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python版opencv

python版opencv使用resize调整图片大小: res = cv2.resize(img,None,fx=0.6, fy=0.6, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)。 from PIL import ImageGrab是对电脑屏幕的截屏,而不是对浏览器的...

2014/11/02 20:43
185
gre

1.数学词汇,网上找出来看看 2.写作多用gre词汇 3.gre更多还是一个应试考试

2014/07/29 20:48
93
看过的文献2

Hedonism Aristippus of Cyrene (/ˌærəˈstɪpəs/; Greek: Ἀρίστιππος; c. 435 – c. 356 BCE) was the founder of the Cyrenaic school of Philosophy.[1] He was a pu...

2014/07/24 12:03
107
gre中一些文艺词汇的学习

impious 关于这个词最著名的故事应该就是苏格拉底受到的“不信神”的指控。

2014/07/23 22:46
55
斯坦福NLP笔记 —— Semantics

第一节 讲了词与词之间的各种关系,最后教授强调Hyponyms和Instance的区别: 前者指的是class与class之间的关系,后者指的是individual与class之间的关系 第二节 介绍了两个词典(thesaurus...

2014/07/23 15:43
498
斯坦福NLP笔记75 —— Introducing Ranked Retrieval

基本是一些tdidf的基本概念,先跳过。

2014/07/23 15:29
211
斯坦福NLP笔记74 —— Phrase Queries and Positional Indexe

这一节讲的是前面index的term如果是一个phrase的时候怎么办,有些地方没太懂。 主要介绍的算法是position index,就是在前面存posting的时候除了存下doc的ID,也存下该term在该doc中出现的位...

2014/07/23 12:49
380
斯坦福NLP笔记73 —— Query Processing with the Inverted I

"AND"类的查询处理 假设有上述的Inverted Index结构,现在的问题是要找出两个同时包含了Brutus和Caesar的doc,尽管这个问题一点不复杂,教授依然给出了详细的算法步骤: 分别用两个指针指向上...

2014/07/23 09:37
253
斯坦福NLP笔记72 —— The Inverted Index

Inverted Index是信息抽取里最常用的数据结构,来看看他长啥样: Brutus指向数字X则代表X号文档中包含了Brutus这个词。 左边的索引词称为Dictionary,右边的文档ID称为Posting,是排好序的。 ...

2014/07/22 12:10
289
斯坦福NLP笔记71 —— Term-Document Incidence Matrices

这一节主要讲的是Term-Document矩阵的稀疏性(sparsity) 考虑这样一个大的文本集collection: 一共有N=100万篇文档,平均每篇文档包含一千个词,存下这些文档大约需要6GB的空间,这还好。 ...

2014/07/22 11:20
580
斯坦福NLP笔记70 —— Introduction to Information Retrieva

信息抽取的概念和评估

2014/07/22 11:02
255
斯坦福NLP笔记50 —— Semi-Supervised and Unsupervised Rel

通过seed寻找模式,然后反复迭代

2014/07/20 18:14
172
斯坦福NLP笔记49 —— Supervised Relation Extraction

上一节说了手工建立模式的过程,以及其优缺点,这一节该讲更通用的监督学习了。 教授首先提到在监督学习中判断实体关系时往往采用两个分类器,第一个用于判断两个实体(entity pairs)是否有...

2014/07/20 17:47
509

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