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xerrors · Mar 6, 2022 · 2548711 · 2548711
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Showing 12 changed files with 12 additions and 96 deletions.
diff --git a/docs/.vuepress/theme/components/Footer.vue b/docs/.vuepress/theme/components/Footer.vue
@@ -1,6 +1,6 @@
 <template>
   <div class="footer-container">
-    &copy; 2019-2021 ❤️ Yuchuan &ensp;
+    &copy; 2019-2022 ❤️ Yuchuan &ensp;
     <a href="http://www.beian.miit.gov.cn" target="_blank">皖 ICP 备 19016269 号</a>
     <!-- <svg viewBox="0 0 120 28">
       <defs>

diff --git a/docs/blog/NLP/2021-08-16-实体关系提取记录总结.md b/docs/blog/NLP/2021-08-16-实体关系提取记录总结.md
@@ -23,6 +23,8 @@ categories: NLP
 
 图源自：[实体关系抽取新范式！TPLinker：单阶段联合抽取，并解决暴漏偏差～ - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/346897151)
 
+[【深度学习】信息抽取方法综述 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/376898772)
+
 ### Pipeline与联合提取的优缺点
 
 Pipeline方法指先抽取实体、再抽取关系。联合提取共享编码器的参数，同时提取实体和关系信息；联合模型就是一个模型，将两个子模型统一建模。

diff --git a/docs/blog/NLP/2021-08-16-那些年我们入门菜鸡看不懂的术语.md b/docs/blog/NLP/2021-08-16-那些年我们入门菜鸡看不懂的术语.md
@@ -12,7 +12,6 @@ categories: NLP
 
 ## 1. 记录
 
-
 ### EMA（指数平均数指标）
 
 Exponential Moving Average

diff --git a/docs/blog/NLP/2021-08-22-实体关系提取论文阅读笔记补充篇.md b/docs/blog/NLP/2021-08-22-实体关系提取论文阅读笔记补充篇.md
diff --git a/docs/blog/Python/2020-02-24-Anaconda-环境配置.md → docs/blog/Python/2020-02-24-Anaconda_环境配置.md b/docs/blog/Python/2020-02-24-Anaconda-环境配置.md → docs/blog/Python/2020-02-24-Anaconda_环境配置.md
@@ -6,7 +6,6 @@ tags:
  - Python
 categories: Python
 ---
-
 本篇是 Python 科学计算的第一篇文章，按照大多数的惯例，第一部分肯定是学习工具的配置，在学习之前，我们要先把 Python 科学计算的环境给安装上去。
 
 <!-- more -->
@@ -65,8 +64,6 @@ conda deactivate
 
 ![anaconda3](https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/blog/20200224/exWL0aa9kVsa.png)
 
-
-
 ### Anaconda 安装
 
 双击安装Anaconda，在这里可以选择 All Users。
@@ -107,4 +104,4 @@ https://repl.it/ 可以在这个网站里面注册一个账户，然后相当于
 
 ## 4. 参考链接
 
-[1] [Anaconda介绍、安装及使用教程@知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500)
+[1] [Anaconda介绍、安装及使用教程@知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500)
diff --git a/...og/人工智能/2020-03-23-模拟退火算法---TSP旅行商问题求解.md → ...og/人工智能/2020-03-23-模拟退火算法_-_TSP旅行商问题求解.md b/...og/人工智能/2020-03-23-模拟退火算法---TSP旅行商问题求解.md → ...og/人工智能/2020-03-23-模拟退火算法_-_TSP旅行商问题求解.md
diff --git a/...blog/人工智能/2020-03-29-遗传算法---TSP旅行商问题求解.md → ...blog/人工智能/2020-03-29-遗传算法_-_TSP旅行商问题求解.md b/...blog/人工智能/2020-03-29-遗传算法---TSP旅行商问题求解.md → ...blog/人工智能/2020-03-29-遗传算法_-_TSP旅行商问题求解.md
diff --git a/...blog/刷题/2020-06-20-LeetCode-218.-天际线问题.md → .../blog/刷题/2020-06-20-LeetCode_218_天际线问题.md b/...blog/刷题/2020-06-20-LeetCode-218.-天际线问题.md → .../blog/刷题/2020-06-20-LeetCode_218_天际线问题.md
diff --git a/docs/blog/周报/2021-08-22-ACL2021实体关系提取论文阅读笔记.md b/docs/blog/周报/2021-08-22-ACL2021实体关系提取论文阅读笔记.md
@@ -368,7 +368,7 @@ $$
 
 最后是关于硬解码部分，我不是很理解，从实验结果来看，hard decoding 的表现确实很差，作者也认为：“主要原因是 "**硬解码**" 对实体和关系分别进行解码。这表明作者提出的联合解码算法联合考虑了实体和关系，这对解码很重要“。但是从损失函数来看，你这个解码算法并不会在模型的训练过程中存在啊，也即是说不同的解码算法并不影响模型的性能，只是会影响对模型输出的判断啊。
 
-后面关于计算性能的表现没有意义，主要看一下错误分析，模型中出现了很多 “没有找到错误“ 的例子，作者认为主要原因是填表时存在类不平衡问题，即“非关系”的数量远远大于其他类的数量，会今后的研究中处理这个不平衡的分类问题。
+后面关于计算性能的表现没有意义，主要看一下错误分析，模型中出现了很多 “没有找到“ 错误的例子，作者认为主要原因是填表时存在类不平衡问题，即“非关系”的数量远远大于其他类的数量，会今后的研究中处理这个不平衡的分类问题。
 
 **作者结论**：
 

diff --git a/docs/blog/工具/2020-04-24-Scoop_安装以及常用软件清单.md b/docs/blog/工具/2020-04-24-Scoop_安装以及常用软件清单.md
@@ -6,7 +6,6 @@ tags:
  - 工具
 categories: 工具
 ---
-
 想必使用过 MacOS 或者 Linux 的小伙伴一定会对 windows 下面的软件配置深恶痛绝。大型软件还好，麻烦就麻烦一点，但是一些软件在安装起来就很难，比如 gcc、vim、curl等，这些虽然很小很基础，但是在 windows 下面，环境配置，安装等等都是令人头疼的问题。
 
 那么 Scoop 就诞生了！
@@ -71,7 +70,7 @@ scoop help
 
 详细可以参考 GitHub 的说明 [安装](https://github.com/lukesampson/scoop#installation)
 
-2021.07.27 补充：
+**2021.07.27 补充**：
 
 建议安装`aria2`来加速
 
@@ -201,7 +200,7 @@ scoop bucket add extras
 
 首先，促使我使用 scoop 的一大原因就是安装 Fluent Terminal（安利一下，超好看的 Windows平台终端工具）。
 
-###  Fluent Terminal
+### Fluent Terminal
 
 ```shell
 # 安装 Fluent Terminal
@@ -251,4 +250,4 @@ sudo scoop install windows-terminal potplayer motrix
 2. [「一行代码」搞定软件安装卸载，用 Scoop 管理你的 Windows 软件 - 少数派](https://sspai.com/post/52496)
 3. [A command-line installer for Windows - GitHub](https://github.com/lukesampson/scoop)
 4. [Scoop](https://scoop.sh/)
-5. [The Package Manager for Windows](https://chocolatey.org/)
+5. [The Package Manager for Windows](https://chocolatey.org/)
diff --git a/...log/算法/2020-05-06-A-star-算法解决八数码问题交互演示.md → ...log/算法/2020-05-06-A_star_算法解决八数码问题交互演示.md b/...log/算法/2020-05-06-A-star-算法解决八数码问题交互演示.md → ...log/算法/2020-05-06-A_star_算法解决八数码问题交互演示.md
@@ -7,7 +7,6 @@ tags:
  - 交互
 categories: 算法
 ---
-
 ## 1. A* 算法的 JavaScript 实现
 
 [Codepen](https://codepen.io/xerrors/pen/pojaJKY) 在线编辑上面的演示程序
@@ -169,4 +168,4 @@ https://codepen.io/xerrors/pen/pojaJKY
 
 1. [人工智能中A＊算法及对重排九宫问题实现](http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_kjqbkfyjj200735089.aspx)
 2. [JavaSript 类 - MDN](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Classes)
-3. [康托展开判重](https://blog.csdn.net/qq_40679299/article/details/81078114)
+3. [康托展开判重](https://blog.csdn.net/qq_40679299/article/details/81078114)
diff --git a/docs/blog/算法/2021-08-10-实现对服务器的Markdown文章的搜索与解析.md b/docs/blog/算法/2021-08-10-实现对服务器的Markdown文章的搜索与解析.md
@@ -113,9 +113,9 @@ for page in pages:
 如果文章中存在所有的关键词的话，就开始下一步切割了，这里使用正则的 `finditer` 来查找所有的关键词的坐标的起始位置，之后我们将这些关键词的前后加上起始标志和结束标志 `$START$`、`$END$`，这是为了后面前端做高亮使用的。再然后我们将之前的关键词坐标转换成片段的坐标，对于有重叠的片段要合并；整个过程的坐标变换有点复杂，看着也比较乱。
 
 1. 找到关键词的位置；
-3. 嵌入标志符（注意，嵌入标志符之后，原本找到的坐标位置就发生了改变，这里需要进行一次转换）；
-4. 把位置坐标转换为片段坐标；
-5. 把有重叠的片段坐标合并；
+2. 嵌入标志符（注意，嵌入标志符之后，原本找到的坐标位置就发生了改变，这里需要进行一次转换）；
+3. 把位置坐标转换为片段坐标；
+4. 把有重叠的片段坐标合并；
 
 不管理不理解，实现方法就是下面这样：
Original file line number	Diff line number	Diff line change
Expand Up		@@ -12,7 +12,6 @@ categories: NLP

		## 1. 记录


		### EMA（指数平均数指标）

		Exponential Moving Average
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