用類儲存資料 類實際上就是一個數據結構，對於python而言，它是一個類似於字典的結構。當根據類建立了物件之後，這個物件就有了一個數據結構，包含一些賦值了的屬性。在這一點上，它和其它語言的struct的作

Contents 1. 冪演算法 冪演算法適用於 $n \times n$ 矩陣 $A$ 由嚴格佔優特徵值 （亦稱主特徵值）$\lambda_1$ 的情況。$\lambda_1

前  言 作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中

簡單、易學、免費、開源、高層語言、可移植性、解釋性、面向物件、可拓展性、豐富的庫、規範的程式碼等。 缺點： 執行速度慢、目前國內市場小、中文資料匱乏、構架選擇太多等。 基礎語法 1. 註釋

我們最終是想要 求出最大間隔超平面 ， 所以需要計算出約束條件下的 w和b 這兩個引數，進而得到最大間隔超平面的表示式 求解方法是將原問題轉化為其對偶問題進行求解， 這個過程分為四步，

異常概述 什麼是異常(Exception:Java在執行過程當中出現的錯誤 Throwable 類是 Java 語言中所有錯誤或異常的超類。 異常:分為執行時異常和編譯時異常,我們需要了解的是執

解決辦法： Android studio的模擬器在ADM cpu上不被支援，沒辦法就出現下面的問題 先是照著網上的教程，安裝了德國的GENYMOTION模擬器，後來不知道什麼原因，無法登

學習地址: 撩課-Python大資料+人工智慧1 撩課-Python大資料+人工智慧2

原題目 ：《Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer 》 來源 ：NAACL 20

上一篇實現了圖片CNN單標籤分類（貓狗圖片分類任務） 地址： juejin.im/post/5c0739… 預告：下一篇用LSTM+CTC實現不定長文字的OCR，本質上是一種不固定標籤個數的多標籤分

Introduction 由於當前的事件抽取模型依賴於監督資料中已有事件（seen type）的特徵學習，所以不利於擴充套件到新的事件類別（unseen type）上。論文提出的方法基於如下假設：”the

前言 這是作業系統學習的第三篇啦，關於程序排程有很多內容，作業系統在排程程序的時候最容易遇到的問題就是死鎖了， 銀行家演算法 是一個典型的避免死鎖演算法。 死鎖的概念 先來了解一下死鎖的基本概

1. 詞向量介紹 在討論詞嵌入之前，先要理解詞向量的表達形式，注意，這裡的詞向量不是指 Word2Vec 。關於詞向量的表達，現階段採用的主要有 One hot representation 和 Dist

這兩週的實習，負責人給安排的任務是“用C++實現一個渲染管線”，現在還剩下最後一個紋理貼圖了，估計本週五前完成。依照慣例，在CSDN寫技術部落格，在部落格園寫個人總結。 以下是個人總結 老生常

如果一個方陣 $A$ 相似於對角陣，即存在可逆矩陣 $P$ 和對角矩陣 $D$，有 $A = PDP^{-1}$，則稱 $A$可對角化 。 定理 5（對角化定理）$n \times n$ 矩