使用TensorFlow 2.0实现Word2Vec算法计算单词的向量表示,这个例子是使用一小部分维基百科文章来训练的。
首先我想说下为什么会去学习cs224d,原先我一直是做工程的,做了大概3年,产品做了好多,但是大多不幸夭折了,上线没多久就下线,最后实在是经受不住心灵的折磨,转行想做大数据,机器学习的,前不久自己学习完了Udacity的深度学习,课程挺好,但是在实际工作中,发现课程中的数据都是给你准备好的,实践中哪来这么多好的数据,只能自己去通过各种手段搞数据,苦不堪言。在找数据的过程中,发现做多的数据还是文本数据,不懂个nlp怎么处理呢,于是就来学习cs224d这门课程,希望在学习过程中能快速将课程所学应用到工作中,fighting!
A rooted tree is a well-known data structure in computer science and engineering. An example is shown below:
问题描述 n个村庄间架设通信线路,每个村庄间的距离不同,如何架设最节省开销? 这个问题中,村庄可以抽象成节点,村庄之间的距离抽象成带权值的边,要求最节约的架设方案其实就是求如何使用最少的边、最小的权值和将图中所有的节点连接起来。 这就是一个最小代价生成树的问题,可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1:无向连通图的生成树是一个极小连通子图。 PS2:生成树是图的一个子图,包括所有的顶点和最少的边(n-1条边)。 PS3:最小代价生成树就是所有生成树中权值之和最小的那个。 算法思路 算
最近邻算法可以说是最简单的分类算法,其思想是将被预测的项归类为和它最相近的项相同的类。我们通过简单的计算比较即将被预测的项与已有训练集中各项的距离(差距),选择其中差距最小的一项,该项的类别即为我们即将预测的类别。
Pandas 是一个非常厉害的 Python 库,它可以帮助我们更简单高效地处理各种形式的数据。你可以把它想象成一个数据魔术师,能将各种数据如 excel表格、数据库、网页数据等变成Python可以理解和操作的形式。有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。
在一维空间中,最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中,像素点的坐标都是整数,该方法就是选取离目标点最近的点。
我们知道,在AV1中,帧间预测有若干的参考帧,那么我们到底去哪一帧获取到运动向量(Motion Vector)呢,这个就靠YMode来指定了。标准中,YMode有以下的指定值。
我有一个非常简单的python例程,它涉及循环遍历大约20000个纬度、经度坐标的列表,并计算每个点到参考点的距离。def compute_nearest_points( lat, lon, nPoints=5 ):
这样,通过中位数来选取根节点(这样的方法其实在一定程度上是有很大问题的,因为根节点的选取方法不同,会导致整棵树的结构不同,这里由于数据的关系,不能构成完全二叉树,所以在对于特殊的样例来说是会出错的,比如说(10,10)这个测试样例,根本无法找到包含他的子节点(区域),所以会导致出错))。
最近用到了上采样下采样操作,pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolaiton == INTER_LINEAR);
图像分类的基本任务就是将图片分类,那如何进行图片分类呢?图片是不可能直接当作输入传递给我们的机器学习任务的,一个通用的做法就是将图片转换成一张巨大的数字表单。这时候输入有了,那么就可以使用机器学习的算法从所有种类中,给这个表单选定一个标签。 图像分类的难题在于我们所说的语义鸿沟问题
figure yi_nearest=interp1(t,p,x,'nearest');%最邻近插值法 plot(t,p,'ko'); hold on plot(x,yi_nearest,'g','LineWidth',1.5);grid on; title('Nearest Method');
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当导入 glTF 模型到 Creator 时,glTF 中的资源将会按照以下关系转换为 Creator 中的资源:
最近有个同学问我 k-means 和 kNN 是不是差不多?其实差太多了,k-means 是在不知道类别的情况下进行分类的,而 kNN 是通过已经存在的已经分好类的数据集给新的数据集归类。上次讲了 k-means,这次就正好讲一下 kNN。
模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。
也是目前求相似解决方案很赞的一个。 官方地址:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/turicreate.toolkits.nearest_neighbors.html
因为工作中用到了锚点设置,常用的总是出问题,后来扒拉出了这个属性,详细研究了下方便日后使用
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DOM元素的 scrollIntoView()方法是一个IE6浏览器也支持的原生JS API,可以让元素进入视区,通过触发滚动容器的定位实现。
使用场景:用站点数据插值成网格数据时,可以使用散点数据插值方法 参考链接:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/scatteredinterpolant.html
我们首先初始化我们的起点,接下来随机撒点,选出一个x_rand, 在x_near 和 x_rand之间选择一个x_new, 再在原有的已经存在的x中找到离这个点最近的点将这两个点连接起来,同时这个最近的点也会作为x_new的父节点。
树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将 k 维空间切分,构成一系列的k维超矩形区域。
One hot representation用来表示词向量非常简单,但是却有很多问题。最大的问题是我们的词汇表一般都非常大,比如达到百万级别,这样每个词都用百万维的向量来表示简直是内存的灾难。这样的向量其实除了一个位置是1,其余的位置全部都是0,表达的效率不高,能不能把词向量的维度变小呢?
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脑电波是一类由大脑中局部群体神经元同步放电所形成的具有时空特征的脑电活动电波。德国医生汉斯·伯格(Hans Berger)在1924年首次在人的头骨上记录到脑电波图(electroencephalography,EEG)。心理学研究表明,人类的认知和感知可以通过脑电波来表达。当大脑的嗅觉、听觉、视觉、味觉及触觉神经受到刺激时,其刺激反应信号可以通过脑电波表达出来,从而揭示感官和人员之间的心理关联性。其中大量研究展示了使用脑电信号连续确定个人舒适感的可行性,并且可以得到更加客观的数据。近来则有研究表明触觉刺激与脑电波的θ,α,β这三个频段均存在关联性。
这是译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。非常感谢那些无偿奉献的大师,在此代表所有爱好学习者向您们致敬,谢谢!
Dimension Clusters是YOLOv2中使用的优化策略之一,它的主要思路是通过聚合算法,从数据集中预先得到Bounding Box的形状先验数据,从而使得模型更容易学习,并且得到更好的Object Detection结果。
前段时间有读者来信问再分析数据的气象要素廓线怎么绘制,近期小编可以腾出手做个简单示例
在之前同步版本的应用中,对于示例图片的马赛克处理,需要几秒时间才能完成,我们可以通过并发编程来提升这个性能。
C语言中可以用bsearch()实现二分查找。同qsort()一样,bsearch()也包含在glibc库中,且同样要自定义比较函数。其原型如下: void *bsearch(const void *key, const void *base, size_t nmemb, size_t size, int (*compar)(const void *, const void *)); key指向所要查找的元素,base指向进行查找的数组,nmemb为查找长度,一般为数组长度,size为每个元素所占的字节
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 📷 2 geopandas 0.10版本重要新
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 2 geopandas 0.10版本重要新
最近邻可以用于分类和回归,这里以分类为例。给定一个训练集,对新输入的实例,在训练数据集中找到与该实例最接近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类
在上一篇文章中介绍了Pillow库的一些基本用法,参考:Python Pillow(PIL)库的用法介绍
插值就是在已知数据之间计算估计值的过程,是一种实用的数值方法,是函数逼近的重要方法。在信号处理和图形分析中,插值运算的应用较为广泛,MATLAB提供了多种插值函数,可以满足不同的需求。
今天写需求的时候发现一个小的优化点:用户选择了一些数据之后, 选择的条目需要高亮, 有时候列表很长, 为了提升用户体验,需要加个滚动, 自动滚动到目标位置。
Mean Shift算法建立在核密度估计(kernel density estimation,KDE)的基础之上,它假设数据点集是从Probability Distribution中采样获取的,Kernel Density Estimation是从数据点集估计Probability Distribution的非参数估计方法。
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 多机房容灾是存储系统领域非常重要的课题。本文将从内核代码层面,介绍腾讯云MongoDB数据库系统(CMongo)在多机房部署场景下,如何实现业务到机房的就近访问,并保证数据一致性。 1. 背景介绍 为了保证服务可用性和数据可靠性,一些重要业务会将存储系统部署在多地域多机房。比如在北京,上海,深圳 每个地域的机房各存储一份数据副本,保证即使某个地域的机房无法提供访问,也不会影响业务的正常使用。 在多机房部署时,需要考虑多机房之间的网络延迟问题。以作者的ping测
Android中GLES20.glTexParameteri函数表示对纹理的设置,函数结构如下:
在本教程中,我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec(Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型,它被大量地用在自然语言处理中)的skip-gram模型,为你正在使用的任何文本生成词向量,然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后,我用Tensorboard来设想这些Embedding,Embedding其实就是一个映射,将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中,也就是把原先词所在空间嵌入到一个
% 放大图像以放大形状 % 使用imdilate函数来扩展图像 % 形态扩展操作扩展或加厚图像中的前景对象 BW = zeros(9,10); BW(4:6,4:7) = 1; imshow(imresize(BW,40,'nearest')) % 创建一个结构元素与imdilate一起使用 % 要展开几何对象,通常需要创建与对象形状相同的结构元素 SE = strel('square',3); % 将输入图像和结构元素传递给imdilate % 向前景对象的所有边添加1 BW2 = imdilate(BW
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C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
这种方式非常简单,给待跳转元素添加 id,之后修改 window.location 即可,用法如
作者:51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的,其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别,物体识别的过程如下图所示: 如上图(
Background Network Distance In many real applications accessibility of objects is restricted by a spatial network Examples Driver looking for nearest gas station Mobile user looking for nearest restaurant Shortest path distance used instead of Euclidean
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