参考文献 写正文时就在引用位置添加参考文献的title,写完后,在百度学术或谷歌学术中搜索参考文献获取GB/T 7714的参考格式,在参考文献的章节为文献编号,在引用位置插入交叉引用. 插图 可以先在PowerPoint中画好,组合,保留原格式插入,设置文字环绕方式“嵌入”等. 图表的编号,插入题注.插入题注前先自定义列表级别,把各章标题定义为第一级.

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/Ry-G0Nikh6m-h3ZVC2cLyQ 导语 2017年来了,新年开篇,就不跟大家聊技术啦,给大家分享一篇鹅厂技术总监在多年工作中总结出的教训和经验. 这篇文章自从在腾讯内部论坛发表后,精神哥每年都会拿出来重新研读一番,每次都有新的感悟和收获,所以强烈推荐给大家. 正文 资深程序员是团队中最强大的生产力,但往往被不合理的工作安排浪费掉.因此作为一个

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的基于MR计算框架的解决方案,以实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID:

操作目的: 使无公网ip的主机能被外网访问,实现ssh对服务器的远程管理 硬件准备: 1.服务端:skura frp主机(skura frp 免费提供,有待创建) 2.客户端:接在无线路由器(内网)上的ubuntu主机(有待配置),这是自己的电脑主机 先讲下内网穿透吧,为什么要用他.如下图 内网穿透原理: 简单说下,内网相当于是监狱,里面的囚犯(主机)之间可以相互玩耍,但是外面的人看不到你(访问不到你),所以就需要靠关系买下看守,这样你的亲朋好友就能有机会探监了,很明显这里的看守的作用就是端口映

1.--查询是否具有Broker功能  select is_broker_enabled from sys.databases where [name]='DBName' 2.--打开Broker功能 --打开Broker功能 ALTER DATABASE DBNAME SET NEW_BROKER WITH ROLLBACK IMMEDIATE; ALTER DATABASE DBNAME SET ENABLE_BROKER; 3.--建一个普通登录用户,授权给owner权限 GRANT SU

1.对于公用的类型定义,要单独抽取出来,放到单独的DLL中. 2.通过大量定义interface接口,来提高模块化程度,不同功能之间通过实现接口来面向接口编程. 3.如果项目中存在很多非常相似,但是又存在一些差异的类,最好的办法是进一步抽象,得到它们的共同基类,将相同点放到基类中实现,然后通过派生类实现差异.使用方根据实际情况决定自己要使用的类. 4.项目中,经常会遇到一些全局范围内有且只有一个实例的类,该怎么办呢?此时,请一定要想起单例模式.定义一个类,该类只开放一个静态方法GetInstan

当我们宣布RethinkDB关闭时,我答应写一个调查分析.我花了一些时间来整理所得的教训和经验,现在可以清楚地写出来. 在HN讨论贴中,人们提出了许多关于为什么RethinkDB失败的原因,从莫名的人性和聪明的MongoDB营销人员:到没有建立一个有经验的上市团队:再到缺乏支持超过64-bit float 的数字类型……我将这些意见集中到这里. 其中一些原因确实是真的,但它们是症状而不是原因.例如,说我们未能赚钱的,它并没有说明我们失败的原因. 事后看来,有两个重要的原因导致了我们的失败 —— 

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 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,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

一个word合并项目的分布式架构设计 项目背景与问题起源 我们要给一个客户做word生成报告以及报告合并的工作,要合并的报告非常多,而且每个报告也比较大,一个多的报告大概有200页以上.我们用c#操作word,并把程序部署到了一个配置还可以的服务器上.现在大概有20几个客户端,每个客户端把生成的数据传输到服务器上,等到一组数据完整之后,会触发合并报告.我们的程序会自动生成N份报告,并把这N份报告合并成一个大的报告. 但随着要合并的报告越来越多,word经常会报一些异常,这些异常是单机版从来没有出

新手上路,前端工程师,刚毕业参加工作两个月,上面让我用vue搭建环境和php工程师一起开发,做前后端分离,然而我只用过简单的vue做一些小组件的经验,完全不知道怎样和php工程师配合,ps: php那边用的是think5 ,我要如何把vue嵌套进去?我这两天查资料加学习发现vue-cli有它自己的逻辑目录,现在整个人很懵逼,可能对于一些有个三五年经验的工程师来说,之只是一个小问题,但是困扰了我好久,最后总结一下问题,1.如何用vue搭建环境和php工程师做前后端分离开发,2能搭建一个给我看看么!

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

Word谁都会用,高手和菜鸟最明显的区别就是效率,有人可以轻车熟路一小时做完好几份Word,有人加班到深夜手酸脖子疼还没做好一份,不管用什么办公软件,效率都是第一追求.先看第一点:   ❶如何快速选中文字 鼠标放在左侧页边距处: 单击可以选中鼠标点击位置的整行文字:双击可以选中整段文字:三击可以选中整篇文档中的文字(不过全选一般都用快捷键Ctrl+A) 点文字时,按住Ctrl键,可以选中不连续的多个文字.(比如一段里面需要选中不连续的多个文字加粗或变换颜色时使用):按住Alt键再点选文字,可以不

做word文档时有时候需要将章节标题加到页眉中,这里实现自动获取和自动更新页眉里面的标题 1.双击页眉,输入固定文字作为页眉左边的显示,然后敲2下table键,为接下来插入自动标题做好准备,如下图: 2.点击[插入] 3.在[插入]选项中找到[文档部件]>>[域],如图: 4.在[域]里选择[StyleRef],然后设置你想要显示在页眉里面的标题的类型就可以了,如图: 如果要插入对应的标题编号(前提是你使用的是自动编号,而不是你手动输入的编号),可以在[域选项]里先勾选[插入段落编号],然后[

作者 | 邓洪超,阿里云容器平台工程师, Kubernetes Operator 第二人,云原生应用标准交付与管理领域知名技术专家   导读:近年来,越来越多专门给 Kubernetes 做应用发布的工具开始缤纷呈现,帮助大家管理和发布不断增多的 Kubernetes 应用.在做技术选型的时候,我们需要给业务选择一个最好的工具.最稳的底座.那么又该如何比较和衡量这些工具呢?本篇文章中阿里云技术专家邓洪超将会和大家分享自己独特的体验,帮助读者初步了解 Tekton 项目. 背景 近年来,伴随着云原

转载:https://www.jianshu.com/p/3e958ae9e5ab 最近用duilib做个东西,经常卡壳 ,而且以前学的现在又忘.现在觉得应该好好做笔记,以前老是觉得博客是很郑重的东西,写的时候特别注意,导致很久才能写上一篇.现在决定放随意点,把零碎都记下来,以督促自己学习,既然不能像大神那样写多数量又高质量的博客以服务于大众,就要做到能写高数量的博客,至少能服务于自己.数量是最重要的,在这个“成功细中取,富贵快中求”的年代.       以后简书的博客就是我的随笔,没那么正式.

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').

[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录 [源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 概念 1.2 疑问 1.3 UDAF示例代码 0x02 批处理 2.1 代码 2.2 计划生成 2.3 执行 2.4 状态管理 2.5 总结 0x03 流处理 3.1 示例代码 3.2 计划生成 3.3 执行 & 状态管理 3.3.1 接受到一个新输入 3.3.2 windowState & UDAF执行 3.3.3 State & 结果

Introduction 词嵌入(word embedding)是降维算法(Dimension Reduction)的典型应用 那如何用vector来表示一个word呢? 1-of-N Encoding 最传统的做法是1-of-N Encoding,假设这个vector的维数就等于世界上所有单词的数目,那么对每一个单词来说,只需要某一维为1,其余都是0即可:但这会导致任意两个vector都是不一样的,你无法建立起同类word之间的联系 Word Class 还可以把有同样性质的word进行聚类(