导语 在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。...在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深度"。...（2）中文 中文的输入层处理方式与英文有很大不同，首先中文分词是个让所有 NLP 从业者头疼的事情，即便业界号称能做到 95%左右的分词准确性，但分词结果极为不可控，往往会在分词阶段引入误差。...4.1 RNN RNN（Recurrent Neural Networks）可以被看做是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。...我们分别来介绍它最重要的几个模块： （0）细胞状态 细胞状态这条线可以理解成是一条信息的传送带，只有一些少量的线性交互。在上面流动可以保持信息的不变性。
模块是任何健壮的应用程序体系结构不可或缺的一部分，特点是有助于保持应用项目的代码单元既能清晰地分离又有组织，下面我们来看看各种不同的模块模式解决方案。 1. 模块模式 1.1....命名空间模式 命名空间模式是一个简单的模拟模块的方法，即创建一个全局对象，然后将变量和方法添加到这个全局对象中，这个全局对象是作为命名空间一样的角色。...模块模式 除了命名空间模式，也可以使用闭包的特性来模拟实现私有成员的功能来提升安全性，这里可以通过 IIFE 快速创建一个闭包，将要隐藏的变量和方法放在闭包中，这就是模块模式。...值得一提的是，在模块模式创建时，可以将参数传递到闭包中，以更自由地创建模块，也可以方便地将全局变量传入模块中，导入全局变量有助于加速即时函数中的全局符号解析的速度，因为导入的变量成了该函数的局部变量。...揭示模块模式 在上面的模块模式例子上稍加改动，可以得到揭示模块模式（Reveal Module Pattern），又叫暴露模块模式，在私有域中定义我们所有的函数和变量，并且返回一个匿名对象，把想要暴露出来的私有成员赋值给这个对象
同步模块模式 同步模块模式SMD是请求发出后，无论模块是否存在，立即执行后续的逻辑，实现模块开发中对模块的立即引用，模块化是将复杂的系统分解为高内聚、低耦合模块，同步模块模式不属于一般定义的23种设计模式的范畴...，而通常将其看作广义上的架构型设计模式。...描述 同步模块模式通常用来解决如下场景的问题，随着页面功能的增加，系统的业务逻辑越来越复杂，多人开发的功能经常耦合在一起，有时项目经理提出的需求，分配给多人实现的时候，常常因为某一处功能耦合了多人的代码...通过使用模块化来分解复杂的系统可以很好的去解决这个问题，要想实现模块化开发，首先就需要有一个模块管理器，其管理着模块的创建与调度，对于模块的调用分为两类，第一类就是同步的模块调度，实现相对比较简单，不需要考虑模块间的异步加载...，建议将模块添加给闭包内部私有变量 // old，当前模块的祖父模块；parent，当前模块父模块 let old = this; let parent = this;
异步模块模式 异步模块模式AMD是当请求发出后，继续其他业务逻辑，直到模块加载完成执行后续逻辑，实现模块开发中的对模块加载完成后的引用，大名鼎鼎的require.js就是以它为思想的，异步模块模式不属于一般定义的...23种设计模式的范畴，而通常将其看作广义上的架构型设计模式。...描述 异步模块模式主要是用在浏览器环境中，浏览器环境不同于服务器环境，为了不阻塞渲染线程通常以异步的方式来加载外部Js文件，因此要使用文件中的某些模块方法必须要经历文件加载过程，而对于这种问题同步模块模式则无法适用...，需要使用异步模块模式。...异步模块模式不仅减少了多人开发过程中变量、方法名被覆盖的问题，而且增加了模块依赖，使开发者不必担心某些方法尚未加载或未加载完成造成的无法使用问题，异步加载部分功能也可以将更多首屏不必要的功能剥离出去，减少首屏加载成本
但是这种方法是每个实例都会重新创建一遍新方法，我们可以用静态私有变量来避免这个问题。...公有方法定义在构造函数的原型上，这个和典型的原型模式差不多。 模块模式 模块模式是在单例对象基础上加以扩展，使其通过作用域链来关联私有变量和特权方法。 单例是通过字面量来创建的。...let singleton = { name: value, method() { // 方法的代码 } }; 在模块模式中...模块模式的样板代码如下。...如果遇到单例对象需要某一个特定类型的实例，但又必须给它添加额外属性或者方法的场景我们可以选择模块增强模式。
作者：Muhammad Khalifa 编译：ronghuaiyang 导读 NLP迁移学习中的一些问题，感觉有点道理。 自然语言处理(NLP)最近取得了巨大的进步，每隔几天就会发布最新的结果。...本文的目的是指出迁移学习面临的问题和挑战，并提出一些可能的解决方法。...计算量 目前NLP中最成功的迁移学习形式是序列迁移学习(STL)，通常采用语言预训练的形式(https://arxiv.org/abs/1801.06146)。...这就引出了下一个问题： 难以复现 可复现性已经成为机器学习研究中的一个问题。例如，Dacrema et al.)分析了18个不同的基于神经的推荐系统，发现其中只有7个经过合理的努力是可复现的。...一个非常重要的问题是，是否可以只从原始文本中学习语义而不受任何外部监督。
这几天NLP我也没有更新,并不是放弃了学习,而是寻找一条合适自己的路径,总结之后,列出来,供有同样志向的小伙伴参考,并且以后文章更新也将按照这个顺序更新,大家一起努力吧!...1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11...:概率图模型概述 12:马尔科夫过程 13:隐马尔科夫过程(HMM) 14:HMM的三个基本问题 15:NLP的基本解码问题求解 16:NLP的基本序列问题求解 17:HMM的参数估计与训练 18:EM
目录 1、自然语言处理概述 2、自然语言处理入门基础 3、自然语言处理的主要技术范畴 4、自然语言处理基本点 5、特征处理 6、模型选择 7、NLP常用工具 8、NLP语言模型 9、快速入门NLP方法...10、自然语言处理学习资料 1、自然语言处理概述 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。...自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。...条件随机场可用于不同预测问题，其学习方法通常是极大似然估计。 （2）条件随机场模型也需要解决三个基本问题：特征的选择、参数训练和解码。...Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
and Machine Learning》 本书中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML，出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手。...PRML 是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于 2007 年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家。...PRML 深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和主要方法，不仅适合初学者学习，而且对专业研究人员也有很大的参考价值。.../syllabus.html 与Manning的入门课程相比，这门课讲解了更高级的机器学习算法，以及用于NLP的深度学习和神经网络架构。...课程： 地址： https://github.com/yandexdataschool/nlp_course 一个提供了很多机器学习问题的当前最优结果的项目： 地址： https://github.com
JavaScript中的模块实现方法有： 对象字面量（本篇介绍） Module模式（下篇介绍） AMD模块（无） CommonJS模块（无） ECMAScript Harmony模块（无） 模块通常用来分离和组织项目中的代码单元...Module（模块）模式 JavaScript中，Mosule模式用于模拟类的概念，这种方式能够使一个单独的对象拥有公有/私有方法和变量，从而屏蔽来自全局作用域的特殊部分。...2.2 示例 自包含的模块实现Module模式 var testModule = (function(){ var counter = 0; return { incrementCounter...模式变化 3.1 引入混入 下面的例子演示了全局变量（jQuery,Underscore）如何作为参数传递给模块的匿名函数。我们引入它们，并给它们取一个本地别名。...这里仅介绍jQuery下Module模式的实现，示例中定义了library函数，声明一个新库，并在创建新库时将init函数自动绑定到document.ready。
项目地址： https://github.com/Microsoft/NeuronBlocks 概览 NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包，可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道...在Model Zoo中，我们以JSON配置文件的形式为常见的NLP任务提供了一套NLP模型。 ?...支持NLP任务 句子分类 问答匹配 文本含义 插槽标记 机器阅读理解 更多任务正在开发中 NeuronBlocks 的推荐使用人群 使用神经网络模型解决NLP问题时面临以下挑战的工程师或研究人员： 框架选择多...AI样本：深度学习样本和项目集合。 它包含了许多经典的深度学习算法和具有不同框架的应用程序，这对于开始深度学习的初学者来说是一个很好的入门工具。...Contact 如有任何问题，可联系： NeuronBlocks@microsoft.com
概览 NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包，可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道。...该工具包的主要目标是将NLP深度神经网络模型构建的开发成本降到最低，包括训练阶段和推理阶段。...在Model Zoo中，我们以JSON配置文件的形式为常见的NLP任务提供了一套NLP模型。...支持NLP任务 句子分类 问答匹配 文本含义 插槽标记 机器阅读理解 更多任务正在开发中 NeuronBlocks的推荐使用人群 使用神经网络模型解决NLP问题时面临以下挑战的工程师或研究人员： 框架选择多...AI样本：深度学习样本和项目集合。它包含了许多经典的深度学习算法和具有不同框架的应用程序，这对于开始深度学习的初学者来说是一个很好的入门工具。
问题 最近遇到了一个很诡异的问题，项目中依赖了gin和viper之后竟然提示错误 cannot load github.com/ugorji/go/codec: ambiguous import: found...这里很奇怪的地方是，为什么github.com/ugorji/go/codec作为一个子目录也会被当成模块引入 分析 到了github.com/ugorji/go上看发现还真有类似的问题 首先我们看一下这个包是干什么的...,和前面的github.com/ugorji/go认为是两个模块了.这时如果两个包分别使用了这两个版本就会导致上面的问题 v1.1.2 这个tag时作者修复了上面的问题,方法是在codec目录的go.mod.../go/codec@1.1.2的新模块一起使用时,由于上面的变更,整个项目里依赖的github.com/ugorji/go模块会使用较新的1.1.2....包就是go文件中import的东西，按路径区分 上面的问题本质就是由于作者的疏忽造成了存在两个模块github.com/ugorji/go和github.com/ugorji/go/codec同时这两个模块又存在相同的包
从这篇文章开始，有三AI-NLP专栏就要进入深度学习了。本文会介绍自然语言处理早期标志性的特征提取工具-循环神经网络(RNN)。...作者&编辑 | 小Dream哥 完整的NLP深度学习介绍，应该从反向传播(BP)开始，进而介绍深度神经网络(DNN)，卷积神经网络(CNN)也是必不可少的内容。...所以，在NLP专栏就暂不介绍相关的内容了。如果有需要的同学，可以留言提出来。...RNN虽然理论上可以很漂亮的解决序列数据的训练，但是它也像DNN一样有梯度消失的问题，当序列很长的时候问题尤其严重。虽然同选择合适的激活函数等方法能够一定程度的减轻该问题。...在语音识别，对话系统以及机器翻译等NLP领域实际应用比较广泛的是基于RNN模型的变种。 读者们可以留言，或者加入我们的NLP群进行讨论。
本文不对 NLP 迁移学习的基本理论进行过多展开，而是通过 21 个问题测试下大家对 NLP 迁移学习最新进展以及一些常见问题的熟悉程度如何。...Collobert 等人说明在未标记数据上预训练的词嵌入可以显著地改进许多 NLP 任务。为了解决计算复杂度的问题，他们并没有使用语言模型，而是通过 pairwise 的排序任务学习词嵌入。...1、语言建模（LM） NLP 领域中最常见的无监督任务是概率化的语言建模（LM），这是一个经典的概率密度估计问题。虽然 LM 是一个通用概念，但在实践中，LM通常特指自回归 LM 或单向 LM。...它们主要关注自回归的语言建模，然而在迁移学习环境中将长文本 Transformer 应用于文本级的 NLP 任务仍然是一个急需解决的问题。...因此，每个词例都会得到相同的注意力，这样做可以有效地去除注意力模式，同时保留原始模型的信息流。
我会将随着新的见解的发布而定期更新，以便跟踪我们对NLP深度学习的深入了解。 在NLP社区中有一个笑话，一个受关注的LSTM将会在任何任务中产生最先进的性能。...残余连接比高速层更加直接，学习以下功能： 它通过快捷连接简单地将当前图层的输入添加到其输出。这个简单的修改减轻了消失的梯度问题，因为如果该层不是有利的，模型可以默认使用标识函数。...阻碍NLP中丢弃的主要问题是，它不能应用于经常性连接，因为聚合丢失掩码将随着时间的推移有效地将嵌入消除。...任务特定的层 虽然NLP的MTL的标准方法是硬参数共享，但让模型学习任务特定的层是有益的。...实际上，到目前为止提出的许多技巧都是源于语言建模方面的进步，这是最典型的NLP任务。 覆盖建模 重复是许多NLG任务中的一个大问题，因为目前的模型不能很好地记住它们已经产生的输出。
步骤1：收集数据 数据样本 每个机器学习问题都始于数据，如一系列的电子邮件、帖子或推文。...步骤4：模型分类 刚接触机器学习问题时，我们最好从能解决问题的最简单工具上手。每每涉及到数据的分类，Logistic回归都会是很好的选择。...它作为一种入门级的深度学习架构，能够很好地解决分类问题。尽管CNN声名主要源自它在图像处理方面的出色能力，但在文本相关任务上，它所提供的结果也相当优异。...且相比多数复杂的NLP方法（如LSTM、Encoder/Decoder架构等），CNN训练速度也更快。它能够保留单词的顺序，很好地学习单词的序列特征以及其他有用信息。...上述八大步骤所用的模型是我们处理短文本时的几个特定实例，但其背后的解决方法已经广泛被用在各类NLP问题的实际处理上。
安装nmap模块： pip install python_nma nmap模块说明： python-nmap是一个帮助使用nmap端口扫描器的python库。...nmap模块类： ET：Python的轻量级XML支持 PortScanner：端口扫描 PortScannerAsync：异步进行端口扫描 PortScannerError：nmap的异常错误类 PortScannerHostDict...通过生成器使用Python中的nmap Process：表示在单独的过程中运行的活动，应该是控制扫描进程之类的 convert_nmap_output_to_encoding：编码 csv：CSV操作模块...我们这里主要是用PortScanner、PortScannerError、PortScannerHostDict这三个类 PortScanner：普通端口扫描类 初始化PortScanner类，首先看看该模块的...nmap', '/usr/bin/nmap', '/usr/local/bin/nmap', '/sw/bin/nmap', '/opt/local/bin/nmap')) 如果你调用PortScanner模块异常
我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。...实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。...问题：不过最后HANLP分词影响了实验判断结果，准确率从93%（jieba分词，同模型同参数）下降到90%。...（另外还有其他java与python数据对应问题，在这里没遇到，请参考其他） 词向量选用的是“Mixed-large综合”[6]，其包括百度wiki百科、人民日报等，总共1293214个词。
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