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娱乐大师:台教授低薪不利揽才李茂生:不是唱衰台湾是真没救了!

文章来源:娱乐大师    发布时间:2018年05月27日 19:55  【字号:      】

娱乐大师

别的,节后几个作业日,调研的几个首要区域的商场出售量也有所下降,北京区域10家大户建材日均出售总量为7000吨,比4月底、5月初和5月中比较削减了30%左右,相同值得警觉。再联系到中美最近的贸易争端,以及国产芯片的广发讨论,涉及到的企业非常多,利益更是盘根错节,我不得不猜测此事背后有水军的推波助澜。

联想的黑锅,袁崇焕的悲剧

当然,揣测阴谋论是没有意义的,毕竟广大网友的谩骂是不争的事实。无良的水军固然可恶,难道跟着起哄的网民不可悲吗?

在没有搞清楚事实的情况下,这些网民就跟着水军开启乱喷的模式,还动辄上升到民族、国家的高度,拿着这些宏大的词汇去批判一个中国的企业,真不知道是何居心,是何智商?

其实,联想投票与否,无关爱国,更不涉及所谓的民族大义。

在一个国际性的行业会议上,联想投票与否都是企业在技术层面的自主选择,网上的那些呈口舌之快的家伙,有什么资格去指责和谩骂?

请注意在分母中,我们是怎样在所有可能标签 y' 的序列上进行求和的。在传统的二分类问题 logistic 回归中,我们在分母中会有两个项。但是现在,我们要处理的是标注序列,并且对于一个长度为 15 的序列来说,一共有 2^15 种可能的标签序列,所以分母项是十分巨大的。条件随机场的「秘密武器」是,它假定当前的骰子标签仅仅只取决于之前的骰子标签,来高效地计算这个大规模求和。

如何直观地理解条件随机场,并通过PyTorch简单地实现

这个秘密武器被称为「前向-后向算法」。对该算法的深入讨论超出了这篇博文的范围,因此这里不做详细的解释。

序列预测

一旦我们估计出了我们的转移矩阵,我们可以使用它去找到在给定一个投掷序列的条件下,最有可能的骰子标注序列。要做到这一点,最简单的方法就是计算出所有可能的序列的似然,但这即使对于中等长度的序列也是十分困难的。正如我们在参数估计中所做的那样,我们将不得不用一种特殊的算法高效地搜索可能性最大的序列。这个算法与「向前-向后算法」很相近,它被称为「维特比算法」。

具体实现参见:https://mp.weixin.qq.com/s/1KAbFAWC3jgJTE-zp5Qu6g

而现在,我们不得不承认:在金钱和权力面前,生命正在变的不平等,时间正在变的有偏见……

当国内穷人还在倾尽全家荡产之力去买房的时候,那些有钱人却~




(责任编辑:郝凯杰)

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