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Java学习问答

大家在学习上？工作上有什么问题不懂的？可以留言把你的问题留下来然后我会把大家所有的问题整理在一起发给大家去解答! 比如说：我学历低以后找工作难不难呀？...最主要，大多数不负责的培训机构，把你带进企业，你不会学，不知道方向，不知道干什么，做一辈子码农会累死的，考虑下，自学，你们可以看我公众号分享的视频去学习！！...4.辅助教学　　在辅助教学方面，东南大学与中兴通讯公司开发了远程教学系统，用于本地网上教学、课后学习和异地远程教育，清华大学用Java进行了“计算机软件基础课”教学改革，分析研究Java教学软件BlueJ...Java开发应用前景上面已经说得很清楚了，现在学习java不仅就业空间广，而且就业薪资高。

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问答|KMP算法学习笔记

个人根据对这句话的理解以一个有强烈求知欲的小白的角度，用提问解答的方式组织全文，以此发现自己知识图谱的不足并积极学习新的知识。

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基于深度学习的FAQ问答系统

依据答案来源，问答系统可分为基于结构化数据的问答系统如KBQA、基于文本的问答系统如机器阅读理解、以及基于问答对的问答系统如FAQ问答。...此外，按照答案的反馈机制划分，问答系统还可以分为基于检索式的问答系统和基于生成式的问答系统。本文主要阐述FAQBot检索型问答系统的相关研究和处理框架，以及深度学习在其中的应用。...近几年，利用神经网络，尤其是深度学习模型学习文本中深层的语义特征，对文本做语义表示后进行语义匹配的方法开始被提出并应用于检索式问答系统。基于深度学习的模型一方面能够节省人工提取特征的大量人力物力。...二、深度学习文本匹配 FAQ问答系统一般有两种解决思路，一种是相似问题匹配，即对比用户问题与现有FAQ知识库中问题的相似度，返回用户问题对应的最准确的答案，这种思路类似于text paraphrase...问题答案的表示首先通过卷积神经网络（CNN）或其他神经网络架构来学习。然后AI-NN学习两个文本的每个配对片段的相互作用。之后使用逐行和逐列池化来收集交互信息。

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LangChain学习：加载文档进行问答

learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain

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深度学习实现问答机器人

3：深度学习算法。依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...深度学习算法在FAQ中的应用 1 机器学习三要素：建模、目标函数和优化器。问答系统一般采用一问一答的形式，即根据用户问题匹配最佳答案。...3 深度学习算法实验 1）：CNN算法在问答中的应用 CNN算法结构图 2）：LSTM算法在问答中的应用 BILSTM算法结构图参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD（采用adam优化函数时效果不如...3）：CNN+LSTM组合模型在问答中的应用 CNN+LSTM组合算法参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD。 2、学习速率为0.05。 3、训练300轮。...5）：LSTM+ATTENTION算法在问答中的应用 CNN+LSTM组合算法参数设置： 1、这里优化函数采用论文中使用的SGD。 2、学习速率为0.1。

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问答 | 迁移学习有哪些入门建议？

社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。话不多说，直接上题问：迁移学习有哪些入门建议？...来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼德普：迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。...通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。...下述教程旨在提供一个工具链（流程中工具和相关库的集合），含有迁移学习中涉及语义分割的一些最基本的内容。以下的教程帮助你搭建一个典型的、具有生产可用性的迁移学习模型。...http://www.gair.link/page/TextTranslation/113 @王晋东搜索《迁移学习简明手册》

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干货|深度学习面试问答集锦

问答集锦 No.1 什么是深度学习？ ? No.2什么是神经网络？ ? No.3什么是多层感知机（MLP）？ ? No.4 什么是数据标注化，为什么需要它？ ? No.5 什么是玻尔兹曼机？ ?...No.14 学习率太大或者太小会有什么影响？ ? No.15 Dropout和Batch Normalization的作用？ ? ? No.16 Batch 梯度下降和随机梯度下降的区别？ ?...No.24 Tensorflow作为优先选择的深度学习框架，它的优势有哪些？ ? No.25 Tensorflow 中，Tensor的意思？ ?

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LeCun Quora 问答读后：深度学习走向何方

【新智元导读】前天深度学习代表人物Yann LeCun在Quora答题，新智元第一时间跟进，LeCun表示他最看好深度学习的对抗式网络，引发从业者王天树回忆起当年他做合成时的疑惑。...我当时费了很大力气，学习了统计学习理论VC维数等知识，看明白以后，有点失望，理论倒是不错，但是离实践太远，不能用来指导具体的研究工作。...但是图模型虽然理论框架非常完善，也有对应的学习训练方法: 比如MCMC通杀，就是太慢；快一点还有变分学习，凸优化等等；总之各种学习方法都能尝试，但是仍然存在表现能力太弱的问题。...结合图模型又有一个完备的学习框架，这样会对深度学习有个大大的提升。...通常统计学习建模对付问题有两种思路，一种是估计联合概率分布，一种是学习条件概率分布。前者其实是最核心的。有个完全分布，那什么都有了。但是模型参数太多，数据有限，学起来太难。

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将问答作为迁移学习的“通用语”

在本文中，我们展示了一种通过将不同自然语言任务重构为统一形式，从而显著提升小样本多任务学习效果的方法。...小样本学习是一种旨在学习一组相关任务的通用机器学习模型，然后仅通过少量训练示例将其定制到新任务的技术。这种跨任务的知识共享被称为迁移学习。...我们在国际声学、语音与信号处理会议 (ICASSP) 上发表的一篇论文中，展示了如何将问答作为基础任务，并通过将自然语言理解 (NLU) 任务视为问答任务来实现有效的迁移学习。...迁移将NLU问题映射到问答已在文献中有所研究；我们研究组的成员过去曾就此主题发表过文章。本研究的新颖之处在于探索了这种方法在迁移学习中的能力。...QANLU一个有趣的附带效果是，在为NLU任务创建的问答上进行训练，也可以提高模型在原生问答任务上的性能。如果是这样，这将为进一步使用NLU和问答之间的映射进行数据增强提供了可能性。FINISHED

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通过 41 个问答方式快速了解学习 Git

此外，git 命令也是非常短的，非常容易学习，并且使用命令可以了解 git 的工作流程，这样也间接改进了开发工作流程。 3. 如何使用 stage 命令 stage是add .的内置别名。...学习指南> 也不错。 ---- 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。

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问答 | 怎么评价基于深度学习的deepvo，VINet？

http://ai.yanxishe.com/page/question （文末有福利哦）社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 @幻象波普星问：怎么评价基于深度学习的deepvo，VINet？...利用LSTM对输入数据的不定长特性，完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。有了融合的特征，那么问题来了，如何在神经网络中建模位姿呢？ ?...然而SE(3)中的旋转矩阵必须要求正交，这种特性在进行参数学习的过程中很难保证。为了解耦这种正交性，数学中可以用李代数 se(3) 来表示这种变换。...而VINet上的实验结果表明，当传感器的标定参数发生误差的时候，基于深度学习的VIO方法较常规方法而言，体现出了一定的鲁棒性。

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通过 41 个问答方式快速了解学习 Git

此外，git 命令也是非常短的，非常容易学习，并且使用命令可以了解 git 的工作流程，这样也间接改进了开发工作流程。 3. 如何使用 stage 命令 stage是add .的内置别名。

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基于机器学习的自动问答系统构建

自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。...自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。...为了测试这个方面可行与否，近期，利用百度知道的相关问答语料，测试了下。　　...里面的核心技术是分类器的构建，由于还没采用深度学习的办法，目前只采用SVM分类器进行测试，发现还是可行的。而相似问题计算这种，有很多现成的东东。　　用JAVA代码实现，测试结果如下： ?

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redis 问答

数据结构：缺乏广泛的数据结构支持，比如支持范围查询的 SkipList 和 Stream 等数据结构。

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【Quora精彩问答】机器学习的十条金科玉律

他送给非专业人士十条关于机器学习的金科玉律。 1、机器学习是指从数据中学习。AI 是时下流行语。机器学习确实如它所被炒作的那样神奇：利用对路的训练数据及算法可以解决相当多的问题。...2、机器学习是关于数据及算法的学科，主要是关于数据。机器学习算法，特别是深度学习领域，取得了非常多的突破。但是数据才是使得机器学习成为可能的关键。...4、机器学习的效果与你用来训练数据的质量是保持一致的。“无用输入，无用输出”这个说法在机器学习出现之前就有，但是它恰如其分地概括了机器学习的局限。机器学习只能发现所给的训练数据中的模式。...7、深度学习确实是革命性的进步，但它并不是包治百病的灵丹妙药。因其在机器学习各种应用领域取得的突破，深度学习被炒得很热。...8、机器学习极易受到误操作的影响。“置人于死地的不是机器学习算法，是人。”机器学习系统崩溃的原因通常都不是机器学习算法本身的问题。多数情况下，原因是训练数据中的人为失误，偏差或其他系统错误。

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【问答集锦】TensorFlow带你进入深度学习的世界

本文整理了黄文坚和唐源两位老师在开源中国高手问答中一些与TensorFlow相关的精彩问答，主要分为以下几类。...对的，你说的是其中一类运用，属于机器学习的概念，但可以做到的还远远不止这些，可以多多关注这个领域。深度学习是机器学习的一个分支。TensorFlow是主要用来进行深度学习应用的框架。 2 ....需要一些基础的Python运用能力，还有一些机器学习基础。书中对深度学习有较多的讲解，所以对深度学习的知识要求不高。 5 ....机器学习中一般分有监督学习和无监督学习，无监督学习下，用TensorFlow来对某个数据集进行学习，那么它识别出来的特征是什么？...有关TensorFlow的相关问答内容至此结束。欢迎大家在开源中国的技术问答区上面踊跃提问和回答。最后，安利一下两位老师的著作——《TensorFlow实战》。

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Spring 问答

答：IOC/DI：分别是控制反转、依赖注入（ depency injection ）作用是解耦 DI是IOC具体体现形式 AOP面向切面编程

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人工智能大拿解答机器学习30个问答

文章来源：Quora 译者：张巨岩等@新智元转载自：董老师在硅谷这个Quora 机器学习问答系列将会邀请众多这个领域的大神来答疑解惑。...我认为我们在来年会看到更多，而深度学习也在逐步朝着自然语言理解中存在的诸多根本性挑战方向发展。 Q11：深度学习与机器学习有怎样的不同？深度学习是机器学习的一部分。...在机器学习中有很多概念和想法，而深度学习是从这个更大集合中抽离出的一部分。...另外，大脑也很有可能结合了非监督学习和强化学习（后者有研究透彻的生物学证据）。 Q15：在学术界做深度学习研究与在产业界相比有哪些好处和挑战？...Q17：为什么非监督学习很重要？深度学习在其中起什么作用？深度学习其实是关于学习表征方式，这意味着学习有益于捕捉我们所关注的统计相关性的中间概念，特征或隐性变量。

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全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案！

来源:王知无作者:王知无 By 暴走大数据场景描述：这是一份Flink学习面试指北。看看你搞清楚自己的定位没有？...关键词：Flink 学习面试《大数据技术与架构》和《暴走大数据》读者拥有本文的优先阅读权。转载请联系作者本人。概念和基础篇 1....此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。...面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。 4.

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问答 | 如何看待Siraj发布的新视频《量子机器学习》？

社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。话不多说，直接上题 @酱番梨问：如何看待Siraj发布的新视频《量子机器学习》？...v=DmzWsvb-Un4 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼德普：这里有一份量子机器学习资料，里面包括量子机器学习的一些算法、学习材料、项目供参考。...量子机器学习资料： https://github.com/krishnakumarsekar/awesome-quantum-machine-learning @付腾简介，重点是介绍一下量子计算和一些可能的机器学习的算法的结合...如果有兴趣可以看看焦李成老师的《量子计算、优化与学习》，有更多例子和与传统机器学习算法的使用案例。反正我是没看懂。。。...量子计算结合机器学习能够把量子计算的并行性赋予机器学习，让它能够训练地更快。siraj 的介绍 web3.0 的视频里也提到机器学习可以结合区块链，进行互补。

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