本文介绍了TensorFlow的基本数据类型和使用方法。

因为正则表达式的在文本处理，字符串匹配中有着重要应用，因此本文对其基本语法规则及在Python中的应用进行了简要介绍。

本节课是通过任务实例展开的，首先介绍了Word Window Classification任务，之后用softmax和cross-entropy进行线性分类，之后用神经网络进行了非线性分类（引入Max-Margin loss & back propogation），其间对相关方法进行了讲解。 Simple word classfication task —— li...

基本类型: np.array，表示一个张量零维: np.array([1]), shape: (1, ) 或 ()一维: np.array([1,2]), shape: (2,)二维: np.array([[1,2], [3,4]]), shape: (2, 2)三维: np.array([[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]]), shape:...

单词的向量表征本节lecture主要是对上一节内容的扩展，重点还是在如何用向量来表征单词上，以使得单词间获得更好的相似性，而且我们可以直观地理解这种相似性。核心思想是通过计算单词间的共现（co-occurence）次数/频率/概率来表征单词间的相似性——两个单词同时出现在相同context中的次数多了，我们就认为这两个单词比较相似。 一种模型是skip-gram模型，一...

梯度下降（gradient decent）基本概念 什么是梯度：在多元函数中，梯度可理解为求各个变量的偏导数，最终各个偏导组合成梯度向量，即代表该函数在该点变化最快的方向。eg: \(f(x,y)=x^2+y^2\), 梯度向量为(2x,2y)，在点(1,1)处的梯度即为(2,2)，即沿(2,2)这个方向函数变化最快。 梯度下降的作用: 求损失函数的最小值. 因为梯度是...

How to represent the meaning of a word in computer离散表示（discrete representation） 把单词作为一个个原子符号（atomic symbol）来表征：hotel, conference, walk… 对应到计算机中，使用独热编码（one-hot encoding）来存储：[0 0 0 0 1 0 ...

关于人类语言(human language)人类语言的特点 语言就是符号：人类语言本质是一个符号系统（symbol system），无论是汉字还是英文字母，都是一种符号，用来承载、传递我们想要表达的意思（meaning）。 语言的载体：sound, vision(writting), gesture，不论是哪一种载体，都是一种连续的交流方式。 大脑是一种符号处理器（sym...

论文地址点这里 论文内容概述这是一篇偏重实验的论文，通过研究影响交易提交时间的因素，探讨了目前区块链的可靠性问题，并提出了一种交易终止策略来解决这个问题。 简介(INTRODUCTION) 区块链的可靠性问题可靠性保证不透明：从应用的角度上来说，并不清楚区块链技术是如何保证系统的可靠性的，而且多数区块链系统只能以一定概率保证交易信息的不变性。提交时间不稳定：客户端...

本文主要介绍Python3的基本概念、语言机制和程序结构等知识。