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    itertools.chain()函数

    你想在多个对象执行相同的操作,但是这些对象在不同的容器中,你希望代码在不失可读性的情况下避免写重复的循环 from itertools import chain a = [1, 2, 3, 4] b = ['x', 'y', 'z'] for x in chain(a, b): print(x) 1 2 3 4 x y z 好处:如果采用a+b的方式遍历,那么要求a和b的类型一致 ,如果数据再大一点会,会消耗内存,而chain是通过创建迭代器,依次返回可迭代对象的元素 如何把一个 itertools.chain 对象转换为一个数组 list_of_numbers = [[1, 2 ], [3], []] import itertools chain = itertools.chain(*list_of_numbers) 第一种比较简单,直接采用 list 方法,如下所示: list itertools import chain >>> list_of_numbers = [[1, 2], [3], []] >>> np.fromiter(chain(*list_of_numbers

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    1024 节献礼: simple chain

    Tendermint 还提供了一个 kv store 的 example,也没有 get 到区块链的核心要素,于是我便萌生了搞一个足够简单,最好能在几百行内演示区块链技术的 Simple Chain。 关于 Simple Chain,产品上我是这么考虑的: 账号系统兼容以太坊 完整使用 Tendermint 的全部接口,并探索它们的意义 chain 的状态使用 MPT 保存,并将每个 block commit num_txs client RPC 直接整合在 Wallet 模块里,方便演示 花了两天的功夫,一个粗糙的,未经过多节点测试的版本终于实现了,源码见:ex_abci/examples/simple_chain 两方的 address 对应的 account 会在 chain 的 MPT 里更新,每个 block commit 之后,MPT root,也就是 app state 会写入 block header Wallet.info / Wallet.chain_info:访问 account 的信息 / chain 的信息 下面是运行时的整个过程。 初始化: ? Wallet 状态: ? 转账: ? ?

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    Linear-chain CRF的推导

    对于这样的序列标记任务,以及更一般的结构化预测任务,Linear-chain CRF对标签之间的上下文依赖关系建模是有帮助的。 2 什么是结构化预测? 基于这种概率图结构,我们可以将CRF应用词性标注任务中,因为我们想要假设当前词性的标签依赖与此前字符的标签,这种基于概率图的CRF也称为 linear-chain CRF。 Linear-Chain CRF 现在我们设计一种针对词性标注的CRF模型,其中假设每一个标签 依赖于先前标签 ,输入序列是词语{x}的序列,如下图“联通子图”表示: 这个特定的线性链 CRF 4 训练Linear-Chain CRF 我们可以用最大似然估计算法训练 CRF的参数,给定一组 N数据点,使用对似然执行梯度下降算法计算PGM的联合概率,这些可以通过消息传播算法来计算。 image.png 整体概率: image.png 归一化之后: image.png 参考资料 Structured Prediction part one - Deriving a Linear-chain

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