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由于zip格式中并没有指定编码格式,Windows下生成的zip文件中的编码是GBK/GB2312等,因此,导致这些zip文件在Linux下解压时出现乱码问题,因为Linux下的默认编码是UTF8。
目前网上流传一种unzip -O cp936的方法,但一些unzip是没有-O这个选项的。

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在之前的部分我们实现了RNN,但是并未深入探究时间反向传播算法,本文将对这一点作详细说明。我们将了解关于梯度消失问题的知识,它促使了LSTM和GRU的出现,而这两者都是NLP领域非常常见的模型。

##BACKPROPAGATION THROUGH TIME (BPTT)

首先我们回顾一下RNN的基本等式:

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第三级 – 更好,更强,更快

先恭喜你!你干的很不错。我们可以开始一些更为有趣的事了。在第三级,我们只谈那些和vi可以兼容的命令。

更好

下面,让我们看一下vim是怎么重复自己的:

  1. . → (小数点) 可以重复上一次的命令
  2. N → 重复某个命令N次
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你想以最快的速度学习人类史上最好的文本编辑器VIM吗?你先得懂得如何在VIM幸存下来,然后一点一点地学习各种戏法。

Vim: the Six Billion Dollar editor

Better, Stronger, Faster.

学习Vim并且其会成为你最后一个使用的文本编辑器。没有比这个更好的文本编辑器了,非常地难学,但是却不可思议地好用。

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本文将用Python实现完整的RNN,并且用Theano来优化。

语言模型

我们的目标是使用RNN建立一个语言模型。以下我们举例说明什么是语言模型。例如,你说了一句包括$$m$$个词语的句子,语言模型可以为这句话出现的概率打分:

$$P(w_1,\cdots,w_m) = \prod_{i=1}^m P(w_i \mid w_1,\cdots,w_{i-1})$$

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安装好Ubuntu之后设置了静态IP地址,再重启后就无法解析域名。想重新设置一下DNS,打开/etc/resolv.conf

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cat /etc/resolv.conf
# Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolver(3) generated by resolvconf(8)
# DO NOT EDIT THIS FILE BY HAND -- YOUR CHANGES WILL BE OVERWRITTEN

也就是说,这个文件是resolvconf程序动态创建的,不要直接手动编辑,修改将被覆盖。

试了试,重启果然失效了,若不解决每次重启都得修改DNS,那多麻烦啊!

还好找到如下办法:

  1. 修改/etc/resolvconf/resolv.conf.d/base(这个文件默认是空的),在其内插入:
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    nameserver 8.8.8.8
    nameserver 8.8.4.4
  2. 保存后执行:[sudo] resolvconf -u,即可。

RNN,也即是递归神经网络,是许多NLP任务的流行处理模型。本部分中将简介RNN。

本部分主要实现此模型– recurrent neural network based language model,模型有两个作用:

  1. 可以基于出现的概率对句子进行打分,可以对于语法和语义正确性进行评估,从而应用于机器翻译等领域。
  2. 可以依据概率生成新的语料。
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Recurrent Neural Networks(RNN)

人类是依靠自己过往的经验来学习,如同我们在读文章时,每一时刻,我们对于当前的概念的理解总要添加上对于之前获取的知识经验,总之,我们的思维是有持续性的。

传统的神经网络模型无法做到这一点,而这也是它的主要缺陷之一。

循环神经网络解决了这个难题,所谓循环,简单来说其结构允许信息在网络内留存,也即是,网络是有记忆的。

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