本周任务学课程机器翻译、序列到序列、注意力模型：Machine Translation, Seq2Seq and Attention课件: lecture10
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GRU和NMT的进阶课件: lecture11
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读论文论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统论文原文: p
对attention一直停留在浅层的理解，看了几篇介绍思想及原理的文章，也没实践过，今天立个Fla
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2022-12-16 16:05:20
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nlp之 word2vec 计算机理解的语言图片理解文字理解one -hot 方式分布式词向量分布式词向量求解过程Skip-gramCBOW感悟参考文献： 计算机理解的语言图片理解我们前面 在KNN 中 处理图片 1，将图片变成 灰度图 2，将图片变成 01 文本文件 32*32 上图表示的是 0 。 上图中 0 表示没有像素的地方 1表示 手写过的地方有像素3，将这个图片变成 1*1024 的
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2023-09-04 13:32:39
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目录前言1. \__init\__()2. encode()2. decode()3. linear projection4. 代码地址 前言 这篇博客是对transformer源码的解析，这个源码并非官方的，但是比官方代码更容易理解。 采用TensorFlow框架，下面的解析过程只针对模型构建过程，其训练/测试等其他代码忽略。 解读顺序按照model.py中函数顺序解读。 文末会
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2023-08-21 23:59:21
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自然语言处理(NLP) 自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
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2023-07-31 23:13:36
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# Python 解析 Protocol Buffers (proto) 的入门指南
在进行 Python 中解析 Protocol Buffers (protobuf) 的工作之前，我们需要了解整个流程的步骤。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 `protobuf` Python 包 |
| 2 | 创建 `.pro
# Python 解析源码：揭开 Python 的神秘面纱
Python 是一种流行的高级编程语言，以其简洁和易用而闻名于世。很多开发者在使用 Python 时，往往对其工作原理和底层实现感到好奇。因此，了解 Python 源码的结构和解析过程，对于提升编程技巧和加深对语言理解非常重要。
## 1. Python 源码简介
Python 源码主要由几个核心部分组成：解析器、编译器和运行时。解
python中经常用到模块，比如import xxx,from xxx import yyy这样子，里面的机制也是需要好好探究一下的，这次主要从黑盒角度来探测模块机制，源码分析点到为止，详尽的源码分析见陈儒大神的《python源码剖析》第14章。1 如何导入模块首先来看一个导入模块的例子。创建一个文件夹demo5，文件夹中有如下几个文件。ssj@ssj-mbp ~/demo5 $ ls
__ini
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2023-09-14 21:51:18
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四种常见的XML解析方式 1.XML语言简介XML即可扩展的标记语言，可以定义语义标记(标签)，是元标记语言。XML不像超文本标记语言HTML，HTML只能使用规定的标记，对于XML，用户可以定义自己需要的标记。树状模型。 XML（eXtensible Markup Language）和HTML（Hyper Text Markup Language）师出同门。 使用XML的原因：不同软件之间
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2024-10-11 22:16:12
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在这个博文中，我将分享如何解决“Excel解析NLP”问题的过程。这个过程涉及多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。让我们深入了解这个动态的主题。
### 版本对比与兼容性分析
在过去的几个月中，我们的Excel解析NLP工具经历了多次版本迭代。以下是每个版本的演进时间轴和兼容性分析的概述。
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title E
NLP 分享：Section 1:本节主要内容：1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望：能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec训练得到基础的模型与词向量NLP是啥？zh-wiki: 自然語言處理（英语：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學
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2023-10-17 22:55:46
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文本分析项目3：基于自然语言处理的影评分析项目简介：通过大量的正面和负面的电影评论对计算机进行自然语言训练，实现计算机对电影评论的基本情感分析，使其能够快速判断出评论是否积极个人职责：1. 对正面和负面的电影评论进行分词处理，整理成规定的训练数据集格式； \2. 对nltk自带的朴素贝叶斯分类器模型进行训练；\3. 最后模拟业务场景检测训练效果项目3：2018.08 – 2018.12 智能考试分
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2024-01-11 13:06:55
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在之前的文章中介绍了NLP实际应用后，今天给大家介绍一下Python NLP相关的库。这些库可处理各种NLP任务，以及其他诸如情感分析，文本分类等任务。Python中最著名的NLP库包括自然语言工具包(NLTK)，Gensim和TextBlob。scikit-learn库还具有NLP相关功能。NLTK(http://www.nltk.org/)最初是出于教育目的而开发的，现在也广泛用于工业中。有一
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2023-08-07 20:34:33
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接上一篇：你所不知道的 Transformer！超详细的 Bert 文本分类源码解
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2022-11-15 13:35:53
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谷歌的开源项目protobuf，官方支持四种语言版本，C++、Java、Go、Python，使用protobuf的诸多优点就不多介绍了，在我之前的博客中使用过C++版本的protobuf，如果有兴趣可以参考，这里提供python版protobuf的使用方法，博主在学习caffe，将protobuf数据存为hdf5格式，于是protobuf就也成了C++和python数据交互的接口了，好，我们开始吧
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2023-10-19 17:12:04
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1.地址解析协议ARP：知道一个机器的IP地址，需要找到其相应的硬件地址；ARP协议的用途是为了从网络层使用的IP地址解析出在链路层使用的硬件地址； 2.由于是IP协议使用了ARP协议，因此通常就把ARP协议划归为网络层； 3.网络层使用的IP地址，但在实际网络的链路上传送数据帧时，最终还是必须使用该网络的硬件地址； 4.地址解析协议ARP解决IP地址和硬件地址的映射
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2024-01-06 18:56:50
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本文通过解析Flask0.1的源码，讲解一下Flask框架的主要工作流程。为了方便理解，后面涉及到的部分源码只保留核心部分，要看完整版可以点这里：Flask0.1的源码。启动应用我们先看一下 Flask 的简单使用：from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return
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2023-11-01 20:11:13
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我们已经获取了网页的源代码，并且已经加入了异常处理，但是为了实现我们最终的目标，我们至少还要做两件事情 1. 分析网页源代码，找出哪些是我们需要的内容 2. 使用一定的方法将我们需要的内容截取出来那好，先来看看获取的网页源码这里只是其中的一小段代码，要是想看网页源码的话，可以在浏览器上打开整个网页的源码那么怎么分析网页源码 1. 大部分浏览器都
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2023-09-17 11:55:14
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本文描述Django runserver命令中使用的开发服务器如何实现WSGI规范.有位牛人已经翻译了PEP333,下文对规范的翻译引用自此牛人的文章. HTTP请求处理过程 一.启动服务器.使用manage.py runserver命令启动服务器时,实际上是调用django.core.servers.basehttp模块下的run()方法,来实例化一个django.core
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2024-06-07 21:14:40
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本着一颗开源之心，我司开源了中文版的base_unilm模型。链接地址如下：https://github.com/YunwenTechnology/UnilmUniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语
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2023-10-29 19:18:46
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