开始之前 开始之前你需要了解一些知识。Vue.js 是目前最火的一个前端框架，它和Angular.js、React.js一起，并成为前端三大主流框架。 Node.js Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，发布于2009年5月，由Ryan Dahl开发，实质是对Chro ...
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Web程序 时间：
2020-12-30 10:40:31
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最近工作中有部分整改老接口的任务，大部分与Spring的拦截器，Tomcat相关，改到一些底层的代码发现，对基础J2EE的知识有些遗忘，需要频繁查阅，索性从头系统的整理一下Servlet和Filter的知识。 Servlet是什么 Servlet（Server Applet）是 Java Servl ...
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编程语言 时间：
2020-12-29 12:03:15
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回顾在文章《朴素贝叶斯》中，小夕为大家介绍了朴素贝叶斯模型的基本知识，并且得出了朴素贝叶斯是利用联合概率P(x1,x2,x3...xn,y)来确定某个样本为某个类别的概率，进而利用最大后验概率（MAP）来决策类别。也就是说，朴素贝叶斯的假设函数如下：其中，假设有c个类别，则i=1,2,...,c。（补充：argmax大家应该都熟悉了吧，意思就是返回使函数值最大的参数，这里的函数即P(X,yi)，参
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2020-12-29 11:52:17
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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背景知识： 完全二叉树：除了最后一层，所有层的节点数达到最大，与此同时，最后一层的所有节点都在最左侧。（堆使用完全二叉树） 满二叉树：所有层的节点数达到最大。一棵层数为 h 的满二叉树，其节点数为2^h - 1个。 思路1：层序遍历 或 递归 遍历整棵树。 但没用到 完全二叉树 的性质。。不可取 思 ...
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2020-12-29 11:35:11
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Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。 相关知识：Redis提供6种数据淘汰策略： voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server ...
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数据库 时间：
2020-12-29 11:08:57
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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍背景什么是知识图谱问答？知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。知识图谱问答（QuestionAnsweringoverKnowledgeGraph,KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和KG中包含的信息，KGQA系统尝试给出正确的答案。多跳知识图谱问答指的是，
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2020-12-29 11:07:37
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本文整理了斯坦福大学CS520知识图谱研讨会课程的第10集的内容，主要是关于知识图谱未来的研究方向，推荐给研究知识图谱的同学们～1使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者：RichardSocharRichard认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。知识图谱的缺陷之一是不完整性，即知识图谱能存储的事实是有限的。对于知识图谱的重要应用——聊天机器人（Chatbot
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2020-12-29 11:04:55
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一、实例 property 1.vm.$data Vue 实例观察的数据对象，Vue 实例代理了对其 data 对象 property 的的访问 2.vm.$props 当前组件接收到的 props 对象。Vue实例代理了对其 props 对象 property 的访问 3.vm.$el Vue 实 ...
