作者: padeoe

樱花vps使用经验

哎,今天买了日本北海道石狩的1GB主机,买完才发现延迟并不如日本东京低,三千多日元灰飞烟灭,为何说三千多日元没了呢,因为脑子一时糊涂,取消了试用,无法退款了(上次也遇到结果这次又忘了),因此一气之下觉得有必要总结一下樱花vps的使用经验了,后来者参考。

1.樱花vps购买后带宽限制怎么回事?

sakura vps购买时有14天免费试用选项(每人最多两次试用机会),试用期间带宽限制在512Kbps,试用期间可以取消试用,大约过三四十分钟就会去除带宽限制。取消试用要在会员菜单契约情报本登陆取消。这个会员菜单和vps控制面板网页是分离开的,在vps管理页面右上角下拉框中可以找到。

2.如何退款?

14天试用期间可以申请取消并退款,月底会返还额度。但是值得注意的是取消试用后就不能退款了,这时候只能用到最低试用期限(2个月)后才可以取消合约!我就是被这点坑了。。。所以要测试线路延迟的话最好先不要取消试用。

3.安装系统后ipv6地址ping不通用不了?

需要自己改系统网络配置。官方提供了各种系统的配置方法教程,例如 CentOS的。基本上只要把原有配置文件的释放部分注释段落即可。

vi /etc/network/interfaces

最后一节:

iface eth0 inet6 static
    address 2001:e42:102:1703:160:16:xxx:xx
    netmask 64
    gateway fe80::1
    dns-nameservers 2001:e42::1

其中的地址、掩码、dns服务器都可以在sakura的控制面板查看到。

总结

sakura vps 的配置没有国际一线厂商做的好,然而他的线路是对国内最好的之一,继续用着。

深度森林

本文是 MLA2017会议上周志华关于深度森林报告的一个笔记。本文的另一个 html 版本。周志华老师花了很大一部分时间谈了谈深度森林背后的一些思考,受益良多。会议 ppt 在 MLA官网

首先,周志华回顾了深度学习的一些基本问题

深度学习是什么?

Deep Learning =? Deep neural networks (DNNs)

当今的深度学习,当前几乎等同于深度神经网络(DNNs)。就是把神经网络的层数加深。周志华认为深度学习的内涵需要思考以下问题

1.神经网络为何要加深

对于神经网络,提升模型复杂度可以提高学习性能。当然,复杂度提高之后一方面容易出现过拟合,因此深度学习同时需要提升数据量。另一方面训练过程变得困难,因此需要很多 tricks 。

但是有一个基本问题就是,如何提升模型复杂度?
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apache2开启http2

HTTP2是HTTP协议的一个重要的改进版本,下午将博客更新到了HTTP2,感觉打开速度又些许提升。对于Apache2服务器来说,使用HTTP2操作并不复杂:

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向量语义学(Vector Semantics)

本文是以文末参考文献[2]为主要参考的读书笔记,建议读者阅读参考文献[2],比本文高明多了。

由于wordpress的markdown转换不是很好看,可查看本文的另一个html版本

基本名词

词条(Lemma)或引用形式(citation form)

指的是一个词典或者词库中的一个单词条目。表示了一个词的基本形式和大致的含义。譬如对于 sing、sung、sang,它们的 Lemma 都是 sing,carpets 的 Lemma 是 carpet。
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NLP基础与N-Gram模型

wordpress的markdown生成的格式不是很好看,本文另外一个html版 

本文就是个读书笔记,建议读者阅读文末参考文献2和3,比本文不知高到哪儿去了。

自然语言处理的概念

  • 认知角度:理解语句
  • 实践角度:生成语句

自然语言处理的两大途径

规则方法

被称为理性主义方法,主要依赖于人的总结。基于人工整理的 CFG (上下文无关文法,Context-Free Grammar) 规则,给出解决方案。

test

统计方法

被称为经验主义方法,主要依赖于对数据的总结。从数据入手,利用统计机器学习方法解决问题。例如:通过自动学习得到PCFG(概率上下文无关文法),通过概率模型预测句法分析结果。

经验主义方法-统计方法

统计自然语言处理(Statistical NLP)

我们主要采用统计方法来进行机器学习。因此 统计自然语言处理的基本套路: – 问题形式化:将歧义问题转换成分类预测问题 – 语言的表示,建模:譬如n元模型 – 参数训练方法 – 有效的解码、推断

自然语言处理的基本框架

  • 词层面
    • 语言模型
    • 分词
    • 词性标注(POS)
  • 语法层面
    • 句法解析
  • 语义层面
    • 命名实体识别(NER)
    • 语义角色标注(SR)
  • 应用层面
    • 文本分类
    • 机器翻译
    • 自动问答
    • 情感分析

n元模型

统计语言模型

统计语言模型(Statistical Language Model)是一种History-based Model。 P(W)=P(w1w2…wn)=P(w1)P(w2|w1)
P(w3|w1w2)…P(wn|w1w2…wn-1)
定义:统计语言模型是用来刻画一个句子(词串序列)存在可能性的概率模型

该模型认为,语句中当前词是可以通过之前的词预测的。当然这个假设其实有些不切实际的,因为不可能总是通过过去的词预测将来的词。

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java并行流的老生常谈与重新思考

Stream API是Java 8推出的新特性,眼看Java 9 (2017年7月份) 即将推出,为什么还来谈Stream呢?毕竟自从Java 8推出以来,关于流的具体使用的文章相当之多,因此本文也不打算重复描述Stream的使用方法,而是想谈谈很少被提及的一些基本问题。

1.Java 8引入lambda语法的设计初衷是什么?是为了解决Java语言为人诟病的语法繁琐问题吗?

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bug害人呐

不久前发现自己很久前的http request的代码里出了个大bug,接收服务器返回的数据时,因为自己定义并使用了一个可变byte数组,数组长度不足时会成倍增加,另外有个值记录真实长度,然而获取真实数组时我却返回了整个数组….导致数组长度总是1024的倍数,因为这个bug,某项目从服务器收取的文件的大小全是1024的倍数,平均每个文件多占用了25%的磁盘空间,总计400GB!

bug害人呐?

DataList.java

和同学讨论传递Function是否可以解耦写的代码,QQ讨论时没语法高亮就放博客了,一直忘删了。
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适用于ipv6的hosts文件

国内目前ipv6的墙好像还不高,基本只要dns解析正确就能访问某些404网站。出于访问Youtube的目的,因此去年写了一个批量解析Google域名并生成hosts的程序,Github连接 。其中还做了根据域名规则嗅探新的域名。程序写的很渣,一直没好意思写Readme。

目前有四万行,可看Youtube全站,基本上用个三四个月都不用更新,我一般都是遇到硬需求才会更新一把(譬如youtube很多视频访问不了了)。

hosts文本下载链接:https://padeoe.com/file/hosts

 

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