之前满怀赤诚之心写的总结，还在公司组会的时候读了出来（羞耻），在这儿记录一下吧。等我工作了，再回首看时，一定会显得非常幼稚。

这两周断断续续地帮老东家做了一个很low的网站，总体来说感触还挺多的。

在看师兄的论文时，里面涉及到强化学习的 Policy Gradient 。看了网上好多博客，觉得公式推导太复杂了，断断续续地持续了三周。今天静下心来看了一遍，发现没有那么难，果然做学术还是不能浮躁啊！

每次重装系统都要装回一大堆软件，但有些软件可能会忘记，在此记录一下：

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。