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CS224n笔记01 自然语言处理与深度学习简介

发表于 2018-10-23 | 分类于 NLP
| 字数统计 973 | 阅读时长 4

简单声明

本笔记为 CS224n 课程在学习过程中留下的笔记。整体风格以简洁为主,尽量去掉不必要的背景知识说明,只留下个人觉得最重要的内容以供日后参考回忆。其中部分内容为了巩固英语,可能会因为方便采用英文记录。其中许多内容来源于学习过程中参考的博客内容,这些会在末尾的参考链接中汇总出来。

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代理 Socks 转 http

发表于 2018-10-13 | 分类于 Linux , 小技巧
| 字数统计 301 | 阅读时长 1

前言

这两天,学长派的任务中,需要使用 Scrapy 爬去许多国外的网站,需要给 Scrapy 搭梯子,而 Scrapy 只支持 http 的代理,故记录下这次 socks 转 http 的步骤。

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关于苏格兰启蒙运动的思索

发表于 2018-10-09 | 分类于 读书笔记
| 字数统计 1195 | 阅读时长 5

关于苏格兰启蒙运动的思索

苏格兰启蒙运动,对于我这种纯编程的学生来说是很陌生的,也是在看了些关于《苏格兰:现代世界闻名的起点》这本书的书评后才有所了解,并有所感悟,特此记录。

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列表解析和 for 循环的比较

发表于 2018-10-07 | 分类于 Python
| 字数统计 247 | 阅读时长 1

分析

首先先放上,Stackflow 的高票答案的结论

A list comprehension is usually a tiny bit faster than the precisely equivalent for loop (that actually builds a list), most likely because it doesn’t have to look up the list and its append method on every iteration. However, a list comprehension still does a bytecode-level loop.

显然,列表推导比 for 循环稍快。

答者的分析为列表解析没有创造一个列表的实体,所以它的稍微的性能提升来源于不需要在每次迭代中查找列表,和使用它的 append 函数。

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命运的一些思考

发表于 2018-10-06 | 分类于 读书笔记
| 字数统计 1805 | 阅读时长 9

命运的一些思考

在听了吴军老师的《硅谷来信 311~314》期的内容后有一些小小的感悟。我们的未来,也就是命运是由什么决定的呢,这个问题困扰我多年。今天就来记录下自己的所思所想。

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显示键盘按键 - Keycastr

发表于 2018-10-05 | 分类于 软件使用
| 字数统计 197 | 阅读时长 0

显示键盘按键 - Keycastr

前言

最近写 VIM 专栏需要显示能够实时显示按键顺序的插件,其中 Keycastr 这个 Github 的开源项目使用的最舒心,安装也是最方便,特意留个档记录下。

安装

  1. 很简单,使用 brew 安装即可。
    1
      brew cask install keycastr
    
  2. 在安装好了以后,给这个程序权限即可
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Mac OS下 安装Scapy后出现的YCM报错

发表于 2018-09-18 | 分类于 TroubleShoot
| 字数统计 61 | 阅读时长 0

起因

Mac OS 安装了 Scapy 后,在 YouCompleteMe 中出现如下报错:

1
X:ValueError: unknown locale: UTF-8 in Python

解决方案

添加如下代码到配置环境变量文件(zsh 或者 bash)

1
2
export LC_ALL=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8
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关于设置YouCompleteMe Python3语法支持

发表于 2018-09-16 | 分类于 TroubleShoot
| 字数统计 116 | 阅读时长 0

问题描述

YouCompleteMe 只能支持 Python2 的补全,不支持 Python3 库的补全。

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Python 交互模式下自动补全

发表于 2018-09-15 | 分类于 Python
| 字数统计 238 | 阅读时长 1

前言

有时候我们需要测试一个小功能,懒人如我完全不愿意新建一个 python 文件去测试,但是默认的 python 交互模式下没有代码补全就很恼火,今天就把它解决了。

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支持向量机的补充之核函数

发表于 2018-09-13 | 分类于 机器学习
| 字数统计 616 | 阅读时长 3

在之前的SVM章节中我们介绍了其具体的原理和大致推导过程,但是由于SVM只能应用于线性可分的数据,那么如果出现了线性不可分的情况怎么办呢,这就要引入今天的重点核函数。这种思想将在未来的深度学习中也会出现。

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