词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算…

基于无锁队列和c++11的高性能线程池线程使用c++11库和线程池之间的消息通讯使用一个简单的无锁消息队列适用于linux平台,gcc 4.6以上   标签: <无>   代码片段(6)[全屏查看所有代码] 1. [代码]lckfree.h ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 // lckfree.h…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_…

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v…

基于按annotation的hibernate主键生成策略 博客分类: Hibernate HibernateJavaJPAOracleMySQL  这里讨论代理主键,业务主键(比如说复合键等)这里不讨论. 一.JPA通用策略生成器 通过annotation来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法, JPA提供四种标准用法,由@…

最近开始学习无锁编程,和传统的基于Lock的算法相比,无锁编程具有其独特的优点,Angel Lucifer的关于无锁编程一文对此有详细的描述. 无锁编程的目标是在不使用Lock的前提下保证并发过程中共享数据的一致性,其主要的实现基础是CAS操作,也就是 compare_and_swap,通过处理器提供的指令,可以原子地更新共享数据,并同时监测其他线程的干扰,.Net中的对应实现是 InterLocked.CompareExchange函数. 既然不使用Lock,那在无锁编程中要时刻注意的是,代码…

最近开始学习无锁编程,和传统的基于Lock的算法相比,无锁编程具有其独特的优点,Angel Lucifer的关于无锁编程一文对此有详细的描述. 无锁编程的目标是在不使用Lock的前提下保证并发过程中共享数据的一致性,其主要的实现基础是CAS操作,也就是compare_and_swap,通过处理器提供的指令,可以原子地更新共享数据,并同时监测其他线程的干扰,.Net中的对应实现是InterLocked.CompareExchange函数. 既然不使用Lock,那在无锁编程中要时刻注意的是,代码可能…

基于上次的文章搭建的环境,可以在这里:http://www.cnblogs.com/DragonStart/p/8275182.html看到上次的文章. 演示环境 1. 配置一览 Key Value 系统版本 Win2016 数据库版本 SQLServer 2016 群集IP 10.22.20.201 数据库侦听器IP 10.22.20.202 2. 连接 3. 写点初始数据 这个只需要在其中一个写就行,不用全部写 4. 备份数据库 如果不做备份的话,后面会失败.进入后不用改什么,直接备份即可.…

论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题,该方法将定位与分类分开成两个独立的网络,然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练,整体效果达到SOTA,论文化繁为简,值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization 论文地址:https://arxiv.org/abs…

TensorFlow如何充分使用所有CPU核数,提高TensorFlow的CPU使用率,以及Intel的MKL加速 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签: cpu / gpu   转载链接:http://nooverfit.com/wp/tensorflow%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%85%E5%88%86%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%80%E6%9C%89cpu%E6%A0%B8%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%8F%90%E…