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bin、hex、axf和elf这四种格式的文件
关注星标公众号，不错过精彩内容 作者 | strongerHuang 微信公众号 | 嵌入式专栏 在嵌入式软件开发中，bin、hex、axf和elf这四种格式的文件很常见。 之前我分享的STVP、ST-LINK Utility、STM32CubeProg这些下载编程工具的时候，都用到了bin、he…
bin、hex、elf、axf文件的认识
笔者对嵌入的几种文件进行简单介绍。 1. bin文件
bin文件是比较简单的文件，没什么格式，就是一个二进制文件（软件会显示用十六进制显示，方便阅读）。用户可以按照自己的方式写入，然后再自己读取并解析数据。可以看到下载bin文件时，需要指定下载地址。而hex文件则不需要。…
STM32 | hex文件、bin文件、axf文件的区别？
1024G 嵌入式资源大放送！包括但不限于C/C、单片机、Linux等。关注微信公众号【嵌入式大杂烩】，回复1024，即可免费获取！ 在STM32开发中，经常会碰到hex文件、bin文件与axf文件，这些都是可以烧写到板子里运行的…
深度掌握bin、hex、axf和elf文件格式
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【深度学习】NLP基础--词向量（从One-hot到Word2Vec）
1.什么是词向量 在自然语言处理中，面临的首要问题是如何让模型认识我们的文本信息，比如向模型中输入‘我爱北京天安门’，那模型是如何认识文本的？词，是自然语言处理中基本单位，将数据输入到模型中ÿ…
超详细总结之Word2Vec（一）原理推导
本章是介绍Word2Vec的原理推导部分，后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。
一、什么是Word2Vec？
2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和…
Word2Vec之CBOW详解
CBOW介绍
CBOW分为输入层 Input layer 、隐藏层 Hidden layer 、输出层 Output layer 。
一、输入层 Input layer
1、输入的是 One-hot 编码的 vector 。
什么是 One-hot 编码？ One-hot 编码又称一位有效编码，是将文字数字化的过程。举个例子&#…
深度学习：词嵌入之word2vec
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/76147604
word2vec简介 深度学习在自然语言处理中第一个应用：训练词嵌入。Google 的 Tomas Mikolov 在《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》和《Distributed Representations of Word…
通俗易懂word2vec详解，入门级选手无难度
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
前言
自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，…
NLP+2vec︱认识多种多样的2vec向量化模型
来自于github一位博主的整理，好多都没有看到过还有我一直期待去研究的。 github：https://github.com/MaxwellRebo/awesome-2vec 1、word2vec
耳熟能详的NLP向量化模型。 Paper: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-wo…
词向量：对word2vec的理解
一、词向量
在自然语言处理中，需要把自然语言转化为计算机可以理解的形式，一般采用向量空间模型（VSM）进行表示，在这里就是词向量。
1、one-hot词向量
在中文处理中，将分词的结果经过降噪等预处理后，选择出来的特征在进行权重计算时，采用布尔权重，就能够得到one-hot…
基于gensim的Doc2Vec\word2vec简析,以及用python 实现简要代码，
文章目录 [toc] Doc2Vec 原理：两种实现方法 Doc2Vec 原理：
Doc2Vec 或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences/paragraphs/documents 的向量表达，是 word2vec 的拓展。学出…
KDD 2016 | node2vec：Scalable Feature Learning for Networks
目录 前言Abstract1.IntroductionPresent work 2.Related Work3.Feature Learning Framework3.1 Classic search strategies3.2 node2vec3.2.1 Random Walks3.2.2 Search bias α \alpha α3.2.3 The node2vec algorithm 3.3 Learning edge features 4.Experiments4.1 Case St…
word2vec模型训练保存加载及简单使用
目录
word2vec模型训练保存加载及简单使用
一 word2vec简介
二、模型训练和保存及加载 模型训练
模型保存和加载
模型的增量训练
三、模型常用API
四、文本相似度计算——文档级别 word2vec模型训练保存加载及简单使用
一 word2vec简介 word2vec是google开源的一款用于…
Word2Vec词向量训练、使用及可视化操作【保姆级教程（包含藏文处理方法）】
目录 一、前言
二、Word2Vec词向量训练
2.1 数据输入格式
2.2词向量训练
三、词向量使用
四、词向量可视化 一、前言 word2vec是静态词向量构建方法的一种，本文将介绍word2vec词向量是如何训练的，以及我们训练好的word2vec词向量如何使用࿰…
node2vec代码实现及详细解析
目录 前言1.数据导入2.node2vecWalk2.1 归一化转移概率2.1.1 原理解析2.1.2 Alias采样2.1.3 代码实现 2.2 node2vecWalk的实现 3.LearnFeatures4.参数选择5.完整代码 前言
在KDD 2016 | node2vec：Scalable Feature Learning for Networks 中我们详细讨论了node2vec…
使用gensim训练中文语料word2vec
使用gensim训练中文语料word2vec 目录
使用gensim训练中文语料word2vec
1、项目目录结构
1.1 文件说明：
1.2 项目下载地址
2、使用jieba中文切词工具进行切词
2.1 添加自定义词典
2.2 添加停用词
2.3 jieba中文分词
2.4 完整代码和测试方法
3、gensim训…
_词向量之图解Word2vec)
NLP系列(10)_词向量之图解Word2vec
审校：龙心尘 作者：Jay Alammar 编译：张秋玥、毅航、高延 https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/89077048 原文链接： https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/ 嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Ass…
NLP系列（4）Word2Vec 字词向量的训练和使用
前言 word2vec 是静态词向量构建方法的一种，与 Embedding 词向量相似。本文将介绍 word2vec 词向量是如何训练的，训练好的 word2vec 词向量如何使用。由于不同的 gensim 的版本不同，在调用一些函数时会有差异。隐藏本文的 gensim 的版本为 4.…
tfidf和word2vec构建文本词向量并做文本聚类
一、相关方法原理
1、tfidf
tfidf算法是一种用于文本挖掘、特征词提取等领域的因子加权技术，其原理是某一词语的重要性随着该词在文件中出现的频率增加，同时随着该词在语料库中出现的频率成反比下降，即可以根据字词的在文本中出现的次数和在…