摘要：
题目：给定长度为n的序列，标签数为m（标签值表示为1,2,....,m），发射概率矩阵E（n * m），其中E[i][j]表示第i个词预测为标签j的发射概率，转移概率矩阵T(m*m)，其中T[i][j]为标签i转移到标签j的转移概率。要求返回最优的序列标注结果（一个数组res，res[i]表示第i个 阅读全文
摘要：
1 作用 当该方法在spark内部代码中调用时，会返回当前调用spark代码的用户类的名称，以及其所调用的spark方法。所谓用户类，就是我们这些用户使用spark api的类。 2 内部实现 2.1 涉及到的java或scala知识 （1）Thread.currentThread.getStack 阅读全文
摘要：
官方地址：https://docs.python.org/2.7/tutorial/index.html 本笔记只记录本人不熟悉的知识点 The Python Tutorial Index 1 Whetting Your Appetite 2 Using the Python Interpreter 阅读全文
摘要：
1 Word meaning 1. 1 word meaning的两种定义 Definition meaning：单词的含义指代了客观存在的具体事物，如眼镜。 Distributional similarity meaning：上下文代表了单词的含义，如下： Distributional simil 阅读全文
摘要：
介绍了基于价值函数和基于策略梯度的两种强化学习框架，并介绍了四种强化学习算法：Q-learning，DQN，REINFORCE，Actot-Critic 1 强化学习问题建模 上图中，智能体agent处于状态st下，执行动作at后，会由于周围环境的作用进入下一个状态st+1，同时获得奖励rt。 马尔 阅读全文
摘要：
1 生成模型的定义和分类 生成模型是一种无监督学习方法。其定义是给一堆由真实分布产生的训练数据，我们的模型从中学习，然后以近似于真实的分布来产生新样本。 生成模型分为显式和隐式的生成模型： 为什么生成模型重要： 生成样本，着色问题，强化学习应用，隐式表征推断等。 2 PixelRNN and Pix 阅读全文
摘要：
一.作业要求 原版：http://cs231n.github.io/assignments2017/assignment3/ 翻译：http://www.mooc.ai/course/268/learn?lessonid=2254#lesson/2254 二.作业收获及代码 完整代码地址： 1 RN 阅读全文
摘要：
网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好，所以转载了。原文https://blog.csdn.net/akon_vm/article/details/37832511 一、背景 1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表 阅读全文
摘要：
本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作，以及deepdream和风格迁移。 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化（权重值缩放到0～255之间）可以发现： 第一层的滤波器可以看做模版匹配，那么它寻找的模式就是一些边和 阅读全文