_{c=1}^{C} \exp (f_c)}) 使用对数概率将我们的目标函数转换为求和形态，这更容易在推导和应用中使用。...词向量 更深层次的深层神经网络 1.10 基于词向量的分类差异 [基于词向量的分类差异] 一般在NLP深度学习中： 我们学习了矩阵 W 和词向量 x 。...词向量是对独热向量的重新表示——在中间层向量空间中移动它们——以便 (线性)softmax分类器可以更好地分类。...slot-filling 槽填充分类 通常后面是命名实体链接/规范化到知识库 2.2 句子中的命名实体识别 [句子中的命名实体识别] 我们通过在上下文中对单词进行分类，然后将实体提取为单词子序列来预测实体...词-窗分类 [词-窗分类] 思路：为在上下文中的语言构建分类器 一般来说，很少对单个单词进行分类 例如，上下文中一个单词的命名实体分类 人、地点、组织、没有 在上下文中对单词进行分类的一个简单方法，可能是对窗口中的单词向量进行平均
NER两种表征体系 11个词窗，100个隐层神经元，在12w词上训练7周 [预训练的词向量：当前 (2014年 -)] 我们可以随机初始化词向量，并根据我们自己的下游任务训练它们 但在绝大多数情况下，使用预训练词向量是有帮助的...使用字符级模型学习词向量 特别是在 QA 中，match on word identity 是很重要的，即使词向量词汇表以外的单词 尝试这些建议 (from Dhingra, Liu, Salakhutdinov..., Cohen 2017) 如果测试时的 单词不在你的词汇表中，但是出现在你使用的无监督词嵌入中，测试时直接使用这个向量 此外，你可以将其视为新的单词，并为其分配一个随机向量，...在NLM中，我们直接将单词向量 (可能只在语料库上训练) 插入LSTM层 那些LSTM层被训练来预测下一个单词 但这些语言模型在每一个位置生成特定于上下文的词表示 1.6 #论文解读 [#论文解读#]...{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right) V 4.8 编码器中的自注意力 [编码器中的自注意力] 输入单词向量是 queries，keys
Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现: 一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间； 当大于256bits...，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。
众所周知，国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信，那么内部到底是如何使用的呢？今天我们就来一探究竟。...1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...最终调用的就是抽象父类 AbstractClient 的构造方法，构造方法中包含了创建 Socket 客户端，连接客户端等行为。...如何启动的呢？...好，关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
jar包，直接启动，这就得益于SpringBoot内置了容器，可以直接启动，本文将以Tomcat为例，来看看SpringBoot是如何启动Tomcat的，同时也将展开学习下Tomcat的源码，了解Tomcat...其实上面这段代码，如果只要分析tomcat内容的话，只需要关注两个内容即可，上下文是如何创建的，上下文是如何刷新的，分别对应的方法就是createApplicationContext() 和refreshContext...我看看他们的注释是怎么说的。...另外我们根据setConnector源码可以知道，连接器(Connector)是设置在service下的，而且是可以设置多个连接器(Connector)。...发布应用启动完成事件 而启动Tomcat就是在第7步中“刷新上下文”；Tomcat的启动主要是初始化2个核心组件，连接器(Connector)和容器（Container），一个Tomcat实例就是一个Server
众所周知，国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信，那么内部到底是如何使用的呢？今天我们就来一探究竟。...1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...如何启动的呢？...代码如下： 该方法中，看到了熟悉的 boss 线程，worker 线程，和 ServerBootstrap，在添加了编解码 handler 之后，添加一个 NettyHandler，最后调用 bind...好，关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
SpringBoot是如何启动Tomcat的，同时也将展开学习下Tomcat的源码，了解Tomcat的设计。...其实上面这段代码，如果只要分析tomcat内容的话，只需要关注两个内容即可，上下文是如何创建的，上下文是如何刷新的，分别对应的方法就是createApplicationContext() 和refreshContext...我看看他们的注释是怎么说的。...另外我们根据setConnector源码可以知道，连接器(Connector)是设置在service下的，而且是可以设置多个连接器(Connector)。...发布应用启动完成事件 而启动Tomcat就是在第7步中“刷新上下文”；Tomcat的启动主要是初始化2个核心组件，连接器(Connector)和容器（Container），一个Tomcat实例就是一个Server
包，直接启动，这就得益于SpringBoot内置了容器，可以直接启动，本文将以Tomcat为例，来看看SpringBoot是如何启动Tomcat的，同时也将展开学习下Tomcat的源码，了解Tomcat...配置环境，输出banner 创建上下文 预处理上下文 刷新上下文 再刷新上下文 发布应用已经启动事件 发布应用启动完成事件 其实上面这段代码，如果只要分析tomcat内容的话，只需要关注两个内容即可，上下文是如何创建的...，上下文是如何刷新的，分别对应的方法就是createApplicationContext() 和refreshContext(context)，接下来我们来看看这两个方法做了什么。...另外我们根据setConnector源码可以知道，连接器(Connector)是设置在service下的，而且是可以设置多个连接器(Connector)。...输出banner 创建上下文 预处理上下文 刷新上下文 再刷新上下文 发布应用已经启动事件 发布应用启动完成事件 而启动Tomcat就是在第7步中“刷新上下文”；Tomcat的启动主要是初始化2个核心组件
修改完成后，只有再重新建立的连接才会使用到新的权限设置。 建立连接的过程通常是比较复杂的，所以我建议你在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。...MySQL 拿到一个查询语句，会先查询缓存，先校验这个语句是否执行过，以 key-value 的形式存在内存里， Key 是查询预计，Value 是结果集。...如果缓存 key 被命中，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作，完成后也会把结果缓存起来，方便下一次调用。当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。...优化器 经过了分析器分析，MySQL 知道你要干啥了，在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。...优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（虽然有时候也不是最优），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。
很纳闷....为什么会优先加载src下的Java文件（编译出的class），而不是jar包中的class呢？ 现在了解Tomcat的类加载机制，原来一切是这么的简单。 ?...当用户在自己的代码中，需要某些额外的类时，再通过加载机制加载到JVM中，并且存放一段时间，便于频繁使用。 因此使用哪种类加载器、在什么位置加载类都是JVM中重要的知识。...需要注意的是，不同的类加载器加载的类是不同的，因此如果用户加载器1加载的某个类，其他用户并不能够使用。...因此，按照这个过程可以想到，如果同样在CLASSPATH指定的目录中和自己工作目录中存放相同的class，会优先加载CLASSPATH目录中的文件。...三、Tomcat类加载 在Tomcat中类的加载稍有不同，如下图： ?
图片 by Rani Horev 当我们在训练语言模型时，有一个挑战就是要定义一个预测目标，很多模型在一个序列中预测下一个单词， “The child came home from ___” 双向的方法在这样的任务中是有限制的...这样就需要： 在 encoder 的输出上添加一个分类层 用嵌入矩阵乘以输出向量，将其转换为词汇的维度 用 softmax 计算词汇表中每个单词的概率 BERT 的损失函数只考虑了 mask 的预测值，...在训练期间，50％ 的输入对在原始文档中是前后关系，另外 50％ 中是从语料库中随机组成的，并且是与第一句断开的。...为了预测第二个句子是否是第一个句子的后续句子，用下面几个步骤来预测： 整个输入序列输入给 Transformer 模型 用一个简单的分类层将 [CLS] 标记的输出变换为 2×1 形状的向量 用 softmax...可以使用 BERT 学习两个标记 answer 开始和结尾的向量来训练Q＆A模型。 在命名实体识别（NER）中，系统需要接收文本序列，标记文本中的各种类型的实体（人员，组织，日期等）。
我们要保留列表中的所有标记吗?不需要。实际上，我们希望删除所有不提供额外信息的单词。在这个例子中，最重要的单词是“song”，因为它可以为任何分类模型指明正确的方向。...如果有n个字母只出现在一个类别中，这些都可能成为新的特色。更费力的方法是对整个语料库进行向量化并使用所有单词作为特征(词包方法)。...词向量 最近，NLP领域开发了新的语言模型，它依赖于神经网络结构，而不是更传统的n-gram模型。这些新技术是一套语言建模和特征学习技术，将单词转化为实数向量，因此称为单词嵌入。...Global vector是一种无监督学习算法，用于获取大小为300的单词的向量表示。...现在让我们看看最接近的单词向量是什么，或者换句话说，是那些经常出现在相似上下文中的单词。为了在二维空间中画出向量，我需要把维数从300减少到2。我用的是scikit学习的t分布随机邻接嵌入。
大家好，我是飞哥！ 在协程没有流行以前，传统的网络编程中，同步阻塞是性能低下的代名词，一次切换就得是 3 us 左右的 CPU 开销。...我们来看它是如何完成的。...epoll 返回的时候，ev.data 中是就绪的网络 socket 的文件描述符。...在 netpollready 中，将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。...图解 | 深入理解高性能网络开发路上的绊脚石 - 同步阻塞网络 IO 图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的！ 漫画 | 看进程小 P 讲述它的网络性能故事！
一个基于深度学习的NER模型应该具备如下图所示的三部分：1.分布式向量输入2.上下文编码结构3.标签解码结构图片---3.1.1 分布式向量输入表示单词的一个简单选项是一维特征向量表示。...在一维特征向量空间中，两个不同的单词具有完全不同的表示形式，并且是正交的。分布式表示表示低维实值密集向量中的单词，其中每个维度表示一个潜在特征。...在PubMed数据库上使用skip-gram模型对Bio-NER中的单词表示进行训练。这本词典包含了600维向量中的205924个单词。...他们提出了另一种离线训练的词汇表示法，可以添加到任何神经系统中。词汇表示是用120维向量计算每个单词的，其中每个元素用实体类型编码单词的相似性。...该模型递归计算每个节点的隐藏状态向量，并根据这些隐藏向量对每个节点进行分类。下图显示了如何递归地计算每个节点的两个隐藏状态特征。
，视觉，++ 需要短期和长期记忆 NLP 被分为中间任务和单独任务以取得进展 在每个社区中追逐基准 一个无人监督的任务可以解决所有问题吗？...不可以 语言显然需要监督 6.为什么NLP也需要1个统一多任务模型 [为什么NLP也需要1个统一多任务模型] 多任务学习是一般 NLP 系统的阻碍 统一模型可以决定如何转移知识（领域适应，权重分享，转移和零射击学习...） 统一的多任务模型可以 更容易适应新任务 简化部署到生产的时间 降低标准，让更多人解决新任务 潜在地转向持续学习 7.如何在1个框架中承载多个NLP任务 [如何在1个框架中承载多个NLP任务] 序列标记...language pairs 或者是新的类似 NER 的任务 22.预训练MQAN的零次学习任务域自适应 [预训练MQAN的零次学习任务域自适应] Zero-Shot Domain Adaptation...NLP教程(9)- 句法分析与树形递归神经网络 斯坦福 CS224n 课程带学详解 斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步 斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶 斯坦福NLP
Go 编译器的 SSA 后端包含一种工具，可以生成编译阶段的 HTML 调试输出。这篇文章介绍了如何为函数和方法打印 SSA 输出。...此变量含有要转储的函数的名称。这不是函数的完全限定名。对于上面的 func main，函数名称为 main 而不是 main.main。...[1]这有点不走运，但是实际上可能没什么大不了的，因为如果你要对代码进行性能调整，它就不会出现在 func main 中的巨大的意大利面块中。...你的代码更有可能在方法中，你可能已经看到这篇文章，并寻找能够转储方法的 SSA 输出。.../ssa.html ---- 如果你没有从源码构建 Go，那么 runtime 软件包的路径可能是只读的，并且可能会收到错误消息。请不要使用 sudo 来解决此问题。
，head word，… head word是 mention 中 最重要 的单词—可以使用解析器找到它 例如：The fluffy cat stuck in the tree 仍然需要一些其他特征...而是考虑每段文本 (一定长度) 作为候选 mention a sapn 是一个连续的序列 [共指消歧端到端模型] 首先，将文档里的单词使用词嵌入矩阵和字符级别 CNN 一起构建为词嵌入 接着，在文档上运行双向...LSTM 接着，将每段文本 i 从 START (i) 到 END(i) 表示为一个向量 sapn 是句子中任何单词的连续子句 General, General Electric, General Electric...所以必须做大量的修剪工作 (只考虑一些可能是 mention 的 sapn ) 关注学习哪些单词是重要的在提到(有点像 head word) 6.指代聚类模型 6.1 基于聚类的共指模型 [基于聚类的共指模型...] coreference是个聚类任务，让我们使用一个聚类算法吧 特别是使用 agglomerative 聚类 (自下而上的) 开始时，每个 mention 在它自己的单独集群中 每一步合并两个集群 使用模型来打分那些聚类合并是好的
那么，什么是BERT？ 简单地说，BERT是一个可以用于很多下游任务的体系结构，如回答问题、分类、NER等。...在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...因此，该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时，预测未见过的单词。 请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。...问题解答任务-这是最有趣的任务，需要更多上下文才能了解如何使用BERT解决问题。在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ?
使用Theano有时很痛苦，但却强迫我注意方程中隐藏的微小细节，并全面了解深度学习库的工作原理。 快进几个月：我在斯坦福，我正在使用 Tensorflow。...这篇文章的目标是提供一个如何使用 Tensorflow 构建一个最先进的模型（类似于本文）进行序列标记，并分享一些令人兴奋的NLP知识的例子！...在单词 w = [c1,c2,······,ci] 每个字符 ci（我们区分大小写）都和一个向量关联。我们在字符嵌入序列上运行双向 LSTM 并连接最终状态以获得固定大小的向量 wchars。...这取决于我们如何执行填充，但在这篇文章中我们选择动态地进行填充，即填充批次中的最大长度。 因此，句子长度和字长将取决于批次。 现在，我们可以从字符构建词嵌入。...softmax 的情况下，损失的计算更经典，但我们必须特别注意填充并使用 tf.sequence_mask 将序列长度转换为布尔向量（掩码）。
我们都知道对于c语言来说，它是需要先转换成汇编语言，然后再生成机器语言的。那么在c语言中，各种条件语句，各种表达式的计算，在汇编中是何如实现的呢？今天我们就来讲解一下。...因为汇编语言和机器语言是绑定的，而不同机器语言是不同的，因此，汇编语言是不可移植的，而高级语言是可移植的，这也是为什么人们更多地用高级语言来开发应用的一个原因。...在汇编语言中，我们可以通过设置标号来实现语句的跳转，例如高级语言的if判断，在汇编语言中，就可以这样实现。 对于循环语句，其实也是一样的，也是通过跳转指令来实现。...在循环内部，EAX 是 val1 的代理（替代品），对 val1 的引用必须要通过 EAX。JNL 的使用意味着 val1 和 val2 是有符号整数。...逻辑判断的实现也是通过跳转指令来实现的，具体如下。 通过上面的例子我们可以看出，无论是怎样复杂的逻辑，无论是循环还是条件判断，在底层汇编层，其实都是通过跳转指令来实现的。
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