电车难题与先秦哲学
电车难题在西方讨论颇多，但在中哲中却鲜有明确提及，故突发奇想胡言乱语一番
Hexo
用来记录Hexo的各种设置
前端
记录一下前端技术，尚为草稿，写完会公开
GCN-based document representation for keyphrase generation enhanced by maximizing mutual information
相关研究KE模型首先使用预定义的规则或模板来选择一组候选短语。然后，根据监督方法或无监督算法对候选人对其进行重新排序，模型返回前n个短语作为关键短语
KGCopyRNN为例，提出seq2seq一些改进：
语义覆盖解决关键词重叠（one2set效果不错）
自适应奖励函数控制关键词生成数量
出发点远距离建模对于社交媒体和开放域文本，当前的KG模型很难关注文本的关键部分。纯粹基于RNN的方法可以更好地建模相邻单词之间的依赖关系，但不能很好地建模那些具有距离跨越的依赖关系结构。这些信息的本质是隐性的，是言语交叉的，而不是明确的。
生成与源文档意思一致的词，而非频率最高的词KG任务的另一个关键挑战是确保源和目标关键字之间的一致性，因为它们应该在语义上相互依赖。与基于Seq2Seq的文本摘要类似，KG模型通常通过最大化似然估计（beamsearch）进行训练。由于模型不能确保文档与其相应的关键短语之间的一致性，因此它们倾向于生成与源无关的高频短语。为了解决文档及其生成的关键字之间的一致性问题
建图在这项工作中，我们的目标是通过将由图卷积网络（GCN）获得的依赖信息与上下文信息相结合来解决信息分 ...
pytorch使用Tensorboard
pytorch的TensorBoard使用备忘
《费马大定理：一个困惑了世间智者358年的谜》——西蒙·辛格
Wir müssen wissen. Wir werden wissen. 我们必须知道，我们将会知道 ——Hilbert
天津中继台频率
收集的一些天津中继台频率，中继资源珍贵，请珍惜使用
KNN实现
KNN代码实现
Jupyter notebook添加python虚拟环境
将虚拟环境的python解释器添加到jupyter notebook的内核
linux命令备忘
一些常见命令