1 需求 代码简单 界面不丑 学习成本低 2 简介 Bootstrap_ 是 Twitter 推出的前端开发的开源工具包。 具体控件长什么样，全靠设 class。 bootstrap 都是基于 jquery 的。 bootstrap 主要需要引用 css 和 js 两个文件。 3 具体用法 3.1 Blog 博客 3.2 Chart 画图 https://chartjs.bootcss.com/docs/ 3.3 Table 表 https://getbootstrap.com/docs/5.1/content/tables/ 3.4 SlideBar 侧栏 3.5 Model 弹框 关键字 Modal 模态框（Modal）是覆盖在父窗体上的子窗体。 引例程为 bootstrap5，请注意与 js 版本匹配 具体方法：https://www.runoob.com/bootstrap5/bootstrap5-modal.htmll 需要在调出它的控件中设置形如 123<button type="button" class="btn btn-prim ...

2_Obsidian_ 常用插件 1 强烈推荐 1.1 最近打开的文件：Recent Files 安装后在左侧面板上部出现时钟图标，可以查看最近打开的文件 1.2 Git 插件：Obsidian Git 可以定时 commit，push，pull 同步到 git，在国内可使用 gitee 作为服务端，速度很快。 详见：3_Obsidian_用Git同步笔记 1.3 规范化格式：Linter tag wrangler 目前位居下载量排行榜第 26 位。 Linter 插件用于规范化笔记模式，支持规范化当前文档，当前目录下的文档，以及所有文档，并且可以设置哪些文档不需要修改（比如某些模板）。需要注意的是：修改之前要先在设置界面勾选规范哪些操作（细节非常丰富），然后通过 Ctrl+P 菜单调用 Linter 功能，或者用 Ctrl+Alt+L 快捷键规范化当前页面。常见的操作包含：加间隔行，去空行，去掉无用的空格等等。 1.4 自动生成序列号：Number Headings 在 Setting->Number Headings 中设置默认的开始层级等信息，注意不要选择 Automati ...

用字典提升基于 BERT 的中文标注效果 论文题目：Lexicon Enhanced Chinese Sequence Labeling Using BERT Adapter 论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.07148 读后感 论文提出将字典融入 BERT 网络层记作字典加强 BERT（Lexicon Enhanced BERT，LEBERT)，用于提升中文标注效果。新模型在命名实体识别、分词、成份标注实验中均达到了目前最佳水平。 简介 这是一篇自表于 2021 ACL（NLP 顶会）的论文。 由于存在分词（CWS）问题，中文面临更大的挑战，对多数任务，以字为单位比以词为单位效果更好。 目前大多优化方法都是修改上层（网络末端），而未修改核心网络。文中提出的方法利用字典得到更多可能的分词，动态计算最佳分词方法，并修改了网络的 Transformers 层，如图 -1 中的右图所示： Pasted image 20220112130432.png 模型 Pasted image 20220112130755.png 模型的核心结构如图 -2 所示 ...

条件随机场 CRF 简介 在命名实体识别（后简称 NER）中，迄今绝大多数模型都使用神经网络和条件随机场结合的方法实现。所以，需要稍微了解一下 CRF 的原理。 NER 是自然语言处理中一个非常基础的任务，简单的说，就是识别句中的成份。比如 " 小明去学校 "，其中“小明”是人名，“去”是动词，“学校”是地点。如果把字当作处理单元，“学”字是动词还是地点，不仅取决于该字的意思，还取决于它的上下文。 CRF 可用于解决序列问题（前后状态存在相关性），比如根据第 i-1 个字来判断第 i 个字所充当的成份。当 CRF 与神经网络共同工作时，神经网络负责提取词义，CRF 将词义与上下文结合，以实现更准确地判断。 原理 这里涉及很多概念，比如最大团、马尔可夫性、马尔可夫链等等，本文不做展开，以免过长、过于复杂。 直奔主题，CRF 最大的特点是它使用了特征函数。可以把特征函数想象成对输入 x 提取多个特征，每个特征函数提取一个特征。 \[ \sum_i^T\sum_k^M\lambda_kf_k(x,y_{i-1},y_i,i) \] 序列中共有 T 个时间步（NER 句中有 T 个字），用 i ...

基本信息 题目：Survey on Neural Speech Syntheis 论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.15561 上传时间：2021 年 1 月 全文翻译：论文学习：A Survey on Neural Speech Synthesis 阅读体会 比较全面介绍用深度学习实现语音合成的综述性论文。论文整体 63 页，其中正文 37 页，参考 TTS 相关论文 400 多篇。本文并不打算对论文逐句翻译，只列出重点，作为个人阅读笔记，同时加入笔者的一些注释。 摘要 近年来基于神经网络的深度学习算法大大提升了语音合成的质量，这篇文章集学术研究和工业应用于一体，是一篇综述性的文档，它包含语音合成的几个重要组成部分：文本分析、声学模型和声码器；涉及热门主题，比如：快速 TTS，使用更少资源训练等等；还总结了 TTS 相关资料（工具和数据），最后讨论了 TTS 未来的发展方向。 1. 介绍 TTS 主要指的是把文本转换成语音输出，它是一个由来已久的课题，涉及：语言学、声学、数据信号处理、机器学习等领域。这几年深度学习使 TTS 效果有了显著提升，这篇论文是 ...

MYSQL 数据库大太的解决方案 #数据存储/MYSQL 面对问题 插入查询慢、且需要时效性比较强的情况 原因 MYSQL 容量上千万条以上就会很慢。 解决方法 分区 对应用透明，相对操作比较简单。 对主键有要求：所有主键里必须包含分区主键，如果又想用 id 查，又想用年份查就比较难。 查询会受一些影响：批量查时快不了多少，插入可以提速。 分库 比如不同年份可以放在不同主机上，以加快速度。 分表 一般都使用分表策略。 需要看按什么分，比如按用户 id 分，或者按年份分表。 按时间分：热表（当前一年数据）、冷表（往年数据），最后一个年份的冷表可能看需要看是否保存最新数据；需要确定冷热表是否重叠，如果重叠。 如按年份分表，注意按业务时间而不是编辑时间（这个时间可能变化） 迁移场景 需要定义迁移规则：比如每个月迁一次（新表、本年表、前一年表），对时间字段建索引 历史数据迁移：如果表巨大，则不使用查询，从第一条开始向其它表里分流；选改表，再改其上应用。 新表间迁移：假设每月迁一次，每月把这个月数据从热表里迁出来（同样是分流）；也可以双写，即每次写入冷表和热表，定期删热表最后的数据。 补采数据 ...

论文题目：Making Sense of Word Embeddings 相关源码：https://github.com/uhh-lt/sensegram 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.03390 读后感 语义嵌入：从语料库和字典学习，或从已有词向量数据归纳学习 简介 论文是 2016 年发表于 ACL(Association for Computational Linguistics，自然语言处理顶会，一年召开一次，CCF 等级/JCR 分区：A 类) 的会议论文。 背景知识 论文介绍了一种简单有效的方法用于学习语义嵌入。文中方法既可以直接从语料库和字典学习，也可以根据已有的词向量数据通过自我网络聚类的方法归纳学习。它提升了下游应用的效果，与当时最好的模型效果类似。 词向量 预处理时将词映射成稠密向量代入模型，降低稀疏性 对比不同词的语义相似度，实现近义词的迁移 表征不同语义单位：词向量 ->词组向量 ->短语向量 通过词嵌入实现运算，比如：男 - 女=国王 - 王后，国王 - 男 + 女 ->王后，实现类比相关的逻辑推理功能，以 ...

论文题目：Chinese NER Using Lattice LSTM 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf 相关源码：https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 约 1.5K Star 中文翻译：中文实体抽取（NER）论文笔记 中文翻译 2：ChineseNER Using LatticeLSTM笔记 读后感 优化中文的命名实体识别，加入了对中文词的支持 介绍 这是一篇 2018 年发表于 ACL（自然语言处理顶会）的论文，文中提出了一种基于格子（Lattice）结构的 LSTM 模型，用于优化中文的命名实体识别。具体方法结合了字序列和词序列两种方式（考虑可能出现的各种分词情况）。相对于基于 " 字序列”的方法，模型能兼顾词间关系；相对于”词序列“的方法，模型不受分词错误的影响。门控单元让模型选择最为相关的字和词以实现实体识别。 近年来英文命名实体识别（NER）常用 LSTM-CRF 方法实现。中文的 NER 直觉上似乎应该是先做分词，再进行实体识别。然而由于跨界领域的分词问题难以解决，所以中文以字符为单 ...

#笔记/obsidian 简介 原来一直觉得对每个小时日程做记录实在太卷了，但是近来常常遇到的问题是：计划都没完成，时间就没了，所以决定记录一下看看每天都做了什么。 Obsidian 的 Day Planner 插件就实现了这一功能，且可以以图的形式显示当天日程。 优点 很直观的看到当前处于什么位置 明显看到时间流浙 哪项工作 delay 哪些工作安排冲突 尽管没完成计划，但也并没闲着 进一步优化时间表，更有掌控感 使用方法 安装三方插件 Day Planner Setting->Community plugins->Day Planner 这也是一款下载量非常大的插件 设置插件 Setting->Day Planner 建议在 Day Planner mode 中选 Command mode，如果使用 File mode 会建立一个文件夹专门存放 Day Planner 文件，如果使用 Command mode 则可通过命令面板在任意文件中插入 Day Planner 块 建议选中 Mermaid Gantt，可以在笔记中自动建立横版的进度图，形如： ...

用 ssh 方式连接 mysql 数据库 原理 SSH 连接数据库的原理是先用 ssh 连接数据库所在服务器，然后作为该服务器上的应用程序访问本地数据库。 Navicat Python 安装工具 1$ pip install sshtunnel 建立连接 12345678import sshtunnelwith sshtunnel.SSHTunnelForwarder( ('192.168.1.216', 22), # ssh端口22 ssh_password='实际密码', ssh_username='实际用户名', remote_bind_address=('127.0.0.1', 3306)) as server: # mysql端口3306 ...... 此时数据库服务地址被映射到本地端口：127.0.0.1:serve.local_port，数据库连接方法和之前一样，不同的是将 ip 设置成本机 ip：127.0.0.1，端 ...