我搞砸了所以我下载了一个旧的提交并尝试从一些按预期运行的旧代码构建。我看到文件(Podfile、LicenseGemfile等)现在有一个.exec扩展名，当我推送到bitBucket时，它们有一个“+x”注释。当您将鼠标悬停在它上面时，它会说该文件现在可以执行了。一切仍然碰巧构建并成功运行，但为什么git在我不说的情况下将此扩展名添加到我的文件中？这个问题引起了我的pull请求的一些担忧。如何将我的文件恢复为纯文本格式或原来的格式？我尝试在有问题的目录中运行chmod-x$(find.-typeexec)但这似乎不起作用。谁知道如何将我的文件恢复到原来的纯度？？？
算法思想k-means算法是一种聚类分析算法，通过不断地迭代求解实现对样本的分类，其中k代表的是样本的类别数。k-means对样本按相似性进行分簇，其基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些，也就是说，让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。算法步骤随机产生k个初始簇中心（或者随机选择k个点作为初始簇中心）；对每个点，计算与所有簇中心的距离，将其分配到最近的簇；如果没有点发生分配结果的改变，则结束，否则继续下一步；计算每个簇中所有点坐标的平均值，找到新的簇中心；回到第二步。注意常用欧式距离作为距离的度量，在计算距离前可以先进行标准化操作。算法的优化目标是使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小。
基本概念核心点：若某个点的密度达到算法设定的阈值，即ε-邻域内点的数量（包括自己）不小于minPts，则该点为核心点。边界点：在ε-邻域内点的数量小于minPts，但是落在核心点邻域内的点。噪声点：不属于任何一个簇的点，从任何一个核心点出发都是密度不可达的。ε-邻域：设定的半径r。直接密度可达：若某点p在点q的r邻域内，且q是核心点，则称p从q出发是直接密度可达的。密度可达：若有一个点的序列q0、q1...qk，对任意q0-qi-qk是直接密度可达的，则称从q0到qk密度可达，这实际上是直接密度可达的传播。密度相连：若从某核心点p出发，点q和点k都是密度可达的，则称点q和点k是密度相连的。如果
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念：1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
代码 原文地址 预备知识：1.什么是束搜索算法（beam search）?beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）？CRF是一类统计建模方法，通常应用于模式识别和机器学习，并用于结构化预测。分类器预测单个样本的标签时不考虑“邻近”样本，而CRF可以考虑上下文。 3.ELMo模型是如何工作的?与Glove和Word2Vec不同，ELMo使用包含该单词的完整句子来表示单词的嵌入。因此，ELMo嵌入能够捕获句
代码 原文地址 预备知识：1.什么是元学习（MetaLearning）？元学习或者叫做“学会学习”（Learningtolearn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称之为少次学习（Few-ShotLearning）。 2.什么是基于度量的元学习（Metric-based meta-learning）？基于度量的元学习将相似性学习和元学习相结合，学习训练过的相似任务的经验，从而加快新任务的完成。Guo等人将注意机制与集成学习方法相结合，形成了基于度量的元学习模型。 标记文档
1. GEB1.1. Godel,Escher,Bach--AnEternalGoldenBraid,简称GEB1.1.1. 《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》1.1.2. 《GEB：一条永恒的金带》1.2. 一本关于计算机最终将如何获得智能和自我意识的著作1.2.1. 获得了普利策奖和美国国家图书奖1.3. “GEB”成书于20世纪70年代末，是侯世达对诸多学术领域研究热情的流露1.3.1. 汇集了数学、艺术、音乐、语言和文字游戏等诸多领域的知识1.3.2. 旨在探讨智能、意识甚至自我意识这些人类基本技能是如何从非智能、无意识的生物细胞基质中产生的1.4. 侯世达是人工智能界的传奇人物
1. GEB1.1. Godel,Escher,Bach--AnEternalGoldenBraid,简称GEB1.1.1. 《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》1.1.2. 《GEB：一条永恒的金带》1.2. 一本关于计算机最终将如何获得智能和自我意识的著作1.2.1. 获得了普利策奖和美国国家图书奖1.3. “GEB”成书于20世纪70年代末，是侯世达对诸多学术领域研究热情的流露1.3.1. 汇集了数学、艺术、音乐、语言和文字游戏等诸多领域的知识1.3.2. 旨在探讨智能、意识甚至自我意识这些人类基本技能是如何从非智能、无意识的生物细胞基质中产生的1.4. 侯世达是人工智能界的传奇人物
