引言 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着

和S5933比较起来,开发PLX9054比较不幸,可能是第一次开发PCI的缘故吧.因为,很多PCI的例子都是对S5933,就连微软出版的<Programming the Microsoft Windows Driver Model>都提供了一个完整的S5933的例子. 在这篇有关DDK的开发论文里.我将分两个例子来构建PLX9054的驱动,第一个,是对<Windows2000 设备驱动程序设计指南>里的分段DMA例子的扩充,它的结构比较简单,对理解DDK的运作很有帮助:第二个,我将

要写论文了,但论文里有一大堆公式,感觉很麻烦,经过询问同学知道有tex这么个东西,可以像写代码一样写论文,许多论文的格式都有相关的模板,所以学习一下,这里记录一下环境安装. texlive和texstudio的关系我理解为一个是编译环境,一个是编辑器,可能你看到网上有说用ctex自带的winedt作为编辑器,但我用了之后感觉还是texstudio好啊,自带补全和预览. 首先安装texlive: 下载地址:http://tug.org/texlive/acquire-netinstall.html

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

环境:vs2013+web api 2 问题:默认情况下新建的Web Api 2项目,自带的Help页下会显示Api的相关信息,但Description那一栏无法获取到数据,如下图所示: 解决: 1.先启用输出的XML文档文件: 在web api项目上右击->属性,在属性页"生成"标签下,勾选输出下面的"XML 文档文件",如下图所示: 2.在"解决方案管理器"里,打HelpPageConfig.cs,去掉SetDocumentationP

环境:vs2013+web api 2 问题:默认情况下新建的Web Api 2项目,自带的Help页下会显示Api的相关信息,但Description那一栏无法获取到数据,如下图所示: 解决: 1.先启用输出的 在web api项目上右击->属性,在属性页"生成"标签下,勾选输出下面的" 2.在"解决方案管理器"里,打HelpPageConfig.cs,去掉SetDocumentationProvider方法,并把地址改成与1里的对应,如下图所示:

最近对人工智能领域的 AI 加速芯片感兴趣,在翻阅 Google 的第一代 TPU 论文时,在相关工作中看到了 DaDianNao,PuDianNao,ShiDianNao.看的我一脸懵逼,这是什么?汉语拼音吗?后来经过搜索,发现这是中科院计算所的一系列研究成果,后来直接催生了国内芯片独角兽 -- 寒武纪的诞生. 故事得从20年前说起,当时江西南昌有俩亲兄弟,哥哥叫陈云霁,弟弟陈天石.他们分别于97.01 年先后考入中国科学大学少年班学习,后来攻读研究生时,哥哥在计算所跟胡伟武(龙芯之父)做芯片

https://www.cnblogs.com/yuebintse/p/5767996.html 1.drools是什么 Drools是为Java量身定制的基于Charles  Forgy的RETE算法的规则引擎的实现.具有了OO接口的RETE,使得商业规则有了更自然的表达. Rule是什么呢? 一条规则是对商业知识的编码.一条规则有 attributes ,一个 Left Hand Side ( LHS )和一个 Right Hand Side ( RHS ).Drools 允许下列几种 at

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar

前天看了 criss-cross 里的注意力模型  仔细理解了  在: https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/10750797.html 今天又看了一个注意力模型 <Self-Attention Generative Adversarial Networks>   https://arxiv.org/pdf/1805.08318v1.pdf 里边关键的还是注意力机制,又花了一个小时理解了下,感觉这种方式能够带来另一种视野的扩大,其中cnn是通过不断卷积扩大视野. 而

MapReduce和区块链有什么相同的地方? 我的天哪,他俩还有相同的地方呢.我书读的少,你别骗我. 他俩还真有相同点,绝不忽悠. 他俩都有一个高大上的名字. 区块链就是一个分布式数据库,并不是什么神秘的东西. MR也一样,只不过是一种分而治之的编程思想.官方的定义是:MapReduce是一个实现了处理和生成大数据集的编程模型. 先说一下我从论文里学到的东西吧: MR的执行过程,知道了MR慢在哪里 怎么容错的,有什么限制 MR与GFS的联系 分片函数怎么玩 怎么样撸代码能让MR跑的更快 MR自己

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了

四年前第一次看到<100+ Times FasterWeighted Median Filter (WMF)>一文时,因为他附带了源代码,而且还是CVPR论文,因此,当时也对代码进行了一定的整理和解读,但是当时觉得这个算法虽然对原始速度有不少的提高,但是还是比较慢.因此,没有怎么在意,这几天有几位朋友又提到这篇文章,于是把当时的代码和论文又仔细的研读了一番,对论文的思想和其中的实现也有了一些新的新的,再次做个总结和分享. 这篇文章的官网地址是:http://www.cse.cuhk.edu.h

转自<知乎>如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文? 问题: 作为一个博士生,一直为写论文头疼,读过很多高质量论文,觉得写的真好,但是轮到自己写总是力不从心. 最讨厌的是活生生的把一个A级别的idea写成C质量的论文….. 在这里的高质量限于IEEE/ACM Transaction级别,或者同等级别的Conference, 例如SIGKDD,CVPR,STOC,CCS之类 看过很多如何写论文的文章或者视频, 但都面向的是如何写论文, 而不是如何写Tra

在这篇martin和另外两位模式匹配领域专家的论文里说了模式匹配的几种实现方式,以及scala是选择哪种方式来实现的.http://lampwww.epfl.ch/~emir/written/MatchingObjectsWithPatterns-TR.pdf我引用了里面的一些描述. 在面向对象的程序中数据被组织为一级一级的类(class)面向对象语言在模式匹配方面的问题在于如何从外部探测这个层级. 有6种实现模式匹配的方法:1) 面向对象的分解 (decomposition)2) 访问器模式