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報錯:need more than 1 value to unpack 在我們做tf-idf分析之前,我們要手動設置idf語料庫, jieba.analyse.set_idf_path("idf.txt") 報錯直譯就是需要一個更

原创 AES加密算法 ECB模式 ISO10126填充

AES加密的過程: https://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_Encryption_Standard ECB模式: 分組加密,分組解密。 ISO10126: 這是填充方式的一種,旨將原

原创 BP神經網絡 c++實現

BP神經網絡是通過反向傳播來逐漸修正層之間的權值和每個節點的閾值,可以通過學習率避免走入局部最優解。 #include <stdio.h> #include <math.h> #include <assert.h> #includ

原创 scel2txt 搜狗scel格式轉txt python3

由於原代碼不適用python3且有大量bug 以及有函數沒有必要使用且一些代碼書寫不太規範或冗餘 所以我在原有的大框架基本不動的情況下作了大量的細節更改。 使得沒有亂碼出現,加入了文件夾導入等等。 使用時改掉輸入輸出路徑即可

原创 線性迴歸 c++

多元線性迴歸指的是根據多個自變量擬合一條曲線可以根據給定的自變量輸出儘可能準確的因變量。 #include<cstdio> #include<iostream> #include<sstream> #include<cstdlib

原创 python3 批量編碼格式轉換

經常會遇到文件編碼不對出現亂碼的問題,使用時更高文件夾地址即可。 import os in_path = "./paper/TXT/" fin = [fname for fname in os.listdir(in_path)

原创 快1年了,我沒有更新一篇博客,從MSRA checkout開始

很久沒上博客了,登錄上來看了一下,關注和點贊竟然又加了很多,很多還都是剛剛發生的,怎麼說呢,心裏很感慨,有一種畢業了進入社會的感覺吧,要一點點褪掉自己的學生氣了。 首先,我是很喜歡寫博客的,我很享受把自己學到的一些東西分享給大家然後大

原创 Net2Net 知識遷移 加速神經網絡的訓練

論文鏈接:Net2Net: ACCELERATING LEARNING VIA KNOWLEDGE TRANSFER 什麼是Net2Net? Net2Net(Net to Net) 是利用知識遷移來解決大型網絡的訓練速度慢的問題,例如先

原创 基於梯度下降的可微架構搜索方法

文章轉載自機器之心,沒有做任何修改,機器之心原文 尋找最優神經網絡架構的任務通常需要機器學習專家花費大量時間來完成,最近人們提出的自動架構搜索方法釋放了我們的精力,但卻非常消耗算力。由卡耐基梅隆大學(CMU)在讀博士劉寒驍、DeepMi

原创 Typescript 異步編程範式 Await/Async Deferred/Promise

在Typescript編程當中,我們如何優雅的實現異步編程呢? 利用Await/Async寫上層邏輯,利用Deferred/Promise封裝回調函數。 我們先來看一下實際工作環境中的一段代碼: 這段代碼實現的功能是將本地的文件或文件夾

原创 git 如何處理換行符? CRLF/LF

什麼是CRLF/LF Carriage-Return 回車符\r Line-Feed 換行符\n 在Windows環境中,換行符是CRLF,也就是\r\n,但是在Linux環境中,換行符是LF,也就是\n。 git如何處理換行符? gi

原创 DARTS 可微 架構搜索

論文鏈接:Differentiable Architecture Search 源代碼:quark0/darts 背景 我們現在主流的效果最好的兩種方法,進化學習(evolution)和強化學習(Reinforcement),他們的搜索

原创 leetcode 31 Next Permutation

Problem: 求當前排列數的下一個排列數,即實現STL中的next_permutation()。 Solution: 1. 從後往前找到第一個最長的降序序列 2. 找到降序序列中比序列前的那個數大,又是序列中最接近序列錢的那個

原创 Typescript 函數參數佔位

問題: 如果你沒有在tsconfig中設置noUnusedParameters爲True的話,當你函數參數聲明但沒有使用的時候就會報錯:’parameter’ is declared but its value is never read

原创 CUDA GPU 隔離 CUDA_VISIBLE_DEVICES

場景: 有一臺服務器,服務器上有多塊兒GPU可以供使用,但此時只希望使用第2塊和第4塊GPU,但是我們希望代碼能看到的仍然是有兩塊GPU,分別編號爲0,1,這個時候我們可以使用環境變量CUDA_VISIBLE_DEVICES來解決這個問題