由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: ner
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R********y
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1
你奔个你老ner的全裸。
z*****n
发帖数: 6436
2
来自主题: SCU版 - 问个驾照的问题 (转载)
ner喃,现在国内开车技好不管用,还要养成assume别个车技不好的习惯
这种其实有点儿装13,但是13能保命的话,我还是情愿酱紫
R********y
发帖数: 4018
3
来自主题: SCU版 - 活跃版面
肯锅好。给ner买礼物没有?
R********y
发帖数: 4018
4
来自主题: SCU版 - 活跃版面
老ner.
t*******e
发帖数: 2113
5
☆─────────────────────────────────────☆
AOL (朝闻道 夕可死矣) 于 (Fri Feb 13 09:47:41 2009) 提到:
系统问题,设定丝路只能在telnet下面设定,
站长已经回复我了,下一个版本出来一个会改进这个bug。
☆─────────────────────────────────────☆
kkjiang (爱生活,爱滚滚) 于 (Fri Feb 13 09:48:54 2009) 提到:
一早就看到班长这zer心系版家大事啊.
我还以为你已经飞切嫂子ner了哈
以下是附件内容:
b******g
发帖数: 841
6
来自主题: ChuanYu版 - 纽约腐败前记
来der片段嘛
昨天喝茶时候座位排得不是很好哈。
有一双天生2.0咋个都用不坏的眼睛的我,跟阿边姐和se~~~hu打堆堆坐到一起,有一双
远视眼还不戴眼镜的se~~~~傅坐到桌子对面go go头,fashion的阿边姐和se~~~hu都不
是浓妆艳抹的,粉涂薄了der,结果就遭起了三。。。。。。我和se~~~傅无聊的时候就
在ner帮她们数毛孔。。。。
经过我2.0 近距离鉴定哈,se~~~hu是又白又嫩(除了右边脸上和下per几个以后会消退
的痘痕)的大美女。-----盖章
z*****n
发帖数: 6436
7
来自主题: ChuanYu版 - 我的结婚video大家看不
哦,懂起了,就是说现在卖给你了,以后结婚的红包都算你的哇?
你还不要说,真不晓得是你亏了还是赚了,婚?ner切婚哦。。。
b******g
发帖数: 841
8
来自主题: ChuanYu版 - 麻油,在鸭特难大出车祸了。
你把大量资金都转移到ner且了呢
a*******g
发帖数: 4872
9
just print out the email, which has the CEAIR ticket information, at the cor
ner of the email
x*****8
发帖数: 315
10
来自主题: Hardware版 - 求教:64GB的品牌台式机?
我老婆的I7-q720也说最大只支持8GB RAM。后来给插了2条8GB的一样识别了。Win7资源
管理器和AIDA64都汇报最大可用内存是16GB.Intel给的他们能保证稳定性的最大支持内
存,你插上128GB也许是可以用的。
看看这个ddr4-3000 128GB kit,用的就是5820K
http://www.pcworld.com/article/2923033/ram-for-the-rich-and-ner
t****t
发帖数: 6806
11
来自主题: Programming版 - type inferience 好处是什么
另起一行根本就不合C++的习惯.
况且在这里自动类型推断其实是减少了代码重复. 比如说我写到后面想要换一个contai
ner, 不用vector改用deque了, 这些衍生的变量就不用改了. 用在模板里也很清楚.
anyway, 这个事情我觉得说这个意思不大, 板上争论过不止一回两回了. 很多事情都能
被滥用的.

it
m***r
发帖数: 359
12
来自主题: Programming版 - 好东西传送门周报汇总 2015-03-08
机器学习周报 2015-03-08
http://ml.memect.com/weekly/2015-03-08/
2015-03-08 星期日,完整版 24 条
机器学习中距离和相似性度量方法 @陈晓鸣在硅谷
机器学习ML简史 @数盟社区
Peter Norvig解决编程问题的机器学习 @网路冷眼
欧洲人脑计划改变其治理结构 @金连文
Hopfield Neural Networks为什么没有人提了呢? @西瓜大丸子汤
2015-03-07 星期六,完整版 31 条
52nlp上HMM相关文章索引 @52nlp
TKDE: Tweet分割和在NER上的应用 @AixinSG
音乐文件聚类和可视化 @爱可可-爱生活
Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA @爱可可-爱生活
学术种子网站AcademicTorrents @阳志平1949
2015-03-06 星期五,完整版 38 条
踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的 @杨静Lillian
DeepDive Open Datasets @爱可可-爱生活
NICAR15上的报告,总结文本可视化 @爱可可-爱生活
张雨石的《... 阅读全帖
m***r
发帖数: 359
13
来自主题: Programming版 - 好东西周报 2015-03-22
http://haoweekly.memect.com/2015-03-22.html
收录了过去一周@好东西传送门 发的 64 条微博。其中最受欢迎的有
* Python免费书54本 (96)
* 深度学习系统cxxnet V2 讨论合集 (82)
* 讨论合集:情感分析用于预测金融市场靠谱吗? (76)
* 大数据和Python的Twitter精选资源区。大数据区现在有5300+条资源 Python区现在
有3400+条 (70)
* 四组Twitter上的命名实体提取(NER)工具 (60)
* Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language *
Processing。Richard Socher主讲 (48)
* NVIDIA开源的DIGITSGPU深度学习训练系统 (42)
* 加速Android Studio/Gradle构建 (41)
* 推荐系统经典解决方案 (37)
* 制作自己的R包 (36)
另外有过去一周各个日报的摘要汇总
m***e
发帖数: 482
14
DNA repair pathways:
-direct repair
e.g. thymine dimers (DNa photolyase),
DNA adducts caused by alkylating agents (methyltransferases)
-excision repair
base excision repair(BER)
mismatch repair(MMR)
nucleotide excision repair(NER)
-recombinational repair
DNA double-strand break repair: 2 distinct system in eukaryotic cells
1. homologous recombination system
2. non-homologous end-joining (NHEJ) system
en, DNA-dependent proptein kinase is required for normal double-strand break
rejoin
a**v
发帖数: 406
15
来自主题: Biology版 - 犹太老板多变态么?
....berg
.....ler
......ner
r******k
发帖数: 446
16
Hi 师姐~pierce那kit说 highest speed vortex nuclear extraction every 10mins
, 共40mins。 结果确实好少。。。。
你是先把cytosol protein抽出来以后,加NER(pierce的nucleus 裂解液) 以后,放
冰柜放overnight? 然后再vortex 还是直接就离心呢?
最主要我cytosol protein也很少呀。 郁闷。 我还是过表达的。 每次用了pierce的
kit就跟抽风一样 protein level特别低。。。
T*****n
发帖数: 274
17
来自主题: Biology版 - DNA damage/repair实验请教
感觉你并不清楚你的locus of interest可能有什么样的DNA damage. DNA repair不同
领域的人用的assay是完全不同的,简直不能互相理解。一般来说,MMS damage repair
更多是用来test BER/NER pathway/factors,研究这些pathway很难用specific
endogenous locus. 对于DSB repair来说,MMS更多只是yeast领域里面用来suggest
epistatic relationship.
从你的描述,感觉你倾向于认为你的locus of interest可能undergo DSB upon
genotoxin stress. 检测最简单的方法就是genomic DNA southern blot for
rearrangements,或者gammaH2AX ChIP,PCR-based assay比如sequencing也可行if
PCR is possible. 当然前提是break frequency要比较高,不然什么assay都白搭。一些
比较fancy的next-gen se... 阅读全帖
o**********s
发帖数: 2058
18
来自主题: Chemistry版 - 怒了
你就别在这考据了,
你叫墨西哥人be*ner试试。
s******p
发帖数: 28
19
来自主题: ME版 - solidworks
Hello My Dear Chinese compatriots,
Sorry my pc does not have Chinese typing so I can only use English here.
I have been looking for ME job for ner 1 year but not success yet.
But I do need to learn 3D model softwares.
Could anybody please share or sell to me any of solidworks, catia v5,pro-e
or ug?
Your help is definitely appreciated.
Very depressed and frustrated.
k*******[email protected]
m********e
发帖数: 1156
20
来自主题: Physics版 - 据说老爱发表了300多篇论文
我还算有知的,无论深度还是广度,奈何世界上的知识太多。
有人贴出老爱的几百篇论文,我一看大多数是德文,不知道,无法判断。
您瞅一眼,看看有多少是真正的科研论文?
1913 Einige Argumente für die Annahme einer molekular Agitation beim
absoluten Nullpunkt Annalen der Physik(ser. 4), 40, 551–560, link
Some Arguments for the Assumption of Molecular Agitation at Absolute
Zero
1913 Déduction thermodynamique de la loi de l'équivalence
photochimique Journal de physique (ser. 5), 3, 277–282
Thermodynamic Deduction of the Law of Photoche... 阅读全帖
y****e
发帖数: 1785
21
针对星巴克的美人鱼很大的一个争论是就这一形象究竟是Sirens,还是Mermaid展开的~
我参考的一篇重要文章How the Starbucks Siren Became Less Naughty 中也说到关于
Sirens的解释。他在文中提及:
Basically, from what I gathered from different sources, including that book,
there is a lot of confusion between the different mythological half-women.
Typically they are called Sirens - both the half-bird/half-woman and the hal
f-fish/half-woman varieties. The fish type are usually called Mermaids. Both
types according to the ancient Greeks were in the business of seducin... 阅读全帖
l*******s
发帖数: 1258
22
来自主题: DataSciences版 - text mining中的relation extraction
这可以分为两个task:
event detection和cause-effect分析。后者没搞过,不说了。
event detection这几年又热起来了,其实算是比较早的一种NLP task。
首先你得定义啥是event,里面包含有啥要素,比如人物时间地点动词等。每一个子类
都是一个独立的task,比如temporal info extraction, spacial info extraction,
relation extraction, NER等。每一个都够做半天的。
看看这方面的shared task,会有些感觉。
b******g
发帖数: 88
23
来自主题: DataSciences版 - 用R做review 的summary
NER 应该就可以,python 的nltk可以基本实现。如果做的复杂也许要用topic
modeling方面的东西,看看lda/llda.
m***r
发帖数: 359
24
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-07
@好东西传送门 出品, 过刊见
http://ml.memect.com
订阅:给 [email protected]
/* */ 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
更好看的HTML版
http://ml.memect.com/archive/2015-03-07/short.html
1) 【52nlp上HMM相关文章索引】 by @52nlp
关键词:算法, HMM
HMM系列文章是52nlp上访问量较高的一批文章,这里做个索引,方便大家参考。 [1] [
2]
[1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=203765668&idx=1&sn=e0899d1267bf728b2a4b2de1869e0d06#rd
[2] http://www.52nlp.cn/hmm%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%96%87%E7%AB%A0%E7%B4%A2%E5%BC%95
2) 【TKDE: Tweet分割和在NER上的应用】 by @AixinSG
关键词:... 阅读全帖
m***r
发帖数: 359
25
来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-07
@好东西传送门 出品, 过刊见
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[2] http://www.52nlp.cn/hmm%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%96%87%E7%AB%A0%E7%B4%A2%E5%BC%95
2) 【TKDE: Tweet分割和在NER上的应用】 by @AixinSG
关键词:... 阅读全帖
l*******s
发帖数: 1258
26
取决与你要搞什么样的NER和relation extraction
如果是比较标准人名地名公司名等 有不少open source可以选择 比如
OpenNLP,stanford NLP,LingPipe等
如果是Bio有关的 可以试试Genia
但如果是比较特殊的要求 比如识别菜名 零件名 书名等 目前还没有比较现成的工具
你需要自己标注自己train一个出来 可以自己手工标注corpus 然后用我上面提到的工
具重新train一遍
l*******s
发帖数: 1258
27
来自主题: DataSciences版 - 我想建立一个自动选股票系统
NLP确实在发展中 但是在这个应用上 基本已经有比较成熟的方法了 比如NER, Co-ref
, Relation Event detection, SRL等 实际效果也很好
我说的需要投入大量人力物力 是说需要准备很多training data来建立模型。
按照目前的方法 基本上是可以保证不错的效果的 但是还是那句话 需要拖入精力做很
多数据准备工作
w*******y
发帖数: 60932
28
Walmart.com:
http://linksynergy.walmart.com/fs-bin/click?id=1HeW*dY0dW8&offerid=100143&type=10&tmpid=1082&RD_PARM1=http%3A%2F%2Fwww.walmart.com%2Fip%2FThe-Beatles-Rock-Band-Limited-Edition-Premium-Bundle-Xbox-360-Xbox-360%2F10972956
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The Beatles: Rock Band Limited Edition Premium Bundle lets you meet the
Beatles and rock the world! Experience The Beatles' music and legacy like
never before, utilizing the core Rock Band game play. The world's leading
music game introduces th... 阅读全帖
h**y
发帖数: 398
29
来自主题: _OurFantasia版 - 【转】haha,好玩,warcraft 3 里面的话
来点有趣的东西:魔兽3中的有趣台词
| IP: 已记录
(以下转自WAR3CN,很长,但很有趣)
-=亡灵=-
侍从
=骂玩家音效=(就如星际里连续点多次一样)
- This is the hour of the scourge! 天罚的时代降临了!
- Death shall cleanse the world! 死亡将清洗大地!
- All I see is blackness... Oh, my hood''s down. 我见到无尽的黑暗…噢,我的头
巾掉下来了。
- Let blood drown the weak! 让血海淹没弱者吧!
- My life for Aiur! Uh, I mean Nazul! Aiur万岁!啊,我指的是Ner ''zhul!
- The living be cursed! 诅咒生者!
- Would you like to know the secret to eternal happiness? Page 246. 想知道永恒
的幸福的秘密吗?翻到246页。
- Once you head down the Dark Path, fo
E**y
发帖数: 1018
30
来自主题: _FantaBaseball版 - 勇士看来要思维扑肥力了。
philly根本就不是一个foundmental sound的球队,第二场对勇士,8局下一个base run
ner胡乱偷垒,被抓个正着,白白浪费utley一个double, 然后utley double的时候howa
rd企图score from 1st base,结果out by a mile.
G******f
发帖数: 16223
31
来自主题: _FantaSoccer版 - 手枪又输了?
gun-ner
a*******h
发帖数: 580
32
来自主题: _PerfectMoms版 - 五岁半的娃
ft!又给你们夸得找不着北了。
不过我要邀一点功,最后这临门一脚还是我给她踹进去的。
我是觉得她早就ready了,但她一直对那么多字的书有恐惧感,觉得自己一定不会,然
后又懒,让我们念多快,一下子就知道故事情节了,不用坑坑疤疤的自己琢磨。后来我
发了个狠,每天晚上雷打不动的,跟她坐下来念书(教孩子念书对妈妈的考验,比对娃
娃要大太多了!!!),她不管怎么耍赖,说不会,说太难,我都没商量的非念不可。压
迫几天她就习惯了,哭诉越来越少,但还是兴趣不高。
后来好像有一件事刺激到她了。她问我小时候上学的情形,我说妈妈从来没上过幼稚园
(就是这里的K),一下就从天天在外婆家玩跳进一年级的大班,当班上小盆友基本都
学过注音符号的时候,你妈妈就是个百分百文盲。可是不知道为什么,你妈妈很快就赶
上了, 第一次考试就排了第一(乡下小学校啦,第一太容易了) 她问我为什么会赶上
,我说不知道,我就是很喜欢看书,认识新东西,尤其喜欢写功课!每天都迫不及待的
要写功课,有时候还会因为没听清楚老师的交代多写很多功课。她问了好几次类似的问
题,后来,态度真的就好多了。当然,也许就是巧合。反正我和她爸都是超级ner
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