以太坊去中心化网页钱包开发系列，详细的视频课程讲解直接戳链接，本系列将从零开始开发出一个可以实际使用的钱包，本系列是理论与实战相结合，文章一共有四篇：创建钱包账号、账号Keystore文件导入导出、展示钱包信息及发起签名交易、发送Token(代币），这是第一篇，主要介绍钱包将实现哪些功能及怎么创建钱包账号，本钱包是基于ethers.js 进行开发。
在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢？
搜索引擎相关搜索词应该是不少seoer在寻找和选择使用的关键词拓展类别，除开热门的百度相关搜索词采集，当然还有360搜索引擎以及搜狗搜索引擎，当然知道方法以后，应用python来实现，基本都是大同小异，你唯一需要关心的是词本身，以及反爬的限制！
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词，进
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在当今的数字时代，搜索引擎优化（SEO）是许多网站主和营销人员追求的目标。为了提高自己网站在搜索结果中的排名，并吸引更多有针对性的流量，我们需要深入了解竞争对手以及他们所使用的关键词策略。
前言 本来是想把整个dubbo源码解析一次性弄完,再做成一个系列来发布的,但是正巧最近有位好朋友要去杭州面试,就和我交流了一下.本着对dubbo源码略有心得的心态,在交流过程中也发表了个人的一些粗劣的拙见.但是非常不幸的是,交流过程中我这位朋友问到了几个问题,我却没能回答得上,让我感到十分惭愧.故而将原计划提前,并且定期整理,做到定期更新一篇dubbo源码解析.好让自己的知识盲点尽早暴露出来.本篇讲的就是dubbo的一个重要概念, 集群容错.既然你已经在看源码解析了,那么我就假设你对dubbo的使用上有
urlretrieve()将网络文件下载保存到本地，参数1网络文件URL，参数2保存路径
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？ Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中，sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度，也包括这个词本身。 对于 sel
对于词的研究，想必每个seoer都知道，而除了比较热门的百度相关搜索词之外，百度下拉框关键词应该也是不少人研究的范围，不过大部分人都是针对下拉框词的刷量，毕竟百度下拉框关键词采集已经泛滥成灾了。
HTML 文档描述网页 HTML 文档包含 HTML 标签和纯文本 HTML 文档也被称为网页 Web 浏览器的作用是读取 HTML 文档，并以网页的形式显示出它们。浏览器不会显示 HTML 标签，而是使用标签来解释页面的内容：
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。
还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net+和SLQA超过人类，百度在MS MARCO上凭借V-Net霸榜并在BLEU上超过人类。这些网络可以说一个比一个复杂，似乎“如何设计出一个更work的task-specific的网络"变成了NLP领域政治正确的研究方向。而在这种风向下，不管word2vec也好，glove也好，fasttext也好，都只能充当一个锦上添花的作用。说好的迁移学习、预训练呢？在NLP似乎始终没成主角。
随着 NLP 的不断发展，对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用，也越来越细节，下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。
在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理
仔细分析他们的CSS就会发现他们用了一个字体，正常字体是0123456789 在官方字体中替换为：（这是他们以前的做法，现在已经更新因此图来自网络）
因此，大家常会使用开源的预训练模型，然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1]，他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
📷 作为一个网络推广从业者，SEO一直是我笔者勤学苦练的绝技，可是，找了很多资料，就没有一个干货是讲真话的，但是，功夫不负有心人，总算让我找到了，好了，送给需要了解SEO秘籍的朋友们，千万不要错过这么
好嘛博主食言了。不过本文没什么干货，主要是前后看了大概一个星期，反复去读源码和解读文章，终于感觉这东西不那么云山雾罩了。同时也发现网上很多材料有点扯淡，99% 的博文不过是把别人的东西用自己的话说一下，人云亦云。好多人自己理解错了而不自知，实在是误人误己。
用户搜索的关键词是对其兴趣的一个很重要的反映。然而我们发现，当用户搜索“阿丽塔”、“猫爪杯”等新词后，之后的推荐中却始终没有相关的文章出现。
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
自适应负载均衡，虽然这个算法我是在 Dubbo 的源码里面看到的。但是这并不算是 Dubbo 的专属，而是一种算法思想，只不过你可以在 Dubbo 里面找到其对应的 Java 实现。
今日资料： https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec 中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/word2vec.html 这一节是关于 word2vec 模型的，可以用来学习词的向量表达，也叫‘word embeddings’。 之前写过一篇：word2vec 模型思想和代码实现，里面有 skip－gram 算法的简单实现。 http://www.jianshu
在使用LLM的时候可以将其当作一个很全能，但不知道做什么的助手，如果LLM效果不好，可能是由于指令不够清楚。
在百度搜索结果页面底部通常有9个相关词，其他搜索引擎同样也都有相关搜索，只是显示个数稍微有些不同，例如，我们搜索什么是SEO，新手如何学SEO等词组，目的就是为了方便用户对该词的其他信息进行拓展了解。
为期一个月的 AI100 金融文本分类练习赛完美收官啦！感谢小伙伴们的热情参与。 经过两周的策划与筹备，本次练习赛于4月18日正式上线，一共有25支参赛队伍，405次成绩提交。小伙伴们都表现得相当不错，大部分团队都取得了很好的成绩。 其中，取得第一名的“凡人哥”小伙伴，为大家无私分享了赛经，不光有算法模型分析，还有提升建议哦。 ▌引言 1.1 队伍简介 队伍名“读机器学习日报长大的”，三位成员分别是“凡人哥”、“雨辰酱”和“yuye2311”，均来自苏州大学自然语言处理实验室。 1.2 任务简介
经常有人问：“我是该学Angular还是React？该用gulp还是webpack…” 这篇文章就是要 交给大家一把钥匙，专门解答这类问题。 解答思路 PS:如果你想成为一名优秀的架构师，或者在工作中遇到瓶颈，想跳槽加薪，面试不过， 碰到难题等等一系列问题，可以加我的架构师群：554355695 这里有最专业的团队为你排忧解难，有最新的学习资源为你共享。 我一直提倡的是学以致用，知行合一，所以当我们学习和储备技能的时候应该要和市场相结合，准确的说应该是人才市场。 要了解人才市场有个非常简单的方法——
前面都是使用的AutoModel，这是一个智能的wrapper，可以根据你给定的checkpoint名字，自动去寻找对应的网络结构，故名Auto。
恰逢春节假期，研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现，相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深，为各位看客带来优雅的BERT解读。
本文介绍了如何使用Tensorflow实现Word2Vec的Skip-Gram模型进行训练，并使用NCE Loss进行优化。同时，还介绍了如何使用Cosine Similarity计算文本相似度，并调用sklearn的TSNE模块进行降维。
随着腾讯云业务的扩大，母机数量越来越多。为减少人力并实现母机故障的自动化定位，本文尝试利用机器学习算法，通过对历史故障母机的日志数据学习，训练模型实现自动化分析定位母机故障原因。
在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置，如果检测到回环，它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束，这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。如果能够检测到闭环，并对其优化，就可以让结果更加准确。
前言 终于到了集群容错中的最后一个关键词,也就是 LoadBalance(负载均衡),负载均衡必然会涉及一些算法.但是也不用太担心,算法这个词虽然高大上,但是算法也有简单和复杂之分.既然是源码解析类的文章,那么就有义务让看不懂代码的看文章总结都能明白原理的义务.所以本篇尽量用一些简单的数学式子和流程图和大家一起梳理一下这些集群容错算法. 为了方便大家找到前几篇dubbo集群容错的文章,这里做一下小的目录跳转,后面会再弄一篇专门的目录 dubbo源码解析-集群容错架构设计 dubbo源码解析-di
终于到了集群容错中的最后一个关键词,也就是LoadBalance(负载均衡),负载均衡必然会涉及一些算法.但是也不用太担心,算法这个词虽然高大上,但是算法也有简单和复杂之分.既然是源码解析类的文章,那么就有义务让看不懂代码的看文章总结都能明白原理的义务.所以本篇尽量用一些简单的数学式子和流程图和大家一起梳理一下这些集群容错算法.
其中 表示 Target 的真实值，而 表示模型得出的 Taret 的预测值。
昨天的《双11，来一把随机匹配匿名聊天》一文发表后，很多粉丝表示想要昨天的随机匹配匿名聊天系统的源代码，今天就开源给大家，项目开源在github上，点击文末的阅读原文即可查看，欢迎大家一起学习，一起进
性能问题一直是制约HTML5发展的一大难题，受制于性能，裸跑的HTML5通常只会开发一些对性能要求不高的游戏，对画质进行大幅压缩。H5游戏的技术标杆《猎刃2》也是借助渠道内置运行器插件才达到媲美APP的性能体验。然而，当前已内置运行器插件的渠道流量占比不足HTML5全部渠道流量的三分之一，这将会成为大型游戏的发展掣肘。
多分类的逻辑回归- softmax模型 word2vec：词向量 one-hot representation 对应位置为1，但不能表达词之间的关系 本质上是对词的一种表示，但是是结合了上下文内容的。无监督模型 词的两种表示： One-hot Representation（独热表示） “苹果”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …] 优点：简介，缺点：词之间是孤立的，维数灾难。 Distributed Representation（分布式表示） 词向量或者词嵌入（word embedding）是用一个向量来表示一个词，一定程度上可以用来刻画词之间的语义距离。 给出一个文档，用一个单词序列比如 “我喜欢苹果”，然后对文档中每个不同的单词都得到一个对应的低维向量表示，“苹果”表示为 [0.11, −0.77, −0.71, 0.10, −0.50, …]。 优点：低维、相似词的词向量距离相近，缺点：计算复杂。
数据集中主要包含下面几个文件，可见数据集很小也很简单，只需要使用training.csv文件进行训练我们的文本分类模型，使用testing.csv进行预测并提交结果即可：
基于Hierarchical softmax 的skip-gram 模型，优化的目标函数如
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
爬取这个商品名称，比如“手机”搜索结果下的每个商品的信息，存储到数据结构中，并能将其输出显示。
Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考：Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://ais
今天我们要使用 Lucene 来实现一个简单的搜索引擎，我们要使用上一节爬取的果壳网语料库来构建索引，然后在索引的基础上进行关键词查询。
实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。实体识别可以简单理解为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注。因为同是序列标注问题，除去实体识别之外，相同的技术也可以去解决诸如分词、词性标注（POS）等不同的自然语言处理问题。
作者：eoda GmbH 编译：大山、ShanLIU、Harry 昨天在python给你的圣诞帽上意犹未尽的动手党（点击查看相关文章），今天的话题依然和圣诞节有关。 前几天，文摘菌发现了一个Kaggle上的圣诞歌曲数据礼包。这里有你能想到所有的圣诞歌曲，总计超过5万首。而Kaggle上的数据科学家用各种方式要把它们玩儿坏了，一起看看有哪些有趣的结论！ 又是圣诞节，有没有被大街小巷的圣诞歌曲洗耳朵？有没有想过这些圣诞歌曲到底有什么魔力？他们的歌词又有什么共同点？ 我们把所有跟圣诞有关的歌曲都打包起来，总计超过
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本，此次特别更新了矢量语义包，直接以插件形式整合到程序中。
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