用LSTM生成武侠人名

之前翻译了一篇介绍RNN的文章,一直没看到作者写新的介绍LSTM的blog,于是我又找了其他资料学习。本文先介绍一下LSTM,然后用LSTM在金庸、古龙的人名上做了训练,可以生成新的武侠名字,如果有兴趣的,还可以多搜集点人名,用于给小孩儿取名呢,哈哈,justforfun,大家玩得开心…

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udacity课程ud730深度学习学习笔记

最近在看Udacity的ud730课程,号称是tensorflow官方宣传片哈哈,因为用到的代码直接在tensorflow的代码里面

课程主要包括四大部分:

  • 机器学习的基本概念
  • 深度神经网络
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络

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linear-regression

假设函数空间,Hypothesis

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所有人都能学会用Python写出RNN-LSTM代码

本文翻译自@iamtraskAnyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN)。本文作者已通过twitter联系作者,获得授权

概要

我通过玩具代码一边学习一边调试能达到最好的学习效果。本文通过一个简单的python实现,教会你循环神经网络。

原文作者@iamtrask说他会在twitter上继续发布第二部分LSTM,敬请关注。

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用word2vec分析中文维基语料库

最近需要做一些自然语言处理的工作, 发现google推出的wrod2vec比较有意思,据说可以推算出king + man - woman = queue,感觉很nb啊, 后续可以拿来做文本分类、情绪分析、关键词提取等。本文记录一下在中文wiki语料库上做的实验。

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在markdown里如何写数学公式

最近准备写一下机器学习的一些学习笔记, 由于涉及到大量数学公式, 发现不把如何在markdown里写数学公式这个问题解决了会严重影响工作效率。大概而言, 主要有两种方式:

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机器学习计划

机器学习已经影响了我们生活中的每一个地方, 了解一些机器学习知识, 便于提高竞争力, 避免被机器替代。 下面是我参考咨询了很多大牛之后搜集整理的一些学习资料, 基本都是该领域世界最顶尖的高手亲自授课,以及一些最流行的工具库, 值得学习。

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bezier-curve

什么是贝塞尔曲线

最近做一个动画效果时需要将物体做曲线移动, 本来记得css3里的动画是可以指定beizer curve的, 结果用的时候发现css3的beizer curve只用来做easing timing function。简单来说就是拿来控制动画“非线性”移动,比如越来越快(ease-in), 越来越慢(ease-out),先慢后快再慢(ease-in-out)等, 让动画效果更“灵动”, 避免线性(linear)的死板。

可以看看这两个页面, 有一个直观的感受。

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react系列之isMounted is an Antipattern

用了一年多的React,真是爽的不要不要的, 谁用谁知道, 一般人我不告诉他!

最近用的过程中发现console里面总是出现这样的警告

react.js:20478 Warning: setState(...): Can only update a mounted or mounting component. This usually means you called setState() on an unmounted component. This is a no-op. Please check the code for the Small component.

虽不影响使用, 但是对于一个有代码洁癖的有追求的程序员来说, 怎么受得了呢!

react的error或者warning信息还是写得比较好的, 从上面我们可以看出原因是我们在一个unmounted的component上调用setState方法。分析业务代码, 发现是某个弹窗component需要从server加载数据, 有时候网络慢, 还没有加载出来用户就把弹窗关了, 所以对应的component变成了unmounted, 等到fetch请求成功之后, 再调用setState就warning了。

为了方便分析问题, 我把问题简化了, 同时为了用户直接能在浏览器打开看到效果, 而不用nodejs、npm、babel、webpack、react等一堆东西install半天

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