今天学习的是微软的一篇论文《metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks》，发表于 KDD 2017，目前引用次数超 500 次。
2020年，人们预测Kubernetes会在一年内消失。他们认为会有人创建一个服务，可以减少相邻的选择，并使Kubernetes成为默认的简单选择。每个人都会使用Kubernetes，但很少有人会在底层工作。
TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本片文章将对词嵌入的模型做一个完整的总结。 TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa 词嵌入在深度模型中的作用是为下游任务(如序列标记和文本分类)提供输入特征。在过去的十年中，已经提出了很多种词嵌入方法，本片文章将对这些词嵌入的模型做一个完整的总结。 与上下文无关 这类模型学习到的表征的特点是，在不考虑单词上下文的情况下，每个单词都是独特的和不同的。 不需要学
限界上下文定义领域边界，以确保每个上下文含义在它特定的边界内都具有唯一的含义，领域模型则存在于这个边界之内。
- 什么是通用语言 - 通用语言， 最主要的目的就是减少交流中信息丢失， 在实际开发中, 可能关联很多人, 例如有业务层面的业务细节制定者、领域专家、产品经理、项目经理 、架构师、开发
在现代操作系统里，同一时间可能有多个内核执行流在执行，因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问，尤其是在多处理器系统上，更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括：
限界上下文定义领域边界，以确保每个上下文含义在它特定的边界内都具有唯一含义，领域模型则存于该边界内。
简述 我们都知道无法通过delete关键字针对变量和函数进行操作，而对于显示的对象属性声明却可以进行，这个原因需要深究到js的实现层上去，让我们跟随 Understanding delete 来探究一番，另外本文并不考虑浏览器的兼容性实现问题。 理论 为什么我们可以这样： var o = { x: 1 }; delete o.x; // true o.x; // undefined 却无法这样 var x = 1; delete x; // fal
BQSR 全称叫做 Base Quality Score Recalibration， 可以理解为碱基质量校正。对于变异位点的鉴定，碱基质量是非常重要的。比如测序识别到的一个位点，其碱基和参考基因组上的碱基不同，但是其质量值特别低，此时可以认为是一个测序错误，而不是一个SNP位点。
至于react-router帮助我们实现了什么东西我就不过多阐述了, 这个直接移步官方文档, 我们下面直接聊实现
为什么不用 iframe，这几乎是所有微前端方案第一个会被 challenge 的问题。但是大部分微前端方案又不约而同放弃了 iframe 方案，自然是有原因的，并不是为了 "炫技" 或者刻意追求 "特立独行"。
现在想改变一下写作方式，以问答的形式来讲解这些枯燥无味的知识，尽量把每一个为什么都讲透，每个知识点都不迷惑。
word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。
韩传华，就职于南京大鱼半导体有限公司，主要从事linux相关系统软件开发工作，负责Soc芯片BringUp及系统软件开发，乐于分享喜欢学习，喜欢专研Linux内核源代码。
词袋模型顾名思义，即将文本看作是装满了词的袋子，它不考虑文本中词与词的上下文关系，仅仅考虑所有词的权重，而权重和词频有关系。
在[第1篇]中，我们介绍了WCF关于实例管理一些基本的知识点，包括InstanceContext、InstanceContextMode、已经如何通过ServiceBehaviorAttribute应用不同的实例上下文模式给不同的服务。在[第1篇]中，对WCF采用的三种不同实例上下文模式进行了简单的比较，本篇的重点方法对单调（PerCall）模式为进行详细介绍。 在单调（Per-Call）实例上下文模式下，WCF总是创建一个新的服务实例上下文处理接收到的每一个服务调用请求，并在服务操作执行结束后，回收服务上
在文章HTTP介绍（一） 中，从技术概述、HTTP会话、HTTP认证等方面对HTTP进行介绍。本篇文章将着重介绍HTTP的信息格式和安全方法。
koa2 种推荐使用 async 函数，koa1 推荐的是 generator。koa2 为了兼容，在调用use添加中间件的时候，会判断是否是 generator。如果是，则用covert库转化为 async 函数。
介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
word2vec 基于分布式表征(Dristributed Representation)的 思想，相比于 One hot 可以用更低维数的向量表示词汇。 有一个有趣的研究表明，用词向量表示我们的词时，我们可以发 现：King - Man + Woman = Queen。 word2vec 实现了 CBOW 和 Skip-Gram 两个神经网络 模型，SkyAAE 在训练词向量的时候就是使用的 CBOW 模型。
XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。
Xpath即为XML路径语言（XML Path Language）。它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》，目前被引次数超 200 次。
这是一个长期依赖性(long-range dependence)的例子，这是序列数据中常见的现象，处理许多现实世界的任务都必须理解这种依赖。
本文是"手把手教你打造聊天机器人"系列的最后一篇，介绍了我们打造的聊天机器人的相关算法原理，下一篇会对本系列做一个总结。
CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
竞赛背景 以深度学习为首的机器学习方法在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域都表现出了卓越的能力。尽管机器学习模型在很多实验条件下的表现优于人类，但许多研究者也揭示了其在面对不同分布的数据时存在泛化性能差的弱点。 为什么传统机器学习模型容易在数据分布变化时失去泛化能力呢？目前研究界较为公认的原因是模型可能学到了数据中不具备泛化能力的虚假关联。例如下图所展示的例子，模型训练时看到的数据符合“狗大多在草地上、而猫大多在雪地上”的规律，为了最小化经验风险误差，模型就很可能把草地当作识别狗的要素；因此当测试模型
最重磅的一项更新，是上下文的增加——原来的10万token直接翻倍，来到了20万。
语言建模需要对长期依赖性进行建模，它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et al., 2018)。但要让神经网络对序列数据的长期依赖性建模一直都是一项挑战。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域，然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加，计算量剧增，并且Transformer能处理的句子长度受限，已有的方法大多使用截断的方式，这会导致信息损失，因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）已成为基于大型语言模型的生成式人工智能应用的关键组成部分。其主要目标是通过将通用语言模型与外部信息检索系统集成，增强通用语言模型的能力。这种混合方法旨在解决传统语言模型在处理复杂、知识密集型任务方面的局限性。通过这样做，RAG显著提高了生成响应的事实准确性和可靠性，尤其是在需要精确或最新信息的情况下。
最近前端的群都蛮热闹的，但我发现多数讨论的是javascript和css相关的问题，仿佛大家在努力创建各种交互、样式的时候，忘却了这一切的基础 – HTML。
在本文中，我们将研究在Springboot应用程序中更改上下文路径的方式。默认情况下，Springboot应用从根（“/”）启动上下文。让我们看看在Springboot应用中更改上下文路径的几种常用方式。
我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。
AI 科技评论按：在近些年的自然语言处理研究中，「词类比」是一个十分有趣的现象，最经典的例子莫过于「国王-男人+女人=皇后」。然而，如何将神经网路的黑盒拆开从而解释这一神奇的现象，一直都是有待探索的有趣的科学问题。近日，ACL 2019 上一篇名为「Towards Understanding Linear Word Analogies」（https://arxiv.org/abs/1810.04882）的论文对该问题进行了探究，从 csPMI 理论的角度对此进行了解释。
我们编写的 .NET 应用程序会使用到各种各样的依赖库。我们都知道 CLR 会在一些路径下帮助我们程序找到依赖，但如果我们需要手动控制程序集加载路径的话，需要了解程序集加载上下文。
本文以问答形式主要讲述Quartz2D的相关内容，参考内容是网上下载的学习视频资料。
位置识别使SLAM系统具有纠正累积错误的能力，与包含丰富纹理特征的图像不同，点云几乎是纯几何信息，这使得基于点云的位置识别具有挑战性。现有的作品通常将坐标、法线、反射强度等低层特征编码为局部或全局的描述子来表示场景，此外，在匹配描述子时，往往忽略了点云之间的转换，与现有的大多数方法不同，本文探索了使用高级特征（即语义信息）来提高描述子的表示能力，另外，在匹配描述子时，我们尝试校正点云之间的平移以提高精度，具体地说，本文提出了一个新的全局描述子，点云语义上下文信息，它可以更有效地挖掘语义信息来表示场景，本文还提出了一种两步全局语义ICP算法来获得三维姿态（x，y，yaw），用于点云的对齐以提高匹配性能，我们在KITTI数据集上的实验表明，我们的方法比现有的方法有很大的优势。
开本系列，讨论一些有趣的 CSS 题目，抛开实用性而言，一些题目为了拓宽一下解决问题的思路，此外，涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性，题目天马行空，想到什么说什么，如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性，赶紧去补习一下吧。 不断更新，不断更新，不断更新，重要的事情说三遍。 谈谈一些有趣的CSS题目（一）-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目（二）-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 所有题目汇总在我的 Github 。 3、层叠顺序（stacking level）与堆栈上下文（s
Quartz2D知识点聚合 基本 //画图片 UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"阿狸头像"]; [image drawInRect:rect]; //字体 NSString *title = @"标题"; NSMutableDictionary *atr = [NSMutableDictionary dictionary]; atr[NSFontAttributeName] = [UIFont syste
首先，我们看看什么是领域模型，以及它们为什么对领域驱动设计如此重要。领域模型是围绕业务的特定问题的重点知识。
前言：深度学习网络rnn能解决有序的问题，我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间，音乐，说话的句子，甚至一场比赛，比如最近正在举办的俄罗斯世界杯。 one hot编码 我们在做分类任务的时候经常用到
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