CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。
命名实体识别和分类（NERC）是识别名称等信息单元的过程（包括人员，组织和位置名称），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。目标是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李亚洲 该 Github 项目是斯坦福大学 cs-224n 课程中各种深度 NLP 模型的 PyTorch 实现。 项目地址：https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch 该实现项目并不是面向 PyTorch 初学者，如果你还未用过 PyTorch，建议以下教程： https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch#references 如果你对 DeepNLP 感兴趣，建
知乎: nghuyong 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/523164712
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的Python库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
为了方便学习，本文列出的20个Python库将按领域进行分类，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法实现效率，多一点尝试，多一些努力！
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。我们的选择实际上包含了 20 多个库，因为其中一些库是相互替代的，可以解决相同的问题。因此，我们将它们放在同一个分组。
Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！
主要资源来自TensorFlow中文社区，翻译借助谷歌翻译，仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库，利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库，是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库，有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++，C，Python以及Java接口），支持Win
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的 Python 库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。
作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具
来源：大数据与机器学习文摘本文约2600字，建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然地就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！ 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库，不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
本文约3000字，建议阅读6分钟。 本文将给大家介绍数据科学领域20个最好的Python库。
导读：随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
PCA是一种无监督的方法，用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法，但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X =某种算法，其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略，他们拥有一个深厚的专业领域，并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说，没有人可以否认这样一个事实：作为实践数据科学家，我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识，这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅，以及有关它们的快速资源，可以帮助你开始使用它们。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
Linux From Scratch (LFS) is a project that provides you with step-by-step instructions for building your own custom Linux system, entirely from source code.
Oracle 11g RAC安装时，在第一个节点执行root.sh时遭遇了CRS-0184/PRCR-1070，Google了很多帖子也没有找到解决办法。呜呜，还是静下心来看日志！！最后的发现原来是一个不经意的小问题，如下面的描述。
Oracle 11g RAC中crs_stat命令较之前的版本多出了很多新的不同的资源类型，缺省情况下，使用crs_stat -t来查看资源是密密麻麻一大片，看起来着实费力。作者Paul Elbow, Enkitec为我们提供了一个crsstat脚本以更清晰的格式来展现Oracle 11g RAC下的所有资源类型，见本文下面的描述。
新安装了Oracle 11g rac之后，不知道是什么原因导致第二个节点上的crsd无法启动？其错误消息是CRS-4535: Cannot communicate with Cluster Ready Services。其具体的错误信息还需要查看crsd.log日志才知道。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xuzhina/article/details/38352179
Oracle 11g RAC中，发现oc4j以及gsd服务都处于offline状态，这是Oracle 11g RAC默认情形。即便如此，并不影响数据库的使用，因为 oc4j 是用于WLM 的一个资源, WLM在 11.2.0.2 才可用。GSD则是用于支持dbca,srvctl,oem等的交互工具。本文描述将这两个服务切换到online。
你是否还对 Linux 系统看上去“可怕”的命令行望而却步呢？其实在它看似“简陋”的背后，拥有着无限强大的功能性、拓展性甚至趣味性。今天就来介绍一款有意思的命令，使用它你就可以看到字符串背后的美好！
计划任务概念解析 在Linux操作系统中，除了用户即时执行的命令操作以外，还可以配置在指定的时间、指定的日期执行预先计划好的系统管理任务（如定期备份、定期采集监测数据）。RHEL6系统中默认已安装了at、crontab软件包，通过atd和crond这两个系统服务实现一次性、周期性计划任务的功能，并分别通过at、crontab命令进行计划任务设置。 计划任务分为一次性和循环性的计划任务 一、一次调度执行-----at 作用: 计划任务主要是做一些周期性的任务，目前最主要的用途是定期备份数据 一次性调度执
858 gdb ./vmlinux 859 target remote localhost:1234 860 gdbserver 1234 861 yum install gdbserver 862 gdb vmlinux 863 gdb vmlinux 864 gdb vmlinux 865 vi .config 866 vi .config 867 make menuconfig 868 vi .config 869 make 87
微代码就是由 Intel/AMD 提供的 CPU 固件。Linux 的内核可以在引导时更新 CPU 固件，而无需 BIOS 更新。处理器的微码保存在内存中，在每次启动系统时，内核可以更新这个微码。这些来自 Intel/AMD 的微码的更新可以去修复 bug 或者使用补丁来防范 bug。
安装地址： https://pypi.python.org/pypi/setuptools#id9
SecureCRT默认不显示语法高亮，整个界面颜色单一，用起来很不舒服，也没有效率，所有通过设置一下语法高亮还是很有必要的, 默认字体也看着不是很清晰。所以还是修改一下预告高亮比较好
计划任务是系统的常见功能，利用任务计划功能，可以将任何脚本、程序或文档安排在某个最方便的时间运行。任务计划在每次系统启动的时候启动并在后台运行。在Linux系统中，当我们需要在服务器上定时执行一些重复性的事件时使用的，可以通过Linux计划任务程序来运行准备好的脚本、批处理文件夹、程序或命令，在某个特定的时间运行。
sed命令是利用脚本来处理文本文件，可依照脚本的指令来处理、编辑文本文件，主要用来自动编辑一个或多个文件、简化对文件的反复操作、编写转换程序等。
前面总结过一篇全量备份/增量备份/差异备份说明，下面介绍下linux下rsync和tar两种增量备份的操作记录： 1）rsync备份 rsync由于本身的特性，在第一次rsync备份后，以后每次都只是传内容有改变的部分，而不是全部传。所以，rsync在做镜像方面是很不错的，只传增量，节省带宽、时间。 常规本地rsync备份命令可以是： # rsync -az --delete SRC DST 其中： -z 压缩 -a 简单理解就是保持一致性 --delete 严格保证DST内容与SRC一致，即DST中SRC
把配置文件中的"PermitRootLogin without-password"加一个"#"号注释掉，再增加一句"PermitRootLogin yes"，保存文件，如下图。这样做是为了允许root用户登录
实际上SecureCRT8.0以上的版本就有"firewall"的功能，可以实现一键跳过跳板机直接连接内网Linux服务器
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
