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本文提出端到端任务型对话，创建了新的任务（阶段分解）和数据集使用方式，用Memory Network跑了一下，并和搭建的baseline进行了对比。
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最近学网络安全学到对称加密系统这个部分，感觉看书大段文字效率很低，所以很自然的想做一下可视化，既方便自己复习，也方便他人参考；第（二）篇主要介绍对称加密中的多字母密码表以及其他基于换位的加密技术。
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本文希望通过直观的图示，快速介绍线段树的操作过程与原理。
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本文提出一种结合数据收集与基于规则的模拟器构建方式，模拟订电影票和电影咨询的任务，并演示了如何通过该框架来定制特定需求的模拟器。
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最近学网络安全学到对称加密系统这个部分，感觉看书大段文字效率很低，所以很自然的想做一下可视化，既方便自己复习，也方便他人参考；第（一）篇主要介绍对称加密的一些基本概念以及一些基于置换的古典加密算法。
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总结自Official GRE数学官方指南，虽然听说数学很简单，但是还是要了解一下具体怎么考。
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对于旅游规划这种复杂任务而言，由于有酒店机票总价限制或时间先后等制约条件，对话策略的学习就十分富有挑战性。本文在options over MDPs（Markov Decision Process）的数学框架下使用层次化强化学习，通过构建了分两层的对话策略以及全局的状态追踪来试图解决这一问题。本文主要关注综合性任务（composite task），即可被划分为相关子任务的一类复杂任务。
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作为一个基于Python的开源对话实验环境，剑桥的Pydial项目集成了从语音识别到自然语言生成、用户模拟的一系列基础设施。通过自行编写对应的模块实现相关的端口，可以较为轻松地将想法落地并测试其性能。
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主要讲解对话策略中如何使用图结构重新组织决策的一种实现方式，使得学习（采样）过程更为高效，最后也取得显著超越基准（Pydial benchmark）的结果。
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想去吃海底捞，订个座位发现接电话的是...AI机器人？
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本文希望通过直观的动画演示，快速介绍并查集的操作过程与原理。
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本篇主要对图像识别、神经网络的欺骗做一些简要介绍，主要是一些我个人的理解。
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本文通过两个简单的例子介绍如何使用python的matplotlib来绘制动画并展示或存储为html, mp4, gif等格式。
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写给自己——关于之后维护本博客的一点提示，以免忘记。
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jekyll是一个用于生成静态网站（如本站）的框架。这篇博客主要是搬运 https://jekyllrb.com/docs/ ，搞个中文精简版。如果希望使用jekyll和github pages搭建自己的静态主页，可以对本文进行参考。如果有任何写的不清楚的地方欢迎指出，也推荐参考英文原文。