暂时作为一个图片床吧。。。

当运行一个web应用时，我们希望在退出登录或关闭终端的时候，web应用仍然能够运行，这时候就要用到 nohup 。nohup 有个缺点就是它会将输出重定向到 nohup.out 文件，虽然也有其他方法能够在终端实时查看 nohup 输出，但重新登录服务器的时候，这些输出将会丢失。

BERT 的两阶段如下所示：

Here are some detailed descriptions of datasets for NLP experiments:

要点如下：

人脑的注意力模型，说到底是一种资源分配模型，在某个特定时刻，你的注意力总是集中在画面中的某个焦点部分，而对其它部分视而不见。Attention Model 被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中。

条件随机场(Conditional Random Fields)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的概率分布模型，在NLP中应用很广泛。

记录一下LSTM的模型结构与原理。

记录一下Linux开机自启动的原理与实践。

在学习一些算法的过程中，总是会遇到各种各样的离散型概率分布。对于它们的分布律不够熟悉，在此记录一下。