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2018年12月12日
自定义函数集合
摘要: #分词 rls = ['?','!','“','”',':','…','(',')', '—','《','》','、','‘','’','"','\n','.', ';','#','【','】','\'',':',
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posted @ 2018-12-12 17:31 Google-boy
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2018年11月20日
Transform Model
摘要: self attention Q=K=V :输入一个句子,那么里面的每个词都要和该句子中的所有词进行attention计算,目的是要学习句子内部词之间的依赖关系,捕获句子的内部结构。 首先,要build Q,K,V,对其进行线性变换 for example: dot,reshape, permute
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posted @ 2018-11-20 09:24 Google-boy
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2018年11月19日
To handling editor letter
摘要: 一般崔稿信写法: Dear Editor: Sorry for disturbing you. We’re not sure if it is the right time to contact you to inquire about the status of our submitted man
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posted @ 2018-11-19 20:23 Google-boy
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2018年10月30日
美团编程题
摘要: 有一个X*Y的网格,小团要在此网格上从左上角到右下角,只能走格点且只能向右或向下走。请设计一个算法,计算小团有多少种走法。给定两个正整数int x,int y,请返回小团的走法数目。 解法:把网格看做二维坐标,向下为正,向右为正:设f(m,n)代表从坐标(m,n)到坐标(0,0)的移动方法,则f(m
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posted @ 2018-10-30 09:55 Google-boy
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2018年9月26日
招银笔试
摘要: 客观题: 1.数据库事务特性 数据库事务概念:(Database Transaction),是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全执行,要么完全地不执行。 四大特性:ACID 原子性、一致性、隔离性、持久性 2.设计模式判断 3.UDP 4.自底向上动态规划,求解矩阵链乘法时间复杂度()
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posted @ 2018-09-26 09:33 Google-boy
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2018年9月17日
在linux中文件的权限讲解
摘要: 1.d:directory(目录): 表示这个文件是个目录,其他的还有f(file文件)等等; 2.r:read(可读) 3.w:write(可写) 4 x :execute(可执行) 一般Linux文件或目录权限分为三个,用户,组和其它。每个都有三个权限rwx,即读,写,执行权限。权限的表示方法有
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posted @ 2018-09-17 10:54 Google-boy
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2018年9月3日
numpy版本查看以及升降
摘要: 如题,参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29026597 pip show numpy 查看numpy版本; pip install -U numpy==1.12.0,降低numpy的版本 pip show numpy 查看numpy版本; pip install -U
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posted @ 2018-09-03 20:53 Google-boy
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2018年8月15日
面试--冒泡排序
摘要: 冒泡排序原理: 冒泡排序就是遍历数据,每次只与下一个数字比较,如果这两个数顺序不对,则与交换过来。(两个变量,两个数组边界) 就上面那个问题来说,因为要升序排列,所以数字越大越排在后面。则两个数比较的时候,如果后一个数比当前数小,则顺序不对,要将这两个数交换。遍历的过程如下图:
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posted @ 2018-08-15 11:12 Google-boy
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2018年8月14日
面试--二分查找
摘要: 参加面试的时候常被提问到一个问题--请你解释一下二分查找 我们用联想记忆法:该算法有两个名字(二分查找、折半查找)、优点三个(比较次数少、查找速度快、平均性能好)、缺点两个(待查找表为有序表、插入删除困难)。用数字表示就是232,图形表示就是=≠=(形容为 此二分非彼二分 ) 那么我们在面试的时候就
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posted @ 2018-08-14 20:41 Google-boy
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2018年7月25日
机器学习面试--一句话概括传统ML算法
摘要: 机器学习过程主要包括:数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类: 回归:建立一个回归方程来预测目标值,用于连续型分布预测 分类:给定大量带标签的数据,计算出未知标签样本的标签取值 聚类:将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇,每一簇数据有
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posted @ 2018-07-25 18:44 Google-boy
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