系统学习

目录 前言 2.1 知识表示和建模 2.2知识表示学习 2.3实体识别与链接 2.4实体关系学习 2.5事件知识学习 2.6 知识图谱查询和推理计算 参考文献 前言 本文介绍了有关知识图谱领域相关的基本知识的定义、意义，以及研究的内容与挑战。 2.1 知识表示和建模 ·Sowa J F. Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. 1999. ·Noy N F, McGuinness D L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. another version（找不到） 知识表示 知识表示将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。机器必须要掌握大量的知识，特别是常识知识才能实现真正类人的智能。从有人工智能的历史开始，就有了知识表示的研究。知识图谱的知识表示以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，为理解互联网内容提供了基础支撑。 哲学家柏拉图把知识（Knowledge）定义为“Justified True Belief”，即知识需要满足三个核心要素：合理性（Justified）、真实性（True）、被相信

文章目录 abstract 1.Introduction 2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction 2.1. Statistical Learning Approach 2.1.1 Feature-based approaches to RE 2.1.2 Kernel-based approaches to RE 2.2. Relational Learning Approach 2.2.1. Inductive Logic Programming 2.2.2 Ontologies 2.2.3 ILP-based systems for RE 2.2.4 Qualitative Comparison of ILP-based RE systems Lima, R., et al. (2019). “A logic-based relational learning approach to relation extraction:The OntoILPER system.” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier 78: 142-157. 机器学习中可能的函数构成的空间称为 假设空间 abstract 关系提取

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 摘要 我们引入了一个新的叫做bert的语言表示模型，它用transformer的双向编码器表示。与最近的语言表示模型不同，BERT通过在所有层的上下文联合调节来预训练深层双向表示。因此，预训练的bert可以添加一个额外的输出层进行微调，可以在广泛的任务上产生目前最好的效果。例如问答和语言推理，不需要大量特定任务的结构的修改。 BERT在概念上简单且经验丰富。它在11项自然语言处理任务中获得了最新的最新成果，包括GLUE分数，MultiNLI精度，问答。 1 简介 语言模型预训练已被证明对改进许多自然语言处理任务是有效的。包括句子级任务，如自然语言推理和释义，旨在通过对整体的分析预测句子之间的关系。令牌级别任务，例如命名实体识别和问答，模型需要在令牌级别上产生细粒度的输出。 在预训练的语言表示应用到下游任务上有两种策略：基于特征和微调。基于特征的方式，例如ELMO包括特定于任务的体系结构，包括预训练的表示作为一个附加特征。微调的方法，例如Generative Pre-trained Transformer (OpenAI GPT)，引入了最小的特定任务参数，并通过简单地微调所有预训练参数来训练下游任务

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。 一、 概述 二、 背景 三、 人脑视觉机理 四、 关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、 Deep Learning的基本思想 六、 浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、 Deep learning与Neural Network 八、 Deep learning训练过程** 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、 Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器

论文地址 参考文献请查看论文。 无任务导向对话系统 与旨在为用户完成特定任务的任务导向对话系统不同，无任务导向对话系统（也称为聊天机器人）集中于在多领域中与人类交谈[64]。总体上，聊天机器人有生成方法generative method或者基于检索的方法retrieval-based method。生成模型可以生成在语料库corpus中从未出现过的、更为合理的回复，而检索方法更注重流畅、信息丰富的回复[30]，因为它们可以使用回复选择算法response selection algorithm从语料库中选择合适于当前对话的回复。在之后的部分中，我们首先探索近年来的最热门的话题之一——神经生成模型，讨论了他们的缺点和提升可能性。之后，我们介绍了在检索模型中深度学习取得的成就。 1. 神经生成模型 近年来，诸如推特、reddit等社交媒体网站存在大量的对话式交换，从而发展了数据驱动模型data-driven model。[64]给出了一种生成概率模型，建立在基于短语基础上的统计机器翻译statistical machine translation[118]，去模拟微博上的对话。它视生成回复问题为翻译问题，将一条微博翻译成一个回复。但是，生成回复比不同语言之间的翻译更难。很大程度上是由于可行的回复范围过广，以及发布微博和回复之间缺乏短语校准phrase alignment

项目 内容 这个作业属于哪个课程 班级博客地址 这个作业的要求在哪里 作业博客地址 学号-姓名 17041522-谢卢平 作业学习目标 （1）学习博客园软件开发者学习社区使用技巧和经验； （2）学习Markdown的一些编辑文档方法在博客园写博客 1、假如你以后从事Linux相关工作，你打算向哪个方向发展 Linux运维 Linux运维工程师是开发环节中离用户群体最近的岗位，能够清晰的了解到用户需要什么，我们应该干什么。 如果可以的话，我想更多的了解其他人开发的思路，进而扩展自己的思路。而且我烦躁与复杂的运算。 2、推荐3篇和课程有关的博客 Linux目录 推荐理由：学习Linux有了解Linux文件目录的必要 Linux常见问题 推荐理由：学习过程中难免会遇到问题，何不收藏一份备用 Linux指令 推荐理由：指令应该挺多的，何不总结一下，便于记忆与寻找 来源： https://www.cnblogs.com/fuwa/p/12433623.html

有些人一出生就是为电脑技术而活的，充满着浓厚的兴趣。特别对编程开发对电脑技术有自己的一些向往。 而往往有时总是依靠搜索引擎进行学习，东看一点西看一点，没有系统的学习完一整套思想逻辑。 自己也可能有所成就，但是每当进行进修的时候就会发现，自己的不足，学习其他的东西很费劲。那我们究竟应该如何系统有效的学习一门编程语言呢？ 我也不是什么大神，至今学习C#语言三年，期间也学习java android python等其他语言。算是对学习一门编程语言有自己的一些小见解。希望能帮助正在准备学习一门新语言的你。 如何挑选学习哪门语言： 笔者认为万变不离其宗，选择哪门语言或许不是很重要，只是把这门语言当作一个敲门砖，进入这个行业。当自己完整系统的学习完毕一门编程语言的时候，你会发现学习其他语言是多么的快速。 当然为了更高效的学习第二门的语言。在第一门的挑选中笔者推荐C#和java。因为两者所涉及的内容已经包含所有知识概念。学习其他的语言尚且不是很丰富。所以还在纠结的你，随便选择C#或者java都好。 做全栈攻城狮。才是属于我们的高级的程序员。不能把自己的限定在某个领域，不要把自己限定为java程序员或者.net程序员，自己要做全栈。什么能满足我们的工作需求我们就学习使用它。 二、学习力 互联网行业更重要 的是学习力，而不是自己能学习多少编程语言知识。自己可能懂得很多，但往往这是一个时间的问题

度量时间差 时钟中断由系统定时硬件以周期性的间隔产生，这个间隔由内核根据 HZ 值来设定，HZ 是一个体系依赖的值，在 <linux/param.h>中定义或该文件包含的某个子平台相关文件中。作为通用的规则，即便如果知道 HZ 的值，在编程时应当不依赖这个特定值，而始终使用HZ。对于当前版本，我们应完全信任内核开发者，他们已经选择了最适合的HZ值，最好保持 HZ 的默认值。 对用户空间，内核HZ几乎完全隐藏，用户 HZ 始终扩展为 100。当用户空间程序包含 param.h，且每个报告给用户空间的计数器都做了相应转换。对用户来说确切的 HZ 值只能通过 /proc/interrupts 获得：/proc/interrupts 的计数值除以 /proc/uptime 中报告的系统运行时间。 对于ARM体系结构：在<linux/param.h>文件中的定义如下： #ifdef __KERNEL__ # define HZ CONFIG_HZ /* Internal kernel timer frequency */ # define USER_HZ 100 /* 用户空间使用的HZ，User interfaces are in "ticks" */ # define CLOCKS_PER_SEC (USER_HZ) /* like times() */ #else # define

本文根据智东西公开课推出的超级公开课NVIDIA专场第13讲《案例解读：不同行业如何选择深度学习服务器》上的系统讲解整理而来，由NVIDIA NPN合作伙伴负责人吴强、NVIDIA 高级系统架构师易成共同主讲。 本次讲解中NVIDIA NPN合作伙伴负责人吴强从性能、可编程性、灵活性等方面对CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同类型的服务器进行了系统的比较分析，并给出了五条选择GPU服务器的基本原则： 1.考虑业务应用先选择GPU型号 2.考虑服务器的使用场景及数量（边缘/中心） 3.考虑客户自身的目标使用人群及IT运维能力 4.考虑服务器配套软件的价值以及服务的价值 5.考虑整体GPU集群系统的成熟度及工程效率 NVIDIA 高级系统架构师易成则从计算性能、互联互通、可扩展性、适用场景等方面系统讲解了DGX-1、DGX-2、DGX Station以及如何利用VNIDIA NGC高效的使用DGX系统。 吴强： 大家好，我是吴强，也是NVIDIA NPN（NVIDIA PARTNER NETWORK）合作伙伴负责人，主要负责帮助销售以及与合作伙伴的管理。今天分享的主题为《不同行业如何选择深度学习服务器》，主要从以下几个方面来进行： 1.不同类型AI服务器之比较分析 2.选择GPU服务器的基本原则 3.AI超级计算机DGX系统详解 4.NGC云平台使用方法和价值 5

嵌入式操作系统简介 嵌入式系统无疑是当前最热门最有发展前途的IT应用领域之一。嵌入式系统用在一些特定专用设备上，通常这些设备的硬件资源（如处理器、存储器等）非常有限，并且对成本很敏感，有时对实时响应要求很高等。特别是随着消费家电的智能化，嵌入式更显重要。 为什么要学嵌入式软件开发？好处是什么？ （1）目前国内外这方面的人都很稀缺。嵌入式人才稀缺，身价自然就高，越有经验价格就越高。其实嵌入式人才稀少，根本原因可能是大多数人无条件接触，这需要相应的嵌入式开发板和软件，另外需要有经验的人进行指导开发流程。 （2）与企业计算等应用软件不同，嵌入式领域人才的工作强度通常低一些（但收入不低）。搞企业应用软件的IT企业，这个用户的系统搞完了，又得去搞下一个用户的，而且每个用户的需求和完成时间都得按客户要求改变，往往疲于奔命，重复劳动。相比而言，搞嵌入式系统的公司，都有自己的产品计划，按自己的节奏行事。 （3）哪天若想创业，搞自已的产品，那么嵌入式是一个不错的主意，这可不像应用软件那样容易被盗版。 嵌入式八大入门的知识点 1、C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础，C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言，通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括：基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 2、Linux基础