人工智能cs224n笔记
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cs224n-02词向量

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一些思想

机器学习的优化一般喜欢做最小化, 而不是最大化, 只需要一个负号即可进行这种转变

wordnet 语义词典

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# 使用nltk打开wordnet
from nltk.corpus import wordnet 
panda = wordnet.synset('panda.n.01')
hyper = lambda s: s.hypernyms()
list(panda.closure(hyper))

分布相似性

上下文相似的单词, 语义有相似性

word2vec

主要思想: 预测每个单词和他们的上下文单词

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python库
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datetime

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time 模块

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 time.time()
---> time_stamp(秒级时间戳)

time.localtime(time_stamp=None)
time_stamp ---> time.struct_time

time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', struct_time)
struct_time ---> str_time

文本转时间戳

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a1 = "2019-5-10 23:40:00"
# 先转换为时间数组
timeArray = time.strptime(a1, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
# 转换为时间戳
timeStamp = int(time.mktime(timeArray))

datetime 模块

参考资料

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人工智能搜索引擎
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oracle的SQL基础

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查看全局信息

查看所有表

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select table_name from user_tables;       -- 查看当前用户拥有的表
select table_name from all_tables;           -- 查看所有用户的表
select table_name from dba_tables;        -- 查看所有用户的表包括系统表

查看所有表字段

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select * from user_tab_columns where TABLE_NAME='某表名称'；     
--查看当前用户下某表所有字段

select * from all_tab_columns where TABLE_NAME='某表名称'；     
select * from dba_tab_columns where TABLE_NAME='某表名称'；

user_tab_columns：
table_name,column_name,data_type,data_length,data_precision,data_scale,nullable,column_id等
all_tab_columns ，dba_tab_columns比user_tab_columns多了一个ower

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人工智能搜索引擎
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elastic-search插件

命令 elasticsearch-plugin

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elasticsearch-plugin list     #查看已经安装的插件
elasticsearch-plugin install     #安装插件
elasticsearch-plugin remove     #卸载插件

IK分词器

配置 IK分词器的词典

配置文件路径

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{$elasticsearch_dir}/config/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml

配置内容

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户词典,  注意是相对于ik插件所在目录的相对路径, 而且即便写绝对路径也会被拼接 -->
    <!--dict/date  绝对路径为  {$elasticsearch_dir}/config/analysis-ik/dict/date.dic   -->
	<entry key="ext_dict">dict/date.dic;dict/ext.dic</entry>
</properties>

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编程基础安装与配置
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安装centos

安装docker

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# 使用 root 权限登录 Centos
su
#  yum 包更新到最新。
yum update

# 卸载旧版本(如果安装过旧版本的话)
yum remove docker  docker-common docker-selinux docker-engine
# 安装需要的软件包， yum-util 提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 设置yum源
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 可以查看所有仓库中所有docker版本，并选择特定版本安装
yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
[结果见下图]

# 安装docker
yum install docker-ce  #由于repo中默认只开启stable仓库，故这里安装的是最新稳定版17.12.0
yum install <FQPN>  # 例如：sudo yum install docker-ce-17.12.0.ce

# 启动并加入开机启动
systemctl start docker
systemctl enable docker

# 验证安装是否成功(有client和service两部分表示docker安装启动都成功了)
docker version

查看所有仓库中所有docker版本

参考资料

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