次级好运护符在哪换，有没有打发无聊时光的小说推荐
次级好运护符在哪换，有没有打发无聊时光的小说推荐？
说到打发时光的小说，我就想起来以前上学的时候，经常在上课时候偷看的小说，伴随着我走过了青少年时代。
“桌子上高高堆起的书本，是为了挡住老师注视的目光，也给小说们腾出了一块地方。”
“左手塞在书桌下，右手枕着脑袋，伴随着MP3屏幕上的文字，度过了无数个午休。”
虽然现在看起来无论是剧情，还是人物，甚至是书名，都有一点哭笑不得。但你不得不承认，那个时候的我们充满对另一个世界的好奇，而这些小说提供了想象的土壤。
如果你碰到了书荒，那么下面这五本书我推荐给你，绝对是老书虫才看过的。
1. 《诛仙》作者：萧鼎，豆瓣评分：8.1，11239人评价，版本：中国华侨出版公司，2016年7月。这本书在我青少年时代看到茶不思饭不想的境界，还有不少人是在高中上课和被窝里偷偷读完的。
当时对于玄幻的定义是一张白纸，人物和剧情仿佛是一个个谜语，让人想一探究竟。
主人公其实就是从一个傻萌蠢进化成了小狼狗，再加上作者双女主的设定，让诛仙迷自然而然分成了两个派别。情节虽然俗套，但是不老套，对比一下现在的各种玄幻小说，一个模板里刻出来的太难入口了。
这书在论坛里经常被吐槽虎头蛇尾，主要原因是前中期写的故事线太多，导致后面没法一一补上，也就是俗话说的烂尾了。再加上书中有一些《蜀山剑侠传》《笑傲江湖》的影子，为人所诟病。但是总体而言，这本书在网络玄幻小说上的地位，是值得肯定的。
只要你说碧瑶是女主，我们就是好朋友。
2. 《明朝那些事儿》作者：当年明月，豆瓣评分：9.2，19492人评价，版本：浙江人民出版社，2017年8月。这本书颠覆了我对历史小说的理解，也是它让我觉得历史太有趣了，然鹅在后续的小说阅读中，我才发现不是历史小说有趣，是当年明月有趣。
既然定位是历史小说，你就不能对历史事件的合理性和全面性有太多要求了，整本书以人物故事为主，朱元璋和张居正部分比较精彩。
个人感觉偏向于说书的样子，比较注重故事的可读性，观点也是以主观偏多（毕竟人家是一个历史学家，忍不住叨叨两句也是正常的）。
如果你不爱看正史，但是想了解一些历史，这本书可以说是一本比较好的兴趣书了。
3. 《紫川》作者：老猪，豆瓣评分：8.6，3991人评价，版本：青岛出版社，2016年9月。这本书写了8年你敢信！生活中有一种人，只要你没有定下截止时间，老猪就有一万种理由可以拖稿。（拖延症请看我之前发的时间管理书单）
紫川中三个重要人物，人称紫川三杰。帝林冷酷，斯特林耿直，紫川秀机灵，本来讲道理，三人合体不是巅峰出道嘛。故事最终帝林反叛紫川家族，斯特林在乱箭中死去（很气），紫川秀还和帝林打了一架。
整个故事是悲剧结尾，我很不喜欢，但不得不说人类真的很喜欢悲剧，就算心情会变差，还是愿意去看一出又一出的悲剧。（比如我的朋友圈就有四刷复联四的漫威迷，真的是很强了）
标红加粗提醒，请撑过它的开头，精彩的部分在后面。
4. 《全职高手》作者：蝴蝶兰，豆瓣评分：8.7，4116人评价，版本：羊城晚报出版社，2018年4月。这本书虽然是12年的作品，但是现在也是挺火的，漫画电视剧都安排上了。（但是我感觉特效会坑爹，原著党可以保留一下预期）
在网游小说中路子比较野，电竞类的在网游中也是小众，再加上蝴蝶兰的小说大多是高手扮猪吃老虎的风格，相比升级打怪换地图流，看起来就比较独特。
具体内容我就不剧透了，这里先聊聊这个作者，也就是蝴蝶兰。他有两个小故事，第一个是“起点三千种马男，唯有一人蝴蝶蓝”，他的小说无cp无后宫，很少见不YY的作者哈哈。第二个是由于女性读者众多，又被称为妇女之友。
游戏发烧友可以看看，相信会让你想起不少在游戏江湖的时光。
5.《佣兵天下》作者：说不得大师，豆瓣评分：8.4，1631人评价，版本：新世界出版社，2011年8月。这是一套蹲在新华书店看完的小说，就是这么令人着迷。当时看的时候惊为天人，也曾幻想过在某个平行宇宙，是不是也有这样一个波澜壮阔的世界。
这本书有一个特点，它的主线人物有十几个，故事线是围绕这些人展开的，而不是单纯的主角视角，特别是池寒枫（主角之一池傲天的叔叔）和大青山之死，真是赚够了我的眼泪。
佣兵王艾米，贪财，机灵，鬼主意贼多，关键时刻总是掉链子，但他为人处世有自己的一套标准，在小说中拒绝了一个又一个走向暴富巅峰的机会。
整体看下来，可以说是一部奇幻史诗，幽默和催泪兼而有之，但是我还是要吐槽一下悲剧结尾，我大青山就不配活着吗？！
作者：潘大帅，只推荐靠谱的书，更多书单推荐和书评记得点关注噢魔兽世界好运符怎么用？
次级好运符能够在双月殿/七星殿的NPC处每周对换3个好运符，兑换后的好运符可以在任意难度团队副本中Roll点时使用，效果是再Roll一次，不是100%掉装备哈
如何训练并可视化词向量？
在本教程中，我想向你展示如何在 tensorflow 中实现一个 skip gram 模型，以便为你正在处理的任何文本生成单词向量，然后用 tensorboard 对它们进行可视化。我发现这个练习首先对于我理解 skip gram 模型是如何工作的非常有帮助；其次，你后续在 CNN 或 RNN 中使用它们之前，能够形成对于向量捕获你的文本关系的直观感受。
我在 text8 数据集上训练了一个 skip gram 模型，这个数据集是英文维基百科文章的集合。我用 Tensorboard 来可视化这些嵌入。Tensorboard 允许您通过使用 PCA 选择 3 主轴来投影数据来看到整个文字云。超级酷！你可以输入任何单词，它会显示相邻的单词。你也可以隔离最靠近它的 101 个点。
看看下面的片段。
你可以在我的 Github 存储库中找到完整的代码。
为了可视化训练过程，我还持续跟踪一组随机单词在模型中最靠近的预测单词。在第一次迭代中，最接近的预测单词看起来非常随机。这很合理，因为所有单词向量都是随机初始化的。
距离花费（cost）最近的有：哗众取宠（sensationalism）、逆境（adversity）、自民党（ldp）、榴莲（durians）、hennepin、解释（expound）、云雀（skylark）、wolfowitz
距离引擎（engine）最近的有：推导符（vdash）、合金（alloys）、联邦安全局（fsb）、航海业（seafaring）、冻土（tundra）、frot、砒霜（arsenic）、作废（invalidate）
距离建设（construction）最近的有：海豚（dolphins），骆驼（camels），量词（quantifier），希腊人（hellenes），口音（accents），当代（contemporary），colm，放荡的（cyprian）
距离超文本传输协议（http）最近的有：内部地（internally）、chaffee、避免（avoid）、加油器（oilers）、神秘（mystic）、chappell、vascones、cruciger
在训练结束的时候，这个模型已经能更好地找到单词之间的关系。
距离花费（cost）最近的有：开销（expense）、昂贵（expensive）、购买（purchase）、技术（technologies）、不一致（inconsistent）、部分（part）、美元（dollars）、商业（commercial）
距离引擎（engine）最近的有：发动机（engines）、燃烧（combustion）、活塞（piston）、冲程（stroke）、排气（exhaust）、汽缸（cylinder）、喷气（jet）、推力（thrust）
距离建设（construction）最近的有：完成的（completed）、建造（constructed）、桥梁（bridge）、旅游（tourism）、建筑（built）、材料（materials）、建筑（building）、设计（designed）
距离超文本传输协议（http）最近的有：www、htm、com、edu、html、org、php、ac
Word2Vec 和 Skip Gram 模型
创建单词向量是一个过程，基于巨大的文本语料库，并为每个单词创建一个向量。创建的标准是，在语料库中语境相似的单词对应的向量会在向量空间中非常接近。
这些单词向量可以很好地捕捉单词之间的上下文关系（例如，黑色、白色和红色的示例向量会紧密地结合在一起），而且使用这些向量而不是单词本身来完成像文本分类或新文本生成这样的自然语言处理（NPL）任务，我们会得到更好的结果。
有两个主要的模型来生成这些单词向量——连续单词包 (CBOW) 和 Skip Gram 模型。CBOW 模型试图在给定语境词后预测中心词，而 skip gram 模型试图在给定中心词时预测语境词。我们可以看一个简化的例子：
CBOW：这只猫吃了________。（句子填充）本例中，应该填「食物」。
Skip-gram：_______________食物。（造句）本例中，可以填「这只猫吃了」
如果您有兴趣对这两种方法进行更详细的比较，请参见此链接。（链接：https://iksinc.wordpress.com/tag/continuous-bag-of-words-cbow/）
众多论文发现，Skip gram 模型能产生更好的单词向量，所以我将重点放在实现这个模型上。
在 Tensorflow 中实现 Skip Gram 模型
在这里，我只列出构建模型的主要步骤。请在我的 Github 上查看详细的实现。（链接：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb）
1、数据预处理
我们首先清理我们的数据。删除任何标点、数字，并将文本分割成单个单词。由于比起单词，程序能更好地处理整数，因此我们通过创建一个「词汇转整数」字典来将每个单词映射到一个整数上。代码如下。
counts = collections.Counter(words)
vocab = sorted(counts, key=counts.get, reverse=True)
vocab_to_int = {word: ii for ii, word in enumerate(vocab, 0)}
2、次级采样
经常出现的单词，例如「the」、「of」和「for」，并没有给附近的单词提供太多的语境。如果我们丢弃其中的一些，我们可以消除我们的数据中的部分噪声，并且能够更快地训练并获得更好的表示结果。这个过程被 Mikolov 称为次级采样（subsampling）。对于训练集中的每一个单词，我们以它出现频率的倒数给出的概率来丢弃他。
3、创建输入和目标
Skip gram 模型的输入是每个单词（编码成为的整数），而目标是围绕该窗口的单词。Mikolov 等人发现，如果这个窗口的大小是可变的，同时更接近中心单词的单词采样次数较多时，性能会更好。
「由于距离更远的词通常不如距离更近的词与目标单词的关系那么紧密，我们通过在训练我们的样本时更少对远距离的词采样，以减少其权重……如果我们选择窗口大小= 5，我们将为每一个训练词随机选择一个 1 和窗口大小 5 之间的数字 R，然后将目标单词在句子中的前后 R 个单词纳入训练，作为正确的标签。」
R = np.random.randint(1, window_size+1)
start = idx—R if (idx—R) > 0 else 0
stop = idx + R
target_words = set(words[start:idx] + words[idx+1:stop+1])
4、建立模型
从 Chris McCormick 的博客，我们可以看到我们将要建立的网络的一般结构。
我们将把一个「蚂蚁」之类的输入词表示为一个独热向量。这个向量将有 10,000 个分量（每个分量都对应于我们词汇表中的一个单词），我们将对应单词「ants」的分量设为「1」，所有其他分量都对应 0。
网络的输出是一个单向量（也包含 10,000 个分量）。这个向量包含的分量大小即对应于我们随机选择的附近单词正好是这个词汇表单词的概率。
在训练结束时，隐藏层将会有经过训练的单词向量。隐藏层的大小相当于我们向量中的维数。在上面的例子中，每个单词都有一个长度为 300 的向量。
你可能已经注意到，skip-gram 神经网络包含大量的权重数……在我们的例子中有 300 特性和 10000 个单词的词汇表，也就是说在隐藏层和输出层都有 3 百万个权重数！在一个大数据集上进行这样的训练将会是令人望而却步的，因此 word2vec 的作者引入了一些调整来使训练变得可行。你可以在这个链接（http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/）中看到更多关于它们的信息。Github 上的这些代码（https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb）实现了这些优化以加速训练。
5、用 Tensorboard 来进行可视化
您可以使用 Tensorboard 中的「嵌入投影机」可视化嵌入。要实现这个功能，你需要完成以下步骤：
在检查点目录的训练结束时保存您的模型
创建一个 metadata.tsv 文件包含每个整数返回单词的映射关系，这样 Tensorboard 就会显示单词而不是整数。将这个 tsv 文件保存在同一个检查点目录中
运行这段代码：
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
summary_writer = tf.summary.FileWriter(『checkpoints』, sess.graph)
config = projector.ProjectorConfig()
embedding_conf = config.embeddings.add()
# embedding_conf.tensor_name = 『embedding:0』
embedding_conf.metadata_path = os.path.join(『checkpoints』, 『metadata.tsv』)
projector.visualize_embeddings(summary_writer, config)
打开 tensorboard，将其指向检查点目录
大功告成！
如果你喜欢这个推送请帮我点赞！希望你能弄明白这些代码并自己尝试运行一下。如果你对这个话题有其他想法，请在这篇文章下留言或者发邮件到 priya.toronto3@gmail.com (mailto:priya.toronto3@gmail.com)
我的其他文章：https://medium.com/@priya.dwivedi/
PS：我住在多伦多，正想跳槽到深度学习领域。如果你喜欢我的文章而且能帮我联系到合适的岗位，我会超级感激！我的邮件地址是 priya.toronto3@gmail.com (mailto:priya.toronto3@gmail.com)
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域名与网址有什么区别？
域名和网址是互联网中两个不同的概念。
1.域名。域名是用于标识计算机地址的英文字符，它是网站的唯一标识符。域名通常由两个或多个单词组成，中间用点号隔开，如“baidu.com”。域名的作用是帮助人们更容易地记住和寻找一个网站，而不必记住该网站的具体地址。域名是由国际互联网络信息中心（ICANN）管理和分配的。ICANN负责维护全球域名系统（DNS），将域名解析为相应的IP地址，以便互联网上的计算机能够相互通信。域名2.网址。网址（URL）全称统一资源定位符，它用于标识互联网上的一个资源，如网页、图片、音频和视频。网址由三个部分组成：协议、域名和路径。例如，http://www.baidu.com/index.html 就是百度首页的网址。其中，“http”是协议，“www.baidu.com”是域名，“index.html”是文件路径。网址决定了网络链接到达某个网站或页面的路径。一般说来，域名是网址的组成部分，但网址还包括网站的具体路径和文件名。与域名不同的是，网址可以是一个动态的地址，可以包括查询参数、锚点等元素。综上所述，域名是网站的名称，用于标识一个网站，而网址则是指向该网站中具体页面或资源的地址，用于描述一个网站中具体的内容和位置。网址（图片来源于网络）
