<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[wwjiang_ustc的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wwjiang_ustc]]></copyright><item><title><![CDATA[概率语言模型 Probabilistic Language Modeling (三) --- 训练工具汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50462631</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50462631</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Thu, 31 Mar 2016 15:28:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[This is the Kyoto Language Modeling toolkit (Kylm), a la]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[概率语言模型 Probabilistic Language Modeling (二) --- 模型估计算法介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50732211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50732211</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Sun, 28 Feb 2016 23:05:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 缘由–数据稀疏问题假设kk泛指某一事件，N(k)N(k)表示事件kk观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件kk的概率估计为p(k)=N(k)Np(k)=\frac{N(k)}{N},在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[概率语言模型 Probabilistic Language Modeling (一) --- 整体简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50730662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50730662</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Wed, 24 Feb 2016 15:12:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. Introduction语言模型的目标就是compute the probability of a sentence or sequence of words]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[中文分词项目(开源/API接口)总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50383423</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50383423</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Wed, 23 Dec 2015 16:08:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[中文分词项目(开源/API接口)总结]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MITLM 工具包安装及使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50371492</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50371492</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Mon, 21 Dec 2015 13:38:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[MITLM]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[range 和 xrange]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/45486517</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/45486517</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Fri, 18 Dec 2015 22:05:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[range
    函数说明：range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
range示例: 


>>> range(5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(1,5) [1, 2, 3, 4] >>> range(0,6,2)[0, 2, 4]

xrange
    函数说明]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对音频及语音的一些基本概念理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/47418375</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/47418375</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Fri, 18 Dec 2015 21:48:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[近段时间由于项目需求，对音频的一些知识做了一些调研，结合自身对语音相关知识的理解，做一下总结：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 12.04.5 下安装SRILM1.7.1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50317691</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/50317691</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Wed, 16 Dec 2015 11:21:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu 12.04.5 下安装SRILM1.7.1



在Linux下安装TCL/TK，可以有编译源代码的方式安装，也可以有直接通过二进制压缩包进行解压缩安装，src下载
http://www.tcl.tk/software/tcltk/
可以参考这个地方：http://www.tcl.tk/doc/howto/compile.html
Compiling Tcl on UNIX has two]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python知识点(三)：复制(引用、拷贝、浅拷贝和深拷贝)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/44855865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/44855865</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Fri, 03 Apr 2015 15:24:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[在平时项目中，我们经常需要对变量或者数组进行复制操作，python内部对于复制操作有着自己一套规定，很多情况下容易发生错误使用的情况。以下对复制操作的一个总结。

1) 引用和拷贝（references and copies）

当程序中使用赋值操作符=时，对于不可变对象(If the value cannot be modified, the object is said to be i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python知识点(二)：replace和re.sub运行效率比较]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43833987</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43833987</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Sun, 15 Feb 2015 11:26:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[项目中需要替换字符串，起初使用万能的re.sub，但是在大数据量情况下发现运行速度很慢。
两种方法的原型：
str.replace(old, new[, max])
old -- 将被替换的子字符串。
new -- 新字符串，用于替换old子字符串。
max -- 可选字符串, 替换不超过 max 次


re.sub(pattern, repl, string, count=0,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python编解码小结（二）——Python的编解码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43706077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43706077</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Tue, 10 Feb 2015 17:56:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章将继续围绕如何在python下进行编解码问题进行讨论。
（一）源代码文件(Source Code Files)的编码
关于Python对代码文件的编码处理，Python官网上的Defining Python Source Code Encodings章节有详细描述(https://www.python.org/dev/peps/pep-0263/),现摘录如下


python缺省认]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python编解码小结（一）—— Unicode的来龙去脉]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43672849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43672849</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Mon, 09 Feb 2015 17:09:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[历史：
上世纪80年代，大部分电脑使用8bit地址存储。8bit空间（即byte）可以存储0到255的数值。ASCII码选择单字节（0-127）数值作为其标准编码区间（即前127个数字来做字符映射）,
 而剩下的128-255数值变成各团体、组织自定义分配。注：ASCII标准本身就规定了字符和字符编码方式，ASCII既是字符集又是编码方案。
随着字符数量需求不断增加，Unicode被提上来了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用Opencv 3.0源码 + Visual Studio 2013 在window7环境下编译lib及dll]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43417319</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43417319</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Mon, 02 Feb 2015 21:43:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文主要参照opencv官网中的介绍说明文档，下载源代码对opencv进行编译lib和dll。
原文链接 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/windows_install/windows_install.html#windows-installation
一）准备环境
1> 安装tortoisegit  下载地址https:/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python “编辑距离”(Levenshtein distance)函数的比较]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43234325</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43234325</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Wed, 28 Jan 2015 18:23:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文搜集了网上比较常用的几种计算Levenshtein distance的函数，
其中函数(1)为调用数学工具包Numpy， 函数(2)和(1)算法类似，都是采用DP, (3)来自wiki(4)是直接调用python的第三方库Levenshtein


源码和结果如下：
import time
from functools import wraps
import cProfile
imp]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python知识点(一)：python检测代码效率常用方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43232563</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wwjiang_ustc/article/details/43232563</guid><author>wwjiang_ustc</author><pubDate>Wed, 28 Jan 2015 16:35:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[工作中对大数据需要进行处理，发现某个2重循环运行效率很低，搜集试验了2种比较简单方便检测代码效率的方法如下
1）装饰器来测量函数的执行时间
2）利用库函数cProfile




样例如下：
import time
from functools import wraps
import cProfile

def fn_timer(function):
    @wraps(func]]></description><category></category></item></channel></rss>