hot

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm using webpack-dev-server for hot module replacement. It's working just fine, but this error keeps showing up in the console every couple of seconds: GET http://mysite:8080/__webpack_hmr 404 (Not Found) . Here's my webpack.config.js: var webpack = require('webpack'), hostname = 'mysite', port = 8080; module.exports = { entry: [ 'babel-polyfill', './src/js/main.js', './dev/requireCss.js', 'webpack/hot/dev-server', // I'm assuming the fault lies in the following line, but I can't figure out what's wrong 'webpack-hot-middleware/client?path

1 致谢 感谢网友NateHuang的帮助， 原文链接如下： https://www.imooc.com/article/35900 2 前言 今天在动物多分类~在赵老师给的原始代码中，动物图片的标签是以连续的数字给出的，例如：“Stage1 中需要将哺乳纲、鸟纲的数据分别标为0，1 作为训练标签；Stage2 中将兔子、老鼠、鸡的数据分别用0，1，2 作为标签”，而陈助教跟我们说，这种表示方法其实是不太好的，会影响最终的结果，最好是使用“01向量”来表示分类的标签，也就是One-Hot编码，这里我们就来记录一下~ 3 机器学习中的One-Hot编码 这里的One-Hot编码指的是将类别标签使用“01向量”来进行表示。 例如：标签为：[小猫，小兔，小狗] 则其对应的One-Hot编码为： è = [ 1 0 0 ] , 狗 = [ 0 1 0 ] 狗 = [ 0 0 1 ] 猫 = \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix}, 狗 = \begin{bmatrix} 0\\ 1 \\ 0 \end{bmatrix} 狗 = \begin{bmatrix} 0\\ 0\\ 1 \end{bmatrix} è = 1 0 0 , 狗 = 0 1 0 狗 = 0 0 1 来源：51CTO 作者： songyuc 链接：https://blog

one-hot编码 中文名叫独热编码、一位有效编码。方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有其独立的寄存器位，并且任意时刻，有且仅有一个状态位是有效的。比如，手写数字识别，数字为0-9共10个，那么每个数字的one-hot编码为10位，数字i的第i位为1，其余为0，如数字2的one-hot表示为：[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]。 one-hot在提取文本特征上的应用 one-hot在特征提取上属于词袋模型(bags of words) 假设语料库有这么三段话： “我爱中国” “爸爸妈妈爱我” “爸爸妈妈爱中国” 对语料库分词并进行编号（字典形式） {1:我，2:爱，3:爸爸，4:妈妈，5:中国} 对每段话用one-hot提取特征向量 则三段话由one-hot表示为： 我爱中国 ->[1,1,0,0,1] 爸爸妈妈爱我 ->[1,1,1,1,0] 爸爸妈妈爱中国 ->[0,1,1,1,1] 优点 ：可以将数据用one-hot进行离散化，在一定程度上起到了扩充特征的作用 缺点 ：没有考虑词与词之间的顺序，并且假设词与词之间相互独立，得到的特征是离散稀疏的（如果365天用one-hot，就是365维，会很稀疏）,例如，在这样的编码格式下，“爸爸妈妈爱我”和“我爱爸爸妈妈”被认为是一样的。 文章来源: https://blog.csdn.net/qq

记得 2 年多前开始用 vs code, 一开始非常不适应它的 hot key 一心想把 vs code 的 hot key 全改成 visual studio 的，但一直没有找到比较方便的办法 (总不能一个一个改吧) 后来发现原来 vs code 的 hotkey 是和 sumline 那些一样的. 所以就打消了这个念头. 写久了也就习惯 2 个互相切换了 今天 vs 突然 ctrl + m + m 失灵, 想去查查 hot key 配置 无意间发现了一个功能是让 visual studio 用 vs code 的 hot key. Tools -> Options -> Keyboard 里头有一个设置选择 vs code 就可以了。 来源： https://www.cnblogs.com/keatkeat/p/11731361.html

默认情况下，ABBYY Hot Folder 会与 ABBYY FineReader 12 一起安装到计算机中。（关于ABBYY FineReader 12请参考 ABBYY FineReader 12用户新体验 ） 在自定义安装过程中，如果选择不安装 ABBYY Hot Folder，您可在此后按照以下说明来安装该应用程序： 1. 在 Windows 任务栏中，单击开始，然后单击控制面板。 2. 单击程序和功能。 注意：如果您使用的是 Windows XP，请单击添加或删除程序。 3. 在已安装程序的列表中，选择 ABBYY FineReader 12 并单击更改。 4. 在自定义安装对话框中，选择 ABBYY Hot Folder。 5. 遵照安装程序的说明。 启动 ABBYY Hot Folder 可通过数种方法来启动 ABBYY Hot Folder： ● 单击开始>所有程序>ABBYY FineReader 12，然后单击 ABBYY Hot Folder；或者 ● 在 ABBYY FineReader 12 主窗口中单击工具>Hot Folder…；或者 ● 双击 Windows 任务栏中的 ABBYY Hot Folder 图标（在创建至少一个热文件夹后便会出现此图标） 启动 ABBYY Hot Folder 时，将打开其主窗口。使用工具栏上的按钮设置、复制

utility.py:61: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result. 解决：使用tuple转换一次 one_hot_label[tuple(one_hot_index)] = 1.0 来源： https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/11530588.html

机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot） 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，国籍有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。 那什么是特征数字化呢？例子如下： 性别特征：[“男”，“女”] 国籍特征：[“中国”，"美国，“法国”] 运动特征：[“足球”，“篮球”，“羽毛球”，“乒乓球”] 假如某个样本（某个人），他的特征是这样的[“男”,“中国”,“乒乓球”]，我们可以用 [0,0,3] 来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动特征数据就是任意排序的）。 什么是独热编码（One-Hot）? One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，其它都是零值，它被标记为1。 One-Hot 实例 就拿上面的例子来说吧，性别特征：[“男”,“女”]，按照N位状态寄存器来对N个状态进行编码的原理，咱们处理后应该是这样的（这里只有两个特征，所以N=2）： 男 => 10 女 => 01 祖国特征：[“中国”，"美国，“法国”]（这里N

默认情况下，ABBYY Hot Folder 会与 ABBYY FineReader 12 一起安装到计算机中。在自定义安装过程中，如果选择不安装 ABBYY Hot Folder，您可在此后按照以下说明来安装该应用程序： 1. 在 Windows 任务栏中，单击开始，然后单击控制面板。 2. 单击程序和功能。 注意：如果您使用的是 Windows XP，请单击添加或删除程序。 3. 在已安装程序的列表中，选择 ABBYY FineReader 12 并单击更改。 4. 在自定义安装对话框中，选择 ABBYY Hot Folder。 5. 遵照安装程序的说明。 启动 ABBYY Hot Folder 可通过数种方法来启动 ABBYY Hot Folder： ● 单击开始>所有程序>ABBYY FineReader 12，然后单击 ABBYY Hot Folder； ● 在 ABBYY FineReader 12 主窗口中单击工具>Hot Folder…； ● 双击 Windows 任务栏中的 ABBYY Hot Folder 图标（在创建至少一个热文件夹后便会出现此图标） 启动 ABBYY Hot Folder 时，将打开其主窗口。使用工具栏上的按钮设置、复制、删除和启动文件夹处理任务。您也可查看各个文件夹的详细报告。 ABBYY Hot Folder 主窗口会显示已设置任务的列表

文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。在自然语言处理研究领域，文本向量化是文本表示的一种重要方式。 顾名思义，文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论中文还是英文，词语都是表达文本处理的最基本单元。 当前阶段，对文本向量化都是通过词向量化实现的。当然也有将文章或者句子作为文本处理的基本单元，像doc2vec和str2vec技术。 接下来主要是讨论以词语作为基本单元的word2vec技术，将先从onehot编码到word2vec，再从glove词向量到fasttext 什么是one hot编码 one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如下图： 上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。那么one-hot编码是怎么搞的呢？ 我们再拿feature_2来说明：这里feature_2 有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特 征，one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。 1 -> 0001; 2 ->

beginWord = “hit” endWord = “cog” wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”,“cog”] 返回： [ [“hit”,“hot”,“dot”,“dog”,“cog”], [“hit”,“hot”,“lot”,“log”,“cog”] ] public class Code_06_Word_Ladder { public static List<List<String>> findLadders(String beginWord,String endWord,List<String> words){ words.add(beginWord); HashMap<String,ArrayList<String>> nexts = getNexts(words); HashMap<String,Integer> distances = getDistances(beginWord,nexts); LinkedList<String> pathList = new LinkedList<>(); List<List<String>> res = new ArrayList<>(); getShortestPaths(beginWord,endWord,nexts,distances,pathList,res);