高校微机室的管理与维护

对于机房管理维护中的一些常见问题,介绍了几种解决方法。     

基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算

针对现有句子语义相似度计算由于缺乏语义结构信息导致精度低的问题,该文在依存关系树的基础上,提出了一种基于多头注意力机制Tree-LSTM(multi-head attention Tree-LSTM,MA-Tree-LSTM)的句子语义相似度计算方法。首先,MA-Tree-LSTM将外部具有指导意义的特征作为输入,再将输入结合多头注意力机制作用在Tree-LSTM树节点的所有孩子节点上,为每个孩子节点赋予不同的权重值,从而实现多头注意力机制和Tree-LSTM的融合;其次,将三层的MA-Tree-LSTM应用于句子语义相似度计算并实现句子对的相互指导,从而得到句子对语义特征的多层表示;最后联合多层的语义特征建立句子对语义相似度计算模型,从而实现句子对间相关的语义结构特征的充分利用。该文提出的方法鲁棒性强,可解释性强,对句子单词的顺序不敏感,不需要特征工程。在SICK和STS数据集上的实验结果表明,基于MA-Tree-LSTM的句子语义相似度计算的精度优于非注意力机制的Tree-LSTM方法以及融合了多头注意力机制的BiLSTM方法。     

计算机基础教育的探索与实践

本文介绍了计算机基础教育是素质教育的重要组成部分；对提高教育质量提出了建议；阐明了网络化教学及其环境建设需要解决的几个问题。     

关于Java程序设计的教学思考

目前,Java作为一种程序设计语言,在教学中大多引入了多媒体的教学手段,从而在很大程度上避免了传统的粉笔十黑板课堂教学模式的不足。但多媒体教学并不是万能的,它的运用必须既恰当又灵活,否则容易适得其反。如果将事先编好的程序直接显示给学生,然后再从头至尾地逐句介绍程序,学生学习的效果很可能不理想。因为,这样的教学方式缺乏程序设计思维的引导,学生只是被动的听,或许能够明白程序代码的意义,但是自己却不知道该如何程序,往往容易导致培养出只会考试,但不会编程的学生。     

基于门控循环单元与主动学习的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在无法反映用户短时兴趣的问题,提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络与主动学习的协同过滤推荐算法。在采用GRU神经网络的基础上,将数据进行时序化处理,反映用户兴趣变化,并利用主动学习动态采样数据中的高质量的数据进行GRU神经网络的训练,使模型快速建立。在MovieLens1M数据集上的试验结果表明:加入主动学习的GRU模型的推荐算法比基于用户的协同过滤推荐算法(user-based collaborative filtering, UCF)、基于马尔科夫模型的协同过滤推荐算法(markov chain, MC)、基于隐语义模型的协同过滤推荐算法(latent factor model, LFM)算法有更高的短时预测率、召回率、项目覆盖率以及用户覆盖数,能够有效预测用户短时兴趣,提升精度,发掘长尾物品,且与原始GRU模型相比能够以更少的迭代次数达到相同效果。     

关于Java程序设计的教学思考

目前,Java作为一种程序设计语言,在教学中大多引入了多媒体的教学手段,从而在很大程度上避免了传统的“粉笔十黑板”课堂教学模式的不足。但多媒体教学并不是万能的,它的运用必须既恰当又灵活,否则容易适得其反。如果将事先编好的程序直接显示给学生。然后再从头至尾地逐句介绍程序,学生学习的效果很可能不理想。因为,这样的教学方式缺乏程序设计思维的引导,学生只是被动的听,或许能够明白程序代码的意义,但是自己却不知道该如何程序,往往容易导致培养出只会考试,但不会编程的学生。