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使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同，因为CNN里图像检测卷积一般是3x3，而文本分类的话是直接是一维的3、4、5

bonelee 2017-11-28 10:34 阅读:986 评论:1 推荐:0

神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络

bonelee 2017-11-27 15:51 阅读:47302 评论:1 推荐:1

netty底层是事件驱动的异步库但是可以await或者sync（本质是future超时机制）同步返回但是官方 Prefer addListener(GenericFutureListener) to await()

bonelee 2017-11-24 11:42 阅读:2058 评论:1 推荐:0

ES task管理

bonelee 2017-11-23 14:18 阅读:4925 评论:1 推荐:0

kibana智能检索发送多次_msearch —— 配置index pattern，同时设置时间段，就知道到底是在哪些索引里去查找数据了

bonelee 2017-11-22 20:09 阅读:1076 评论:1 推荐:0