字符级别的识别
早期深度学习在自然语言上的应用比较暴力，直接把数据往CNN里怼。文章Text Understanding from Scratch解释了为啥子CNN也能对文本分类：它先对字符集做了一个类似盲文的编码，将字符编码为定长（l）的向量，然后送入CNN网络来分类。
文章厉害的地方在于直接把所有的文本（中文换成拼音）直接怼进去，然后就能取得很厉害的分类结果。表示怀疑，有空了重复实验。还有一篇文章CNN for Sentence Classification稍有改进，把文本进行word embedding后，再送入了CNN。
,Max-pooling后得到固定长度的fea
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安装Package Control
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使用Ctrl + ` 打开Sublime Text控制台。
import urllib.request,os,hashlib; h = '2915d1851351e5ee549c20394736b442' + '8bc59f460fa1548d1514676163dafc88'; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.req
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没图片太单调，用啥图呢，思考片刻选择了这幅图
数据绑定的本质
实现数据绑定的本质就是Setter+change事件，前者Setter用于在数据模型变化时更新UI，后者change事件，用于在UI变化时更新数据模型，来看个大某：
Demo1
```js
// 数据模型
var data = {
text: 'Hello World'
};
// UI元素
var input = document.getElementById('input'),
label = document.getElementById('lbl');
// Setter
Object.defineProperty(data, 'tex
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[CDATA[<p class="text"
上一个lab还有两关没有做完,但是懒的挨个截图写下来咯=.=,先看看第三个实验,听起来就很好玩 : )
找了半天才找到一个可用的32位的版本,原版会要求在他的shark machine上运行, The Hardware/Software Interface上又是64位的版本.最后在github上找到了一个可以用的32位版https://github.com/Mithrilwoodrat/CSAPP-Labs/tree/master/buflab.
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最近使用了Aishell开源的中文语料库，做Kaldi的实验。但是需要自己准备wav.scp、text和corpus.txt等文件，这些都是一些关于文本处理的，自己当时也查阅了很多，现将几个比较常用的总结如下。
vim
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