品价值的回报！该商店还免费赠送一些有价值的商品，但是如果你在领取免费赠品的时候使用面值为正的优惠劵，则必须倒贴给商店K倍该商品价值的金额…… 但是不要紧，还有面值为负的优惠劵可以用！（真是神奇的火星）例如，给定一组优惠劵，面值分别为1、2、4、-1；对应一组商品...
2019-03-28 18:52:58
436
intelli-parkinglotservice.rar
2020-03-13
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2018-01-19
c++初步学习PPT（共19章）+练习题
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