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针对NLP的Pytorch深度学习
针对NLP的Pytorch深度学习 针对NLP的Pytorch深度学习 译者：@JingTao 、@friedhelm739 作者 : Robert Guthrie 本教程将带你浏览基于Pytorch深度学习编程的核心思想.其中很多思想(例如计算图形抽象化以及自动求导) 并不是Pytorch特有的,他们和任何深度学习工具包都是相关的. ... -
6.3 simhash算法
6.3 simhash算法 方法介绍 背景 出世 流程 应用" level="3"> 应用 问题实例 6.3 simhash算法 方法介绍 背景 如果某一天，面试官问你如何设计一个比较两篇文章相似度的算法？可能你会回答几个比较传统点的思路： 一种方案是先将两篇文章分别进行分词，得到一系列特征向量，然后计算特征向量之间的距离（可以计算... -
6.3 simhash算法
6.3 simhash算法 方法介绍 背景 出世 流程 应用 问题实例 6.3 simhash算法 方法介绍 背景 如果某一天，面试官问你如何设计一个比较两篇文章相似度的算法？可能你会回答几个比较传统点的思路： 一种方案是先将两篇文章分别进行分词，得到一系列特征向量，然后计算特征向量之间的距离（可以计算它们之间的欧氏距离、海明距离或... -
参考文献
参考文献 参考文献 [1] Algorithmics, The Spirit of Computing, D. Harel, Y. Feldman，电子版。 [2] Computational Thinking, J. M. Wing, CACM, Vol. 49, No. 3, 2006。 [3] How to Think Like a Comp... -
（14）作用域链(Scope Chain)
（14）作用域链(Scope Chain) 前言 _13定义 _69函数的生命周期 _73函数创建 _116函数激活 _245作用域特征 _249闭包 scope_272通过构造函数创建的函数的[[scope]] _306二维作用域链查找 eval_343全局和eval上下文中的作用域链 _355代码执行时对作用域链的影响 _429结论... -
3.3 最近公共祖先LCA
3.3 最近公共祖先LCA 问题描述 分析与解法 解法一：暴力对待 1.1、是二叉查找树 1.2、不是二叉查找树 解法二：Tarjan算法 2.1、什么是Tarjan算法 2.2、Tarjan算法如何而来 2.3、Tarjan算法流程 解法三：转换为RMQ问题" level="3"> 解法三：转换为RMQ问题 3.1、什么是RMQ问题" ... -
9.3.3 多线程编程的应用
9.3.3 多线程编程的应用 9.3.3 多线程编程的应用 线程原本是操作系统中的概念，是操作系统用于实现系统功能的工具。现在线程已演变成为用户程序可使用的工具，广泛用于应用程序设计。 多线程技术主要用于需要并发执行的场合。例如在很多游戏程序中，都需要维持一个动画场景，而玩家可以通过鼠标或键盘来输入操作指令，控制游戏的进行。假如程序只有一个 控制流，则... -
十二、逻辑回归
十二、逻辑回归 C 超参数快速调优 在逻辑回归中处理不平衡类别 逻辑回归 大量数据上的逻辑回归 带有 L1 正则化的逻辑回归 OVR 逻辑回归 十二、逻辑回归 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 C 超参数快速调优 有时，学习算法的特征使我们能够比蛮力或随机模型搜索方法更快地搜索... -
3.3 最近公共祖先LCA
3.3 最近公共祖先LCA 问题描述 分析与解法 解法一：暴力对待 1.1、是二叉查找树 1.2、不是二叉查找树 解法二：Tarjan算法 2.1、什么是Tarjan算法 2.2、Tarjan算法如何而来 2.3、Tarjan算法流程 解法三：转换为RMQ问题 3.1、什么是RMQ问题 3.2、如何解决RMQ问题 3.2.1、Trivial...
