04 2019 档案
摘要：1.在进行 gdb python r XX.py where 调试时，报出以下错误： 1）每次运行都开38个线程，是否是线程超载[New Thread 0x7ffff2fd2700 (LWP 7415)] [New Thread 0x7ffff27d1700 (LWP 7416)] [New Thr
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摘要：转自：https://ivanzz1001.github.io/records/post/linuxops/2018/01/23/linux-nvidia#1-nvidia%E4%BB%8B%E7%BB%8D
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/sanshiqiduer/article/details/1933625 https://linuxtools-rst.readthedocs.io/zh_CN/latest/tool/top.html 1.统计信息区 top命令是Linux下常用的
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摘要：1.安装pygpu的部分 //已保证pip是最新的。 一些命令： 是否是所有相关的json文件所有者都要变成当前用户？尝试一下。 终于成功了！！！ >>> pygpu.__path__['/data_d/old_home/home/username/.conda/envs/my_root/lib/p
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摘要：转自：https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d 1.Google Colab 支持python2和python3，可以使用通用的库Keras/Tf/Pytorch/OpenC
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摘要：转自：http://paper.dxy.cn/article/495034 一、PubMed、PMC 和 MEDLINE 到底有什么区别和联系？ 可以看出，PubMed的收录范围是最广的；三个都是生物医药方面的文摘型数据库。 于2019/4/26分别在PMC和PubMed搜索关键词“biomedic
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/qq_16912257/article/details/79099581 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51406780 1.简单使用 from gensim.models im
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摘要：1.tagger-master中的loader.py实现从文件中加载词向量。 pretrained = set([#关注的是这里，打开词嵌入文件。 line.rstrip().split()[0].strip() for line in codecs.open(ext_emb_path, 'r',
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摘要：转自：http://www.runoob.com/python/python-func-any.html 1.any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为 False，则返回 False，如果有一个为 True，则返回 True。 元素除了是 0、空、FALSE 外都算 T
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/sddai/p/5696870.html //原来三者是不同的。。。 1.例子 准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(40 + 10)/100 = 50%。 定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总
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摘要：转自：https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin 1.计算方式不同 A m
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摘要：Deep learning with word embeddings 论文阅读笔记1.将三个模型进行了对比： i)LSTM-CRF（tagger-master）; ii)使用通用特征集的CRF+词嵌入向量 ; iii)对每个类的特定实体NER方法。 2.基线模型 2.1CRF模型 CRFSuite:
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486 1.python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), d
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摘要：1.使用tagger&wikipedia-pubmed-and-PMC-w2v词向量 Loading pretrained embeddings from ../.local/lib/python3.5/site-packages/neuroner/data/word_vectors/wikiped
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摘要：转自：https://max.book118.com/html/2019/0119/7016030160002002.shtm
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摘要：转自：https://baike.baidu.com/item/%E5%B8%83%E5%B0%94%E7%BD%91%E7%BB%9C 1.定义 布尔网络模型（Boolean Network，BN)最初是由Kauffman等提出，它是一种 以有向图为基础的离散系统。 在布尔网络中，每个节点只有两种
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摘要：转自:https://blog.csdn.net/u011684265/article/details/78024064 但是运行出错： 所以使用
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摘要：1.已训练好的词向量 //自己训练词向量需要对应领域非常大的文本库，收集处理过程是很费时的，所以使用已有的资源即可。 1.1生物方面：http://bio.nlplab.org/ 这里的词向量是使用word2vec工具在PubMed和PMC上文本生成的。 下载链接：http://evexdb.org
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摘要：转自：https://keras.io/zh/getting-started/sequential-model-guide/ 1.顺序模型是多个网络层的线性堆叠。 你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型： from keras.mo
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摘要：转自：https://www.jianshu.com/p/bb5cc438e3b2 1.内置函数isinstance(object, (type1,type2...)) 返回True or False。 2.使用内置函数type(object) type返回值属于type类型
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摘要：源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已
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摘要：转自：https://www.infoq.cn/article/sliced-recurrent-neural-networks 1.门控循环单元 GRU GRU 由 reset gate r 和 update gate z 组成。Reset gate 决定有多少之前的记忆需要和新的输入结合，而 u
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摘要：1.边缘检测示例 *表示卷积操作，标准表示。使用3*3的过滤器对其进行卷积，将3*3的覆盖在左侧上，并将运算结果相加；第二步将窗口向右移动一个单位，进行计算...横向之后再将窗格下移一个，进行循环.. 那么为什么能检测出呢？ 对于左边的6*6的图像，要检测出中间的垂直部分。进行卷积运算之后，得到右边
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摘要：1.RNN为什么能够记忆历史信息？RNN记忆特征。 2.LSTM为什么能够长期记忆？ 3.CRF和LSTM模型在序列标注上的优劣？【知乎】
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u010496169/article/details/70045895 u/U:表示unicode字符串 不是仅仅是针对中文, 可以针对任何的字符串，代表是对字符串进行unicode编码。 一般英文字符在使用各种编码下, 基本都可以正常解析, 所以一
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/weixin_39449570/article/details/78619196 1.新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外
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摘要：1.转自：https://blog.csdn.net/jasonfqw/article/details/72974187 方法不错的，比较简单。 2.python2和python3共存时使用哪个pip? 转自：https://blog.csdn.net/Mr_Cat123/article/detai
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摘要：转自：https://www.crifan.com/python_re_sub_detailed_introduction/ //这个网址讲的不错。 1.re.sub的功能 re是regular expression的缩写，表示正则表达式 sub是substitute的缩写，表示替换； re.sub
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摘要：1.报错：install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 https://github.com/FPGAwars/apio/issues/144 //一开始我的set
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摘要：1.Biomedical natural language processing 提供的资源包括： Word vectors Word vectors were induced from PubMed and PMC texts and their combination using the wor
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u010041824/article/details/78391683 1.打开带有中文的pkl文件或者其他字符的文件不能用默认的ascii格式打开，需要指定编码格式： 如果是没有中文，那就不用设定编码格式
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摘要：转自：https://www.jianshu.com/p/88bb976ccbd9 1.全连接示例： 2.softmax softmax输入层应和输出层（输出维度与类别数一致）纬度一样，如果不一样，就在输入和softmax层之间进行一层全连接层。
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 1.相当于None 2.作用相当于None,增加一个轴 从上面可以看出，shape变为了（3，1） 3. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量 可以看出返回的是一个行向量，但
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