最近在给自己的服务器节点添加脚本功能,考虑到 执行性能.开发效率.调试效率.可维护性.严谨性 五大要素,最终选用C#作为脚本语言,并使用mono作为中间层,使其具备跨平台特性,以备具有在Windows开发调试并在Linux部署的效果.这样就完全符合五大要素了. 开始研究嵌入mono的方法,结果并非我想的半天搞定,而是花了我两天的时间,google和bing都搜了个遍,没有直接可解决问题的答案,真是命途多舛.我使用的是mono 4.6版本,在Windows下进行测试,有几个坑需要备忘一下: 1)检…

Mono http://www.mono-project.com/docs/advanced/embedding/ http://www.mono-project.com/docs/advanced/embedding/scripting/ Java http://stackoverflow.com/questions/7506329/embed-java-into-a-c-application JavaScript https://developer.mozilla.org/en-US/do…

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

Requirments:     1: The Lua Sources.    2: A C compiler - cc/gcc/g++ for Unix, and Visual C++ for Windows. Other compilers should under Windows, basically any C compiler - I will cover compiling under Windows at the end of the toturial.This tutorial…

KDD2016: network embedding model: deep walk(kdd 2014): http://videolectures.net/kdd2014_perozzi_deep_walk/  Node2vec (Grover et al. KDD 2016) http://snap.stanford.edu/node2vec/ GENE(Chen at al. CIKM 2016) http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9742868.…

构造+DFS 很容易的可以构造两个,最后一个不会构造的话  DFS一下就可以了 #include<iostream> #include<string> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<queue> #include<iomanip> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; int n…

前置点评: 这篇文章比较朴素,创新性不高,基本是参照了google的word2vec方法,应用到推荐场景的i2i相似度计算中,但实际效果看还有有提升的.主要做法是把item视为word,用户的行为序列视为一个集合,item间的共现为正样本,并按照item的频率分布进行负样本采样,缺点是相似度的计算还只是利用到了item共现信息,1).忽略了user行为序列信息; 2).没有建模用户对不同item的喜欢程度高低. ------------------------------------------…

http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/publications/17/zhang2017visual.pdf Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection Hanwang Zhang† , Zawlin Kyaw‡ , Shih-Fu Chang† , Tat-Seng Chua‡ †Columbia University, ‡National University of Si…

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…