这些技术图书,你还敢看么?

本文探讨了深度学习在短文本分析领域的应用,并对一本相关技术书籍进行了评价。指出该书存在代码解释不足、内容未经充分考证及价格较高等问题。

不想一棍子全打死,今天我有点生气。

上次发了一个有关深度学习和短文本分析的文章:

地址是:

http://mp.weixin.qq.com/s/I1zcpztQ726FXSlzakiLqA

最后推荐了一本书,价值98元,将近相当于好几天的饭钱,但是为了知识,值了!

结果看完,我发现 我得把博客后面改了:

p.s. 
第一版的这篇博客本来打算推荐这本《NLP汉语自然语言处理原理与实践》的,但是,我读了读发现,这书有点问题: 
1.参照的核心代码是个Java的,解释的不太到位 
2.部分内容未经考证,盲目引用 
书中说了一个九个字的性,结果网上一查,有点怀疑真伪 


 

3.价格偏贵,98元!几种概率图模型堆积公式并不是很清晰

我想了又想,认为,钱多的人买一本,钱少的,还是算了

http://www.threedweb.cn

还发现一个普遍存在的问题就是,似乎有抄袭参考互联网博客的内容,以后还是多看源码和原始论文吧

中文技术图书靠不住啊!!!

--------下面,我随便找几个研究热点的技术图书,过来给大家开开眼。。。


最后这个,估计是教授叫自己研究生写的,被批评的体无完肤了!

李玉鑑(鉴),北京工业大学教授,博士生导师。华中科技大学本科毕业,中国科学院数学研究所硕士毕业,中国科学院半导体研究所博士毕业,北京邮电大学博士后出站。曾在中国科学院生物物理所工作,对意识的本质问题关注过多年,并在《21世纪100个交叉科学难题》上发表《揭开意识的奥秘》一文,提出了解决意识问题的认知相对论纲领,对脑计划和类脑研究具有宏观指导意义。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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