最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。...尽管高度，或者区域大小可以随意调整，但一般滑动窗口的覆盖范围是2~5行。综上所述，处理自然语言的卷积神经网络结构是这样的（花几分钟时间理解这张图片，以及维度是如何变化的。...递归神经网络（Recurrent Neural Network）更直观一些。它们模仿我们人类处理语言的方式（至少是我们自己所认为的方式）：从左到右的顺序阅读。庆幸的是，这并不意味着CNNs没有效果。...卷积神经网络在自然语言处理的应用 我们接下来看看卷积神经网络模型在自然语言处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。...文献[17]是关于字符级卷积运算在语言建模方面的应用，将字符级CNN模型的输出作为LSTM模型每一步的输入。同一个模型用于不同的语言。 令人惊讶的是，上面所有论文几乎都是发表于近两年。
Js中Currying的应用 柯里化Currying是把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数的函数，并且返回接受余下的参数且返回结果的新函数的技术，是函数式编程应用。...f(a,b,c) → f(a)(b)(c) 与柯里化非常相似的概念有部分函数应用Partial Function Application，这两者不是相同的，部分函数应用强调的是固定一定的参数，返回一个更小元的函数...，而我们平时生活中常用的其实是部分函数应用，这样的好处是可以固定参数，降低函数通用性，提高函数的适合用性，在很多库函数中curry函数都做了很多优化，已经不是纯粹的柯里化函数了，可以将其称作高级柯里化，...高级柯里化有一个应用方面在于Thunk函数，Thunk函数是应用于编译器的传名调用实现，往往是将参数放到一个临时函数之中，再将这个临时函数传入函数体，这个临时函数就叫做Thunk 函数。...，例如利用回调的方式需要在一个网络请求之后加入一次回调进行下一次请求，很容易造成回调地狱，而通过Generator函数就可以解决这个问题，事实上async/await就是利用的Generator函数以及
函数的参数是一条解构表达式 {x=0,y=0}， =后面的 {} 实际上是参数的默认值。函数的参数可以设置默认值，是ES6的新特性。顺便举个函数默认值的栗子，方便理解上面的栗子。...，用对象解构表达式作为函数的参数时，一定要设置一个默认值。...函数使用对象解构参数，可以很方便的设置各种默认值，而且参数顺序没有限制，只要可以成功解构即可，用处还是很大的。...下面列举一些解构赋值的应用场合： //此处谢谢阮一峰兄弟，这些例子我都是抄他的 //快速从返回的数组中取数 function example() { return [1, 2, 3]...如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
使用Go实现基于TCP实时消息传送 之前在学习网络协议TCP的过程中，使用python实现了基于TCP协议的即时通信聊天应用，今天使用go语言实现，并再次复习一下客户端服务端交互的全流程。...深入理解网络协议：打造一个即时通信聊天应用 为什么不用UDP？ 虽然UDP在一些实时应用中确实有其优势（如视频会议、实时游戏等），因为它的延迟较低，但UDP是一个不可靠的协议。...它不保证数据包的顺序，也不保证数据包的到达。在UDP中，如果网络出现问题导致数据包丢失，需要应用层来实现重传机制，这增加了开发的复杂性。...此外，UDP也没有拥塞控制，网络状况不佳时可能会导致大量的丢包。 在聊天应用中，通常更倾向于使用TCP，因为消息的可靠传输比消息的实时到达更为重要。...这条语句的作用是关闭网络监听器listener，它会停止监听新的网络连接，释放与这个监听器相关联的资源。
图与网络规划是近几十年来运筹学领域中发展迅速、而且十分灵活的一个分支。...由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。...图与网络分析的内容十分丰富，这里只介绍路径规划、网络流、最小生成树、旅行商等几个经典问题。...igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。
array]]) { // Return element for new_array }[, thisArg]) 这个callback一共可以接收三个参数，其中第一个参数代表当前被处理的元素，而第二个参数代表该元素的索引...parseInt函数 parseInt 基数是一个介于2和36之间的整数。...parseInt(string, radix) //接收两个参数，第一个表示被处理的值（字符串），第二个表示为解析时的基数。 模拟情况 了解这两个函数后，我们可以模拟一下运行情况。...这个时候返回1 parseInt('2', 1) //基数为1（1进制）表示的数中，最大值小于2，所以无法解析，返回NaN parseInt('3', 2) //基数为2（2进制）表示的数中，最大值小于...3，所以无法解析，返回NaN map函数返回的是一个数组，所以最后结果为[1, NaN, NaN]
但这种方法会有一个很大的问题，那就是前面提到的维度灾难，而这里要实现的神经网络语言模型（Neural Network Language Model），便是用神经网络构建语言模型，通过学习分布式词表示（即词向量...在实际 NLP 应用中，我认为能总结成以下三条： 第一，给句子打分，排序。先在大量文本上训练，之后就能用获得的语言模型来评估某句话的好坏。...神经网络语言模型架构 接下来简单介绍一下这里要实现的网络结构，借鉴自 Bengio 的经典论文 A Neural Probabilistic Language Model 中的模型。 ?...动态图组网更加灵活、调试网络便捷，实现AI 想法更快速；静态图部署方便、运行速度快，应用落地更高效。...这次在这里介绍神经网络语言模型，并通过 飞桨来实现了一个简单的小例子，主要想做的是： 第一，语言模型任务在 NLP 领域很重要，想首先介绍一下； 第二，Bengio 这篇神经网络语言模型的论文非常经典，
平时我们希望提高应用的响应速度时，常用的有以下一些方法： 使用Gzip 减少Http Request次数 增加过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件 更多的方法...扩展： 打开这个选项后，实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分，而现在网站中的CSS和JS文件也不小，所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。...2、减少Http的请求次数 用户的带宽是非常有限的，如果你的网站上有众多的小文件，则每个文件请求建立连接、下载这个三次握手的过程是非常消耗用户的带宽资源的，所以可以使用一些技术来将多个文件合并为一个文件一次下载...3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富，现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多，也越来越大。...实际上对于浏览器来说，解析和执行这些文件是不要保留这些格式的，因此对JS和CSS文件进行一些压缩的处理就可以达到减少文件尺寸的目的。
生成对抗网络（GAN）是训练模型的新思想，生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近，GAN在图像生成方面取得了惊人的成果，并在此基础上迸发了大量新的思想，技术和应用。...在第一部分中，我们将介绍生成对抗网络（GAN）并提供有关此技术的全面介绍。...在第二部分中，我们将重点介绍GAN在语音信号处理中的应用，包括语音增强，语音转换，语音合成，以及域对抗训练在说话人识别和唇读等方面的应用。...曹博士的研究兴趣包括语音和说话人识别，声学和语言建模，音频编码和生物信号处理。...- 语音信号生成 - 语音信号识别 - 结论 GAN在自然语言处理方面的应用 - GAN序列生成 - 无监督条件序列生成 原文链接： https://interspeech2019
在使用像LSTM或GRU这样的递归神经网络时，有许多设计决策要做。...在这种基于语言的模型中，神经网络读取维基百科文章的一部分，并预测文本的下一个字节。 具体来说，我比较存储单元LSTM，GRU和MGU是否使用层归一化和三种初始化权重的方法。...有趣的是，GRU在这里表现优于LSTM，尽管它使用的参数较少。通常，更多的参数是压缩任务（如语言建模）的一大优势。MGU使用最少的参数，所以对这个任务表现最差。...层的归一化 我们知道，神经网络内部归一化在许多情况下可以提高性能。特别是复发性网络当它们的权重矩阵在时间步之间改变隐藏激活的程度太大时，会遭受消失或爆炸的梯度。...权重初始化 有时，我们初始化权重的方式对于训练神经网络至关重要。这里有几种方法，主要从不同的分布取样权重，并根据层的大小进行缩放。
而 HTTP 是应用层协议，主要解决的是如何包装这些数据。 下面的七层网络协议图也能看到 HTTP 协议是处于 TCP 的上层，也就是说，HTTP 使用 TCP 来传输其报文数据。 ?...http.HandlerFunc(foo)) http.ListenAndServe(":8080", nil) } 结尾 本文从搭建 TCP 服务器一步步到搭建 HTTP 服务器，展示了 Go 语言网络库的强大...，我认为 Go 语言是熟悉网络协议的一个很好的工具。...自己从熟悉了拥有各种 feature 的 Swift 语言之后再入门到看似平凡无奇的 Go 语言，经历了从为语言的平庸感到惊讶不解到为其遵循规范和良好的工业语言设计而感到惊叹和兴奋的转变。...最后希望本文能为有基础的同学理清思路，也能吸引更多同学来学习这门优秀的语言。
本文通过 Go 语言写几个简单的通信示例，从 TCP 服务器过渡到 HTTP 开发，从而简单介绍 net 包的运用。...而 HTTP 是应用层协议，主要解决的是如何包装这些数据。 下面的七层网络协议图也能看到 HTTP 协议是处于 TCP 的上层，也就是说，HTTP 使用 TCP 来传输其报文数据。...http.HandlerFunc(foo)) http.ListenAndServe(":8080", nil) } 结尾 本文从搭建 TCP 服务器一步步到搭建 HTTP 服务器，展示了 Go 语言网络库的强大...，我认为 Go 语言是熟悉网络协议的一个很好的工具。...自己从熟悉了拥有各种 feature 的 Swift 语言之后再入门到看似平凡无奇的 Go 语言，经历了从为语言的平庸感到惊讶不解到为其遵循规范和良好的工业语言设计而感到惊叹和兴奋的转变。
背景 一台服务器除了可以在命令行使用软件，还可以安装很多网络应用。...如果有 root 管理员账号，可以很方面的配置这些网络应用，例如自己搭建一个博客系统，一个论坛或者一个 ftp文件传输系统。这个章节中我们介绍几个比较酷的网络应用。...一、jupyterlab 如果想在网页端使 用 python 软 件，可以 使 用 JupyterLab 网络应用，类似于通过Rstudio-server 使用 R 软件。...JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新数据科学生产工具，某种意义上，它的出现是为了取代 Jupyter Notebook。...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。
TCP/IP协议与WinSock网络编程接口的关系 WinSock 并不是一种网络协议，它只是一个网络编程接口，也就是说，它不是协议，但是它可以访问很多种网络协议，你可以把它当作一些协议的封装...WinSock通讯的所有数据传输，都是通过套接字来完成的，套接字包含了两个信息，一个是IP地址，一个是Port端口号，使用这两个信息，就可以确定网络中的任何一个通讯节点。...因为各种不同的计算机处理数据时的方法是不一样的，Intel X86处理器上是用’小头’形式来表示多字节的编号，就是把低字节放在前面，把高字节放在后面，而互联网标准却正好相反，所以，必须把主机字节转换成网络字节的顺序...把主机字节转化成网络字节的函数; u_long htonl(u_long hostlong); u_short htons(u_short hostshort); 把网络字节转化成主机字节的函数...可以参考教材计算机网络（第6版）295页图6-32所示的系统调用使用顺序： 注意：上面的代码没有任何检查函数返回值，如果你作网络编程就一定要检查任何一个WinSock API函数的调用结果
神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。...嵌入函数 ex 或 ey，就是在这个 one-hot 矢量上应用一个线性转化（嵌入矩阵）的结果。 这种基于 one-hot 矢量的方法的重要特点是，神经网络忽视指令的底层语义。...这之所以成为可能，是通过在所有独特指令之间分享“字符到词语”神经网络。一个类似的方法由 Ling 等人（2015b）应用在机器翻译中。...最近，Zhang 等人（2015) 及 Xiao 和 Cho （2016）成功地对字符等级文档分别应用了一个卷积网络和一个卷积-循环网络，并且未使用任何显性分割。...这些早先研究让我们看到了在机器翻译任务中应用神经网络的可能性，这经常被认为比文件分类和语言建模更加困难。 3.4 挑战与问题 针对源语言方和目标语言方，有两组相互重叠的挑战。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一种特殊的神经网络结构，在NLP领域具有广泛的应用。本文将详细介绍RNN在自然语言处理中的应用，并讨论一些挑战和解决策略。...RNN在自然语言处理中的应用语言建模：RNN可以用于对文本数据进行建模，通过学习上下文关系预测下一个词或字符。语言模型在机器翻译、自动文本生成等任务中起着关键作用。...机器翻译：RNN已经广泛应用于机器翻译任务。通过将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示，并将其解码为目标语言句子，RNN可以实现跨语言之间的自动翻译。...结论循环神经网络（RNN）在自然语言处理中具有重要的应用价值。本文介绍了RNN的基础知识，并详细讨论了其在自然语言处理中的应用及所面临的挑战。...通过合理的网络结构设计和算法优化，可以克服这些挑战，提高RNN在自然语言处理任务中的性能。随着技术的进一步发展，相信RNN在NLP领域的应用将会更加广泛和深入。
大部分内容来自学姐的PPT 拆点 一个非常有用的思想 限流 将对点的限制转化为对边的限制 点的合并 这个还没看到 最小割 最小割==最大流 一条增广路中，必有一条边满流，满流的流量即为这条增广路的流量...大与小的转换 留下最多与拿走最少的转换 最大收益与最小损失的转换 选最优与不选最差的转换 什么时候转换？...，那么就是选一些点，使剩下的点两两之间无法连通，即割一些点使图不连通，即最小割 点独立集 点独立集是无向图 的一个点集，使得任两个在该集合中的点在原图中都不相邻。...最小路径覆盖就是最少的路径条数的路径覆盖。 ?...最小边覆盖=最大点独立集 闭合子图 有向图的闭合子图是一个点集，该点集的所有出边都还指向该点集 闭合子图中，点权和最大的点集称为最大权闭合子图 正点权和-最小割 ?
来自德国马克斯普朗克研究所（Max Planck Institute，Germany）的Gesa Hartwigsen等人在eLIFE期刊上发表了一片文章，研究了病变后的语言网络是否可以得到相邻网络的补偿...相反，对语音区域的刺激抑制了网络中的活动，并且在不引起脑区激活强度增加的情况下破坏了行为。这一现象说明相邻网络的补偿能力可能取决于功能中断的水平，反映出不同语言网络的特异性补偿能力。...Introduction 当前对脑卒中后失语症患者的语言网络短期和长期可塑性的了解有限。例如，如果左脑一个关键节点病变之后，邻近的同侧网络和/或同源右半球区域能否促进中风恢复仍然是一个疑问。...每个被试的TMS脉冲的总体应用在安全限制之内。...这对于了解左半球中风之后的语言恢复具有潜在的相关性，表明某个关键区域发生病变后相邻网络可能具有补偿部分任务处理的能力。
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