山不过来，我就过去
这里没有什么东西，你就随便看看。
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利用bat批处理命令实现Hexo文章的自动创建和部署 利用bat批处理命令实现Hexo文章的自动创建和部署
之前每次写文章时都是手动的使用命令创建文件，写好后又通过相应的命令将其部署到github上，然后一直就在想，能不能通过bat命令来实现这些机械性的操作，本文就详细介绍这个过程。 1 背景想要利用bat批处理命令实现每次写文章时那些机械性的重
2020-04-12 实验
实验记录 bat批处理
python36+cuda9+cudnn7+pytorch1_1环境配置 python36+cuda9+cudnn7+pytorch1_1环境配置
之前配置过环境，然后过段时间就忘了，最近又在折腾机器，重新配置环境，跟着网上的教程来，发现走了很多坑，所以记录下。 我的账号是带sudo权限的非root用户，不带sudo权限应该也是可以的。1、准备前期准备主要是版本对应上： cuda和驱动
2019-12-04 实验
python pytorch
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统5-答案获取 300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统5-答案获取
啦啦啦，终于快写完了，虽然我也知道并没有写什么实质性的东西，至少我坚持下来啦，后面再慢慢多拧拧，少一些水分。 在上一篇中，主要介绍了如何从接收到的用户问题中抽取关键信息，以及如何识别用户的意图，那么接下来就将介绍在得到了这些信息后，如何
2019-04-16 实验
知识图谱 问答系统
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统4-用户问题预处理 300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统4-用户问题预处理
今天冷得，我在五月份穿了三件衣服，你敢相信。。。 这篇主要介绍对用户问题的处理，也就是从获取用户问题到明白用户意图这个过程，主要涉及到命名实体识别（这个任务简单，我就用词性标注来代替了），问题分类，以及填充问题模板这几个部分。介绍的时候
2019-04-16 实验
知识图谱 问答系统
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统3-实验环境和实验数据准备 300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统3-实验环境和实验数据准备
貌似很久没有写了，这段时间一直在忙着准备复试，就有点耽误了，好吧，今天继续写。你们的魔鬼又来啦 （什么鬼 在上一篇中，我对整个系统的业务逻辑啰里啰唆的梳理了一遍，如果你被我绕晕了，那也没关系，因为不用看上面那篇也能继续往下走，当你自
2019-04-16 实验
知识图谱 问答系统
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统2-系统业务逻辑介绍 300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统2-系统业务逻辑介绍
昨天把这个教程的目录给理出来了，然后今天就想趁着这满腔热情（无心搬砖）把剩下的教程也写了。 对于整个系统，不管具体细节是怎么实现的，是逻辑一定要理清楚，于是这一节主要介绍各个模块的逻辑，为什么要这么做。 首先我简单的画了一个示意图（这叫
2019-04-16 实验
知识图谱 问答系统
300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统-目录 300行python代码从零开始构建基于知识图谱的电影问答系统-目录
平时除了看论文还是看论文，感觉有点无聊，于是嘛就想着搞点东西来玩玩，然后就搞了一个非常简单的基于知识图谱的电影问答系统。系统是用python实现的，大概只花了1天吧，代码也仅有300多行，可以说是很容易上手了。然后在这里也简单的记录下整个
2019-04-15 实验
知识图谱 问答系统
pytorch中LSTM输出问题 pytorch中LSTM输出问题
给出结论便于查询，具体分析过程见聊一聊PyTorch中LSTM的输出格式 output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向](同一个time step的
2019-01-09 实验
python 实验笔记
tensorflow中sequence_loss_by_example()函数的计算过程（结合TF的ptb构建语言模型例子） tensorflow中sequence_loss_by_example()函数的计算过程（结合TF的ptb构建语言模型例子）
注：由于tensorflow版本的不同，这个函数所在的模块可能不同，如：tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example和tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_e
2018-10-15 实验
Tensorflow 笔记
Keras examples-imdb_cnn[利用卷积神经网络对文本进行分类] Keras examples-imdb_cnn[利用卷积神经网络对文本进行分类]
1 任务描述本实验室利用卷积神经网络对imdb数据进行文本分类 2 实验过程（1）引入实验中所涉及到的包数据集包、数据预处理包、网络模型包、网络各层结构所对应的包 from __future__ import print_function
2018-08-28 实验
深度学习 Keras
利用nltk可视化stanford coreNLP构建的中文语法树 利用nltk可视化stanford coreNLP构建的中文语法树
在stanford coreNLP的网页中直接以树的形式可视化了解析结果。但在IDE中，利用python调用coreNLP server后返回的是字符串格式。这是可以利用nltk中的Tree类来可视化解析结果。代码如下： from nltk
2018-08-22 实验
实验记录 自然语言处理 句法分析
两种在Python中使用Stanford CoreNLP的方法 两种在Python中使用Stanford CoreNLP的方法
这两种方法都需要提前下载CoreNLP最新的压缩包，再下载对应的语言jar包。从CoreNLP下载页面下载。将压缩包解压得到目录，再将语言的jar包放到这个目录下即可。并且要求java -version>=1.8。接下来就是利用pyt
2018-08-22 实验
python 实验记录 自然语言处理
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