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    根据矩阵变化实现基于 HTML5 的 WebGL 3D 自动布局

    在数学中,矩阵是以行和列排列的数字,符号或表达式的矩形阵列,任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换,即f(x)= 4 x等线性函数的推广。例如,旋转的载体在三维空间是一个线性变换,这可以通过一个表示旋转矩阵 [R :如果v是一个列向量描述(只有一列的矩阵)的位置在空间中的点,该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的,可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如,当且仅当其行列式不为

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    Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的?

    命名实体识别中,BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律,而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的?。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍,其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径,因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例,而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中,就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径,也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的,那么我们可以穷举出所有可能的标签路径,计算出每条路径的概率和,然后比较出最大的那条,但是这样做的代价太大了,所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。

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    Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的?

    首先,让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用: 命名实体识别中,BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律,而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的?。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍,其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径,因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例,而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中,就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径,也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的,那么我们可以穷举出所有可能的标签路径,计算出每条路径的概率和,然后比较出最大的那条,但是这样做的代价太大了,所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。

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    基于 HTML5 网络拓扑图的快速开发之入门篇(一)

    计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小,形状无关的点、线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点,把传输介质抽象为一条线,由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构反映出网中各实体的结构关系,是建设计算机网络的第一步,是实现各种网络协议的基础,它对网络的性能,系统的可靠性与通信费用都有重大影响。拓扑在计算机网络中即是指连接各结点的形式与方法;在网络中的工作站和服务器等网络单元抽象为 “点”;网络中的电缆等抽象为 “线”。影响网络性能、系统可靠性、通信费用。 拓扑还分为:总线拓扑、星型拓扑、环形拓扑树形拓扑以及网状拓扑。这篇文章写的案例就是总线拓扑中的一个分支,我们一步一步来搭建这个拓扑图形。

    03

    快速开发基于 HTML5 网络拓扑图应用--入门篇(一)

    计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小,形状无关的点、线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点,把传输介质抽象为一条线,由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构反映出网中各实体的结构关系,是建设计算机网络的第一步,是实现各种网络协议的基础,它对网络的性能,系统的可靠性与通信费用都有重大影响。拓扑在计算机网络中即是指连接各结点的形式与方法;在网络中的工作站和服务器等网络单元抽象为“点”;网络中的电缆等抽象为“线”。影响网络性能、系统可靠性、通信费用。 拓扑还分为:总线拓

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    领券