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qpainter 坐标系统

Coordinate System The default coordinate system of a paint device has its origin at the top-left corner. The x values increase to the right and the y values increase downwards.

技术

转载 2020-04-28 14:37:00 121 阅读 2评论

论文阅读 | Revisiting Joint Modeling of Cross-document Entity and Event Coreference Resolution

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.01753 作者：Shany Barhom, Vered Shwartz, Alon Eirew, Michael Bugert, Nils Reimers, Ido Dagan 机构： Bar-Ilan University,

聚类

建模

数据集

损失函数

迭代

转载 2020-04-21 23:13:00 215 阅读 2评论

论文阅读 | Using Automatically Extracted Minimum Spans to DisentangleCoreference Evaluation from Boundary Detection

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1408/ 作者：Nafise Sadat Moosavi1, Leo Born, Massimo Poesio, Michael Strube 机构： Technische Universitat Darms

名词短语

ide

子树

点集

边界检测

转载 2020-04-21 23:10:00 56 阅读 2评论

基于轻量型Web服务器Raspkate的RESTful API的实现

在上一篇文章中，我们已经了解了Raspkate这一轻量型Web服务器，今天，我们再一起了解下如何基于Raspkate实现简单的RESTful API。模块首先让我们了解一下“模块”的概念。Raspkate的模块包含了一组能够提供完整业务功能的HTTP处理器（Handler），例如，在Raspka

xml

静态文件

树莓派

.net

子类

转载 2020-04-21 22:55:00 75 阅读 2评论

论文阅读 | A Just and Comprehensive Strategy for Using NLP to Address Online Abuse

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.01738 作者： David Jurgens, Eshwar Chandrasekharan, Libby Hemphill 机构： University of Michigan, Georgia Tech 研究的问题：本文首先

数据

自然语言理解

社交媒体

各种技术

论文阅读

转载 2020-04-21 22:54:00 134 阅读 2评论

论文阅读 | What Does BERT Learn about the Structure of Language?

论文地址： https://hal.inria.fr/hal-02131630/document 作者： Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah 机构： Inria 研究的问题：探究BERT的深层次表征学习的论文，也就是通过实验研究BERT的可解释

神经网络模型

输入符号

句法结构

神经网络

句法树

转载 2020-04-21 22:52:00 138 阅读 2评论

论文阅读 | Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.02243v1 作者： Emma Strubell, Ananya Ganesh, Andrew McCallum 机构： University of Massachusetts Amherst 研究的问题：一篇很绿色的文章。作

神经网络

系统管理

搜索

个人电脑

云计算

转载 2020-04-21 22:49:00 200 阅读 2评论

论文阅读 | Assessing the Ability of Self-Attention Networks to Learn Word Order

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.00592 作者：Baosong Yang, Longyue Wang, Derek F. Wong, Lidia S. Chao, Zhaopeng Tu 机构：腾讯AI lab 研究的问题：在RNN类网络中，使用的是序列建

机器翻译

建模

应用场景

最小化

数据

转载 2020-04-21 22:46:00 283 阅读 2评论

论文阅读 | Literary Event Detection

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1353/ 作者：Matthew Sims, Jong Ho Park, David Bamman 机构：伯克利研究的问题：制作了一个文学事件数据集，也就是发生在小说里的事件。通过100本书选取了7849个

数据集

文本分析

数据

github

论文阅读

转载 2020-04-21 22:44:00 97 阅读 2评论

论文阅读 | Shared-Private Bilingual Word Embeddings for Neural Machine Translation

论文地址： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1352/ 作者：Xuebo Liu, Derek F. Wong, Yang Liu, Lidia S. Chao, Tong Xiao, Jingbo Zhu 机构：澳门大学，清华大学，东北大学研究的问

源语言

词向量

目标语言

机器翻译

向量空间

转载 2020-04-21 22:40:00 98 阅读 2评论

论文阅读 | Transformer-XL: Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context

论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.02860 作者：Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, Ruslan Salakhutdinov 机构： CMU，Google 研究的问题

建模

测试阶段

依赖关系

sed

环境设置

转载 2020-04-21 22:37:00 88 阅读 2评论

论文阅读 | Interpretable Neural Predictions with Differentiable Binary Variables

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.08160 作者： Joost Bastings, Wilker Aziz, Ivan Titov 机构：University of Amsterdam 研究的问题：同样是关注神经网络可解释性的一篇论文，主要是分类任务中的可解释性。

神经网络

参数化

情感分析

限制输入

五类

转载 2020-04-21 22:33:00 191 阅读 2评论

论文阅读 | Correlating Neural and Symbolic Representations of Language

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.06401v1 作者：Grzegorz Chrupała, Afra Alishahi 机构：Tilburg University 已有研究工作：在神经网络的分析中，最常用的方法是诊断模型（diagnostic models）。具

神经网络

语法树

诊断模型

损失函数

相似度

转载 2020-04-21 22:28:00 69 阅读 2评论

论文阅读 | Is Attention Interpretable?

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.03731v1 作者： Sofia Serrano, Noah A. Smith 机构：华盛顿大学研究的问题：在句子分类任务中讨论attention的作用，主要是通过中间表示擦除的方法来验证注意力机制的作用，即通过mask注意力

权重

编码器

数据集

文本分类

数据

转载 2020-04-21 22:26:00 310 阅读 2评论

论文阅读 | FIESTA: Fast IdEntification of State-of-The-Art models using adaptive bandit algorithms

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1281/ 作者：Henry Moss, Andrew Moore, David Leslie, Paul Rayson 机构：Lancaster University 研究的问题：关注模型选择的问题，也就是在尽可

方差

数据集

模型选择

ide

初始化

转载 2020-04-21 22:23:00 276 阅读 2评论

论文阅读 | Reinforced Training Data Selection for Domain Adaptation

论文地址： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1189/ 已有研究工作： TDS，training data selection，可以用来解决监督模型中的数据跨域、分布不匹配的问题，可以去除噪声和不相干的样本。一般的方法是将整个数据集在某种度量标准下进行评分

特征提取

数据

数据集

数据表示

跨域

转载 2020-04-21 00:28:00 193 阅读 2评论

论文阅读 | Pre-Learning Environment Representations for Data-Efficient Neural Instruction Following

论文地址： https://arxiv.org/abs/1907.09671?context=cs.LG 研究的问题：神经网络复杂强大的表达能力是以牺牲了数据效率为代价的，本文要做的就是以半监督的方式预先学习抽象的知识，将神经网络的表达能力和逻辑形式的数据效率结合起来。如上图所示，模型经过两个

编码器

泛化

神经网络

数据

归一化

转载 2020-04-21 00:24:00 192 阅读 2评论

论文阅读 | Boosting Entity Linking Performance by Leveraging Unlabeled Documents

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.01250?context=cs.LG 已有的研究工作：在实体链接上，已有的工作大多基于维基百科和启发式方法，它需要大量特地为任务注释的文档集合。并且这样的模型只适用于特定领域，在其他领域应用效果较差。本文的工作和创新点：本文主要

相似度

数据集

维基百科

数据

启发式方法

转载 2020-04-21 00:20:00 100 阅读 2评论

论文阅读 | Semi-supervised Stochastic Multi-Domain Learning using Variational Inference

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.02897?context=cs.CL 研究的问题：关注的是半监督的多域学习的问题，具体地说，由于文本的来源是各种各样的，它们的形式并不一致，域标签也并不总是可用的。同时，有一些跨域的内容，比如“新闻”下面包括政治、体育、旅游等。要准

建模

数据

参数化

半监督学习

跨域

转载 2020-04-21 00:14:00 206 阅读 2评论

论文阅读 | Continual and Multi-Task Architecture Search

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.05226?context=cs 已有研究工作：本文主要参考了google那篇经典的ENAS模型，ENAS通过树结构的搜索空间或者Q-learning，基于权重共享策略进行架构搜索。本文的工作和创新点：、在ENAS的基础上，提出了

数据集

文本分类

搜索

权重

树结构

转载 2020-04-21 00:09:00 82 阅读 2评论

论文阅读 | Text Categorization by Learning Predominant Sense of Words as Auxiliary Task

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1105/ 研究的问题: 关注的是结合语义的文本分类问题，以往的研究，比如用word2vec的方法，是将单词映射到一个隐空间中。但是word2vec对于一个单词，它的表示是固定的，所以无法解决一词多义的问题。解决的

文本分类

多义

全连接

多任务

词向量

转载 2020-04-21 00:03:00 97 阅读 2评论

论文阅读 | Categorical Metadata Representation for Customized Text Classification

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/Q19-1013/ 研究的问题：主要关注的是有附加信息的文本分类问题，比如使用用户/产品信息进行情感分类，实现自定义化的文本分类任务。比如可以提供用户信息来定制分类器，也可以向分类器提供特定于文本的类别列表来预测分类。框架

权重

自定义

数据集

文本分类

向量空间

转载 2020-04-21 00:00:00 309 阅读 2评论

改变关于阅读的理念

翻了《快速阅读术》这本书的部分内容，作者提出了一个观点，在如今这个时代背景下，我们要改变阅读的理念。引用部分内容如下。花一周时间仔细阅读一本书，一个月之后，仅能记住1%的内容。在有意无意之中，大部分人都在这几年养成了粗略阅读的习惯。认为自己“阅读量减少”的“读不进去书”的人，就是将这种新式阅读与

转载 2020-04-18 12:29:00 84 阅读 2评论

GC之Minor/Young/Major GC的区别

我们平时提及Minor GC、Young GC、Major GC，它们之间的关系是怎样的呢？如下图1所示，一图胜千言，这是JDK8之前的，JDK8上没有最右边的Perm区。图1 Minor/Young/Major GC的关系此图来自国外的一篇博客，建议读者阅读原文，链接地址。从图1来看Min

jvm

链接地址

转载 2020-04-04 10:12:00 424 阅读 2评论

C# 加密算法[汇总]

C# 加密算法[汇总] 【散列类型】不可逆，严格说不算加密算法，是一种保证数据完整性的算法或数字签名. MD5 SHA1 MD5(流Hash) 【对称类型】使用相同的密钥进行数据的加密和解密. 3DES（Triple DES）：是基于DES的对称算法，对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密，强度更

加密算法

非对称

数据

对称加密

转载 2020-04-03 14:05:00 341 阅读 2评论

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