語句，表示式和運算子。 語句(Statements) C中 語句 指的是一個讓計算機執行某任務的完整指令，一般來說一行為一個語句，以分號結尾。栗子： x =2

推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 基數排序

大資料文摘 出品 作者：Andy、蔣寶尚 今天是臘月二十九，按照黃曆，是解除、破屋、壞垣的好日子。 中國人的傳統也是在這一天貼對聯，準確來說是春聯。 對聯來源於對

NLP 的研究，從詞嵌入到 CNN，再到 RNN，再到 Attention，以及現在正紅火的 Transformer，模型已有很多，程式碼庫也成千上萬。對於初學者如何把握其核心，並能夠自己用程式碼一一實現，殊

香儂科技近期提出 Glyce， 首次在深度學習的框架下使用中文字形資訊（Glyph），橫掃 13 項中文自然語言任務記錄 ，其中包括：(1) 字級別語言模型 (2) 詞級別語言模型 (3) 中文分詞

函式的宣告 go的函式宣告通過func 這個關鍵字，params 是他的形參設定，result 是他的return值 當設定pa

以下為採訪實錄摘要： Alex:  大家好，我是 Alex ，是 BoomingStar Ventures 的管理合夥人，也是 Robin.ly 的創始人。 Robin.ly 是一個視訊內容平臺 ， 主要

人工智慧正在日益滲透到所有的技術領域 計算機視覺、語音識別、自然語言處理 便是目前深度學習很熱門的三大應用方向 博文菌列舉了三大方向優秀的技術好書 一起來了解這些會影響我們未來的重要技術吧 NO.1

機器之心 翻譯 2018/10/31 12:31 參與：李亞洲、路雪 作者：Mikel Artetxe

作為資料科學家，你最重要的技能之一應該是為你的問題選擇正確的建模技術和演算法。幾個月前，我試圖解決文字分類問題，即分類哪些新聞文章與我的客戶相關。 我只有幾千個標記的例子，所以我開始使用簡單的經典

用於訓練詞嵌入的大多數技巧是捕捉給定詞在句子中的區域性上下文，但當涉及全域性語義資訊時，此類嵌入的表達能力有限。然而，目前基於區域性上下文訓練的詞嵌入仍然是主流，那麼使用全域性語義資訊能否改善神經語言模型呢？蘋

基於非常大的系列,我有以下程式碼計算總和. 系列char * a是一個字元陣列,僅包含數字(0..9). 我想詢問是否有可能使程式碼更快.目前它是分散式計算應用中的瓶頸. 一個

現在的市場環境下，企業正面臨著競爭逐漸加劇、人力成本增加、人員流動率加快等挑戰。而隨著企業經歷了資訊化的成熟階段，沉澱了大量的資料，大型的企業都開始了數字化轉型，它們利用前沿的技術、海量的外部資料以及內部積累的

遞迴神經網路（RNN） RNN 是專門用於處理順序資訊的神經網路的方法。RNN將計算應用於以先前計算結果為條件的輸入序列。這些序列通常由固定大小的標記向量表示，他們被順序送至迴圈單元。下圖說明了一個簡單的

Learning Sentiment Memories for Sentiment Modification without Parallel Data @tobiaslee 推薦 #