前言《NPL基于词典分词(一)》中我们实现了块儿不准的词典分词，词典分词无法消歧。给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。但生为人类的我们知道“商品 和 服务”更加合理，只因为我们从小到大接触的都是第二种分词，出现的次数多，所以我们判定第二种是正确地选择。这就是利用了统计自然语言处理。语言模型模型指的是对事物的数学抽象，那么语言模型指的就是对语言现象的
浅析NLP中的CNN卷积神经网络CNN卷积神经网络多见于图像识别或图像处理任务。但是在NLP（自然语言处理）任务中也有它的用武之地。在这里对卷积神经网络进行简单的介绍，并对一维卷积神经网络在NLP任务中的使用进行简单的介绍，希望对接触或使用CNN的小伙伴们有帮助，也欢迎大家就原理及内容进行评论探讨。一、中文自然语言处理之词共现概率简介中文文本有其特有的语法特点，每个字本身都具有一定的含义。连字成词
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2024-07-06 04:53:30
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CNN简介这里对CNN只做非常简单的介绍，具体的细节，后面的博文会讲到。CNN代表的是Convolutional Neuron Network，这里的Convolution指的卷积，主要是用来对图片的进行进行降维，除了卷积，还有一个pooling的操作，作用也是用来将维的，不过两者的原理不同。其实一开始训练的图片的时候，一般都直接使用我们的一片教程那样的方法，将层数增多，最后的准确率也可以达到98
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2024-03-22 15:57:23
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FCN 的全称是Fully Convolutional Networks，即全卷积网络。通常的CNN是在若干个卷积层之连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度的特征向量。例如，AlexNet就是五个卷积层后面连接三个全连接层，它在Imagenet数据集上的输出就是一个1000维的向量，表示图像属于每一类的概率（通过softmax产生最后的预测）。 &nbs
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2024-04-06 09:30:09
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目前以深度学习技术为代表的人工智能算法发展迅速，相对于传统机器学习算法（SVM等），深度学习不需要进行特征工程即人工方式选择信号特征值并构建特征向量，深度学习模型可以模拟人脑的工作机制进行底层特征的识别以及高级特征的抽象。深度学习算法层出不穷(CNN、RNN、LTSM等等)，模型效率以及识别率普遍已优于传统机器学习算法。深度学习框架（工具）近年
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2024-06-19 19:51:56
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与R-CNN网络的区别：比较流行的算法可以分为两类：一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。算法准确度高一些，但是速度
卷积神经网络相关在NLP中，虽然文本是序列数据，上下文信息需要模型具有记忆模块，但CNN依然有一定的应用价值。CNN中的卷积类似于n-gram。提取的是局部的信息。CNN在训练时可以并行运算，RNN由于需要先前的信息，串行运算。文本CNN与图像的区别：文本做的是一维卷积，卷积核只在序列维度上移动，保证embedding的维度不变。2D图像是二维卷积，卷积核是在两个维度上移动的。通道个数都是自由的，
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2023-10-13 08:25:19
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1. CNN+RNN
相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；CNN高级结构可以达到100+深度；RNN的深度有限。组合的意
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2024-04-08 10:16:17
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人和动物的区别之一是人能使用工具，而在人开始使用磨制石器时人类进入新石器时代。在目标检测领域，也有一个划时代的算法，在它之后目标检测开始进入深度学习的时代——它就是今天的主角：R-CNN。在RCNN之后，出现了更多优秀的CNN算法：Fast-RCNN，Faster-RCNN，YOLO等。作为时代的分水岭，RCNN利用了CNN提取特征的强大之处，同时利用了传统方法和机器学习的方法，最终达到了不错的效
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2024-01-12 14:48:11
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CentOS和Liunx是什么关系？ liunx有三大发行版：Slackware、debian、redhat。centos是liunx众多发行版中的一种。Redhat有收费的商业版和免费的开源版，商业版的业内称之为RHEL（RedHat Enterpri
原创
2016-07-10 15:01:21
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CentOS和Linux 关系
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2019-03-09 11:18:36
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1、linux和CentOS是什么关系？ CentOS是Linux众多得发行版本之一，linux有三大发行版本（：Slackware、debian、redhat）,而Redhat有收费的商业版和免费的开源版,商业版的业内称之为RHEL系列，CentOS是来自于依照开放源代码规定而公布的源代码重新编译而成。可以用CentOS替代商业版的RHEL使用。两者
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2017-01-09 12:51:27
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# Apache和MySQL的关系
Apache和MySQL是两个常用的开源软件，它们通常一起被用来构建网站和应用程序。Apache是一个流行的Web服务器软件，而MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。它们之间有密切的联系，Apache通常用来处理用户请求并将其发送给MySQL进行数据处理和存储。
## Apache和MySQL的工作原理
Apache作为Web服务器软件，负责接收用户
原创
2024-03-15 04:13:37
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# MongoDB 和 FastDFS 的关系及应用
## 引言
MongoDB 和 FastDFS 是两种广泛使用的存储解决方案，分别适用于不同类型的数据存储需求。MongoDB 是一个文档导向的 NoSQL 数据库，而 FastDFS 是一个高性能的分布式文件系统。它们的结合可以为开发者提供高效的数据存储和管理能力，尤其是在处理大数据量时。
## 一、MongoDB 介绍
MongoD
原创
2024-10-22 05:00:11
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Servlet对于一个请求来讲，如果只是需要一个静态页面，可以直接在服务器上根据路径访问得到，但是如果请求的数据是一个动态页面，即只有在运行时从后台数据库获取，再拼装东西返回，然后生成一个对应的html文件。在Java中为了实现这个功能，使用的就是Servlet规范。Servlet:server component,运行在服务器上的java代码Servlet容器Servlet并不处理任何的协议和连
一、写在前面在收集资料时，我查询和学习了许多介绍OAuth的文章，这些文章有好有坏，但大多是从个例出发。因此我想从官方文档出发，结合在stackoverflow上的一些讨论，一并整理一下。整理的内容分为OAuth1.0a和OAuth2两部分。OAuth 1.0a：One Leg ->Two Leg -> Three Legged OAuth 2:Two Leg ->Three L
今天开始读一本关于Keras的深度学习书籍，计划每天记录一些所得。直奔主题，既然要学Keras，那什么是Keras，Keras和其他机器学习、深度学习库有什么区别？让我们看看Keras中文文档中的定义：Keras是一个模型库，是为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等低级操作。相反，它依赖于一个专门的、优化的张量操作库来完成这个操作，它可以作为 Keras 的「后端引
对于 kubernetes 运行的 CI/CD 系统，目前推荐直接使用 kaniko/buildkit，rootless/daemonless，安全性高很多。在 Docker 容器里面使用 docker run/docker build？Docker 容器技术目前是微服务/持续集成/持续交付领域的第一选择。而在 DevOps 中，我们需要将各种后端/前端的测试/构建环境打包成 Docker 镜像，
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2024-07-12 15:28:24
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介绍rabbitmq性能(1.2w+)高于activemq(6000+)，低于rocketmq（10w+）,通讯协议默认为amqp，通过插件扩展可支持stomp/mqtt等协议。概念连接tcp连接信道tcp上封装的虚拟连接，每个线程对应一个信道，即多路复用生产者消费者消息包括标签（消息头）和有效载荷（消息体）交换器exchange交换器直接与生产者交互，解耦生产者与队列，队列通过路由键绑定到交换器
什么是Capabilitydesired capability的功能是配置Appium会话。他们告诉Appium服务器您想要自动化的平台和应用程序。Desired Capabilities是一组设置的键值对的集合，其中键对应设置的名称，而值对应设置的值。（如："platformName": "Android"）Desired Capabilities主要用于通知Appium服务器建立需要的Sess
