转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50331883 <勿在浮沙筑高台> LZW压缩算法原理很easy,因而被广泛地採用,已经被引入主流图像文件格式中. 该算法由Lempel-Ziv-Welch三人发明,这样的技术将定长码字分配给变长信源符号序列,它不须要知道被压缩文件的符号出现概率的先验知识,仅仅须要动态地建立和维护一个字典,和其它压缩算法相比既是缺点也是长处. 1. LZW原理 1.1 概念的理解 LZW通过…

转载请标明出处:一片枫叶的专栏 上一篇文章中我们解说了android中的异步消息机制. 主要解说了Handler对象的使用方式.消息的发送流程等.android的异步消息机制是android中多任务处理的基础,Handler是整个android应用层体系异步消息传递的基础组件,通过对Handler源代码的解析的解析相信大家对android中的异步消息机制有了一个大概的了解.很多其它关于android中的异步消息机制的知识可參考我的:android源代码解析之(二)–>异步消息机制 android…

在提出基于滑动窗口的LZ77算法后,两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel [1]于1978年又提出了LZ78算法:与LZ77算法不同的是LZ78算法使用树状词典维护历史字符串. [数据压缩]LZ77算法原理及实现 1. 原理 从个人层面,LZ78算法比LZ77算法更容易被理解. 压缩 LZ78算法的压缩过程非常简单.在压缩时维护一个动态词典Dictionary,其包括了历史字符串的index与内容:压缩情况分为三种: 若当前字符c未出现在词典中,则编码为(0, c): 若当前…

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"(眼下还没公布).掌握例如以下的几个概念: 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,接下来就能够去读word2vec的源代码. 在源代码的解析过程中,对于基础知识部分仅仅会做简…

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…

1. 引言 LZ77算法是采用字典做数据压缩的算法,由以色列的两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel在1977年发表的论文<A Universal Algorithm for Sequential Data Compression>中提出. 基于统计的数据压缩编码,比如Huffman编码,需要得到先验知识--信源的字符频率,然后进行压缩.但是在大多数情况下,这种先验知识是很难预先获得.因此,设计一种更为通用的数据压缩编码显得尤为重要.LZ77数据压缩算法应运而生,其核心思想:…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 今天给大家介绍一篇2018年提出的论文<Deep contextualized word representations>,在这篇论文中提出了一个很重要的思想ELMo.本人认为ELMo的提出对…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 本文对2018年OpenAi提出的论文<Improving Language Understanding by Generative Pre-Training>做一个解析. 一个对文本有效的抽…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最…