Abstract提出两个创新的模型架构，用于在非常大的数据集上计算连续型的词向量表示。这些表示的好坏的用词相似性任务来测量。计算复杂度下降了，同时在准确度上还有巨大的提升。在当时是state-of-the-art的做法。 1 Introduction许多现在的系统将词表示在词库中的索引，并不包含词的相似性的概念。这个选择的原因是：简单、鲁棒以及一个观察到的现象：在大量数据上训练出来的简单模型要比在
15.1 基于锁的协议确保隔离性的方法之一是要求对数据项以互斥的方式进行访问。实现该需求的最常用的方法是只允许事务访问当前该事务持有锁的数据项。 15.1.1 锁共享型锁和排他型锁 过早释放数据项可能会导致别的事务看到一个不一致的状态。还可能会导致事务的死锁和饿死状态。 我们如果不使用封锁，或者我们对数据项进行读写之后立即解锁，那么我们可能会进入不一致的状态。另一方面，如果在申请对另一数据项加锁之
14.1 事务概念构成单一逻辑工作单元的操作集合称作事务。 数据库系统必须以一种能够避免引入不一致性的方式来管理实务的并发执行。 因为事务是不可分割的，所以要么执行其全部内容，要么就根本不执行。这个称作原子性(Atomicity)。 数据库必须采取特殊处理来确保事务正常执行而不被来自并发执行的数据库语句所干扰。这种特性称为隔离性(Isolation)。尽管多个事务可能并发执行，但系统保证，对于任何
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《Deep Learning》by LeCun&Bengio&Hinton介绍这是自然杂志上的一篇关于深度学习的论文，主要讲了深度学习如何替代传统的机器学习方法来实现人工智能的系统。 而文章的三个作者都是DL领域的鼻祖级人物。 有监督的学习“浅层”的分类器在面对一个分辨图片中狼的种类的任务的时候，可能会因为狼在图片中的位置、姿势相近而导致分类错误。这也是为什么一个“浅层”的分类器需
Hopefield网络简介Hopefield网络是一个非同步的神经网络，是一个异步的，跟BP网络不同。同时它分为两种类型，离散型和连续型。 同步与异步网络正确设计一个递归神经网络的问题在于所有计算元素之间的充分的同步。在MP模型的网络中，我们假设每个计算元素被激活都需要消耗一定的时间。这里将要讨论的是没有全局同步的神经网络。计算节点会在不同的时间被激活，并且会在一定的时间后提供计算，这个网络是随机
setuptools 教程基本使用在project目录下创建一个setup.py的文件，其中的内容是 1234567891011121314from setuptools import setup, find_packages setup( name = "ConvertSubToUTF8", version = "0.0.1", packages = find_packages
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