yq1271的博客

情感分析总览（未完成）

yq1271 — Mon, 31 May 2021 13:51:47 +0800

情感分析（一） ABSA：译为基于方面的情感分析，本质就是对句子中不同对象可能会存在不同的情感倾向。 Effective LSTMs for Target-Dependent Sentiment Classification（COLING2016）三种基于LSTM的模型：LSTM、Target-Dependent LSTM 、Target-Connection LSTM Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification（EMNLP

LeetcodePracticeJava（一）hotcode_rank100_easy

yq1271 — Thu, 15 Apr 2021 14:44:34 +0800

LeecodePracticeJava（一）hotcode_rank100_easy 算法orTips记录 SumUpOfTwoNumbers001 import java.util.HashMap; import java.util.Map; class Solution { public static int[] twoSum(int[] nums, int target) { HashMap map = new HashMap<&

问题解决技巧（时常更新）

yq1271 — Fri, 09 Apr 2021 13:50:33 +0800

Anaconda使用技巧 0409-解决jupyter notebook中虚拟环境选用的问题： conda install nb_conda

Java基础（三）数组

yq1271 — Tue, 06 Apr 2021 09:36:55 +0800

Java基础（三）数组一、数组–容器 int[] numbers = new int[100] <类型>[]<名字> = new <类型> [元素个数] //创建后不能改变大小 //元素个数可以是变量编程习惯： if cnt>0 while n!=-1{} <数组名字>.length 可扩展性投票统计二、初始化 int[] scores={1,2.3,4}; int[] scores=new int[4] 关于赋值普通变量=数据数组变量

Java基础（二）循环与控制

yq1271 — Wed, 31 Mar 2021 22:26:46 +0800

Java基础（二）循环与控制一、循环 if() { do 1 } else ( do 2 ) while() //while（true）一直循环 { do 3 } while 和 if的区别完成本次循环体后是否重新判断 do {} while（）；二、循环计算初始值判断条件while 输出计数加减计算 finally balabala 计算平均数eg 猜数游戏eg 整数分解eg while 和 do while的差异三、for循环 int n = in.nextInt();

python理解与应用（一）marks and 扩展模块

yq1271 — Tue, 30 Mar 2021 11:14:36 +0800

python理解与应用（一）复杂数据类型容器类型数据组织计算控制流：顺序、条件、循环定义语句：def、class 代码对象 callable 一、datetime 二、calendar 三、time 四、算术五、持久化六、文本读写 ...

TensorFlow-GPU（一）环境配置

yq1271 — Thu, 25 Mar 2021 09:08:54 +0800

TensorFlow-GPU（一）环境配置一、新建虚拟环境 conda create -n tensor14 python=3.6 网络问题报错，解决镜像源的问题： condarc文件修改channel为： - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/ma

Java基础（一）计算+判断

yq1271 — Sun, 21 Mar 2021 09:17:46 +0800

Java基础（一）计算+判断一、计算 //输入 import java.util.Scanner Scanner in = new Scanner(System.in); //输出 System.out.println() println和print 区别在于换行 //整型变量 int name int name = 0 //初始化 //实际输入和声明的变量类别必须一致 final int amount = 100 //常量定义 //赋值 name = in.nextInt() //

自然语言处理专项3 CBOW模型与word2vec中的CBOW

yq1271 — Fri, 29 Jan 2021 18:54:04 +0800

自然语言处理专项3 CBOW模型与word2vec中的CBOW #让计算机学习假词向量的正确向量空间 from tensorflow import keras import tensorflow as tf from utils import process_w2v_data from visual import show_w2v_word_embedding corpus = [ # numbers "5 2 4 8 6 2 3 6 4", "4 8 5 6 9 5 5 6"

莫凡Python--TensorFlow--学习笔记（一）简介

yq1271 — Tue, 20 Oct 2020 15:41:04 +0800

莫凡Python–TensorFlow–学习笔记（一）简介人工神经网络靠的是正向和反向传播来更新神经元, 从而形成一个好的神经系统本质上, 这是一个能让计算机处理和优化的数学模型而生物神经网络是通过刺激, 产生新的联结, 让信号能够通过新的联结传递而形成反馈 ...

自然语言处理专项1 TF-IDF、word2vec、CBOW和Skip-Gram

yq1271 — Fri, 16 Oct 2020 16:25:35 +0800

自然语言处理专项1 CBOW和Skip-Gram 词向量

自然语言处理专项2 Word Embedding

yq1271 — Fri, 16 Oct 2020 14:41:32 +0800

自然语言处理专项2 WordEmbedding 关于其他的Embedding，后续再分析万物皆可Embedding，先mark 一、数学含义翻译过来叫词嵌入 Embedding在数学上表示一个maping，也就是一个function：F(x)->y 其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving (结构保存，比如在X所属的空间上X1 < X2,那么映射后在Y所属空间上同理 Y1 < Y2) 那么对

莫凡Python--自然语言处理--学习笔记（三）理解词语

yq1271 — Fri, 09 Oct 2020 16:32:32 +0800

理解词语一、词向量词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近词向量的几种典型应用：把这些对词语理解的向量通过特定方法组合起来，就可以有对某句话的理解了；可以在向量空间中找寻同义词，因为同义词表达的意思相近，往往在空间中距离也非常近；词语的距离换算。 1.1 词向量的表示主要分为one-hot representation和distribution representation （1）离散表示（one-hot representation）传统的基于规则或基于统

莫凡Python--自然语言处理--学习笔记（二）搜索

yq1271 — Wed, 30 Sep 2020 13:58:14 +0800

搜索一、如何工作搜索引擎、垂类搜索构建索引（在快速数据中）多模态搜索技术批量召回–粗排–精排倒排索引技术索引复用 TF-IDF算法词频–逆文本频率指数四维空间中，问题离哪一个文章的距离最近把问句或者是文章，用数字的模式，投射到空间中，都是将问句或文章转变成向量，然后按照向量的模式指向空间中的某个位置二、TF-IDF TF-IDF：使用词语的重要程度与独特性来代表每篇文章，然后通过对比搜索词与代表的相似性，提供最相似的文章列表。语言向量化 TF-IDF 的数学表达形式是一个庞大的矩阵，用词

Python编程错误积累--时常更新

yq1271 — Wed, 23 Sep 2020 16:53:55 +0800

0923： ModuleNotFoundError: No module named 'win32api' 因为缺少了windows系统API的库这个模块使用命令：pip install pypiwin32

莫凡Python--自然语言处理--学习笔记（一）简介

yq1271 — Sun, 20 Sep 2020 11:47:59 +0800

第一章简介一、NLP六问 1.1 行业大佬自我介绍 1.2 用NLP做些什么文本分类、机器翻译中文文本纠错商品卖点挖掘任务型对话系统（导购机器人）文本语义分析（交流体验，剪辑视频、表情包） 1.3 任务价值 1.4 难点样本的准备（来源、洗涤、编辑）应用范围较窄标注数据的不足样本中的俚语 1.5 发展行业与场景的属性 GPT3 脱离字符串匹配 1.6 建议工程能力：算法与复现、各种系统上的实验、产品化应用项目业务导向具体任务导向二、自然语言处理是什么 ...

神经网络专项3 LSTM--长短期记忆网络

yq1271 — Sun, 20 Sep 2020 11:02:43 +0800

专项3 LSTM–长短期记忆网络一、理解LSTM 一种特别形式的RNN，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。主线取决于输入和忘记 LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的"处理器"，这个处理器作用的结构被称为cell。一个cell当中被放置了三扇门，分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中，可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。门：一个sigmo

神经网络专项2 CNN--卷积神经网络

yq1271 — Sat, 19 Sep 2020 10:28:32 +0800

CNN–卷积神经网络基本结构：input----(CONV*n+Pool?)m----FNk----output 全连接网络每层神经元按照线性一维分布卷积神经网络每层神经元按照立体三维分布一、基础认知 1.1 输入与输出输入图像在计算机中表示为一大堆像素值。根据图片的分辨率和尺寸，将表示为一个 32 x 32 x 3 的数组（3 指代的是 RGB 值）其中每个数字的值从 0 到 255 不等，描述了对应那一点的像素灰度提供给计算机这一数组后，它将输出描述该图像属于某一特定分类的概率的数字计算机

CS231n 计算机视觉（学习笔记）第十一章 Detection and Segmentation（0822）

yq1271 — Fri, 04 Sep 2020 14:25:09 +0800

第十一章