CORE绑定钱包地址找不到币(core 钱包)

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creo绑定地址怎么样才算成功？

creo绑定地址成功的标准是可以在软件中成功激活并登录，可以访问creo的云端资源且无法修改账户信息和绑定地址。
这是因为creo是一种商用软件，用户需要拥有正版授权才能进行使用。
如果绑定地址出现问题，可能会导致账户无法登陆或者软件无法正常使用。
因此，正确绑定地址可以保证用户正常使用软件，并保护用户的正版权利。
需要注意的是，在使用creo时应当遵守相关法律法规和软件使用协议。

自然语言处理怎么最快入门？

非科班出身，自学撸出中文分词库HanLP，在GitHub标星1.5万，成为最受欢迎的自然语言处理项目。他将学习经验总结成书《自然语言处理入门》，帮助小白快速入门NLP。

针对题主的提问，HanLP自然语言处理类库的开发者何晗的经验很值得借鉴。

截至 2019 年 11月初，HanLP项目在 GitHub Star 数达到了 15.6 K，超过了宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP。

贴上GitHub地址：

何晗在开发这款 NLP 工具包时，还是上海外国语大学一名日语专业的大二学生，HanLP项目脱胎他大学时接的一份兼职，何晗也因缘从一个非科班专业的小白逐步成长为NLP领域的专家。如今，正在攻读CS博士的他（研究方向：句法分析、语义分析与问答系统），结合自己的学习历程和HanLP的开发经验创作出版了《自然语言处理入门》一书，得到了周明、刘群、王斌等业内顶级 NLP 专家的推荐。

从着手开发HanLP，到HanLP达到工业使用的水准，何晗对自学NLP有深刻的见解。如果用一句话来总结，那就是：自顶而下，从工程去切入，由应用层往下面的基础层拓展，递归补充理论知识，才能事半功倍。以下入门NLP的建议，皆来自于何晗的经验，分享给像题主这样的初学者，希望能对大家有所启发。

• 有的初学者排斥基础理论——认为学校教的都是没用的，公司里都用不到；
• 有的初学者对基础理论敬而远之——认为理论太高深了，自己基础不好，学了也白学；
• 有的初学者，特别是已经工作的程序员，基本方向正确但学习路径错误，比较容易走极端：
• 在工作很忙的情况下，只是抱着经典书籍苦啃，直到筋疲力尽项目也毫无进展，从而丧失了学习NLP的兴趣；
• 或者，俗称调库小能手，跟风潮流，缺少理论基础，缺乏独立思考能力（比如，认为深度学习最牛，其他的基础理论都是垃圾；认为CNN/RNN/BERT会调参就行了）。

而实际上，自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学学科的交集，这三方面的学科知识都是需要储备的，基础理论的学习必不可少。但很多初学者都是在工作之后才入坑NLP，既难以静下心来啃书啃课，又缺少很好的老师传授知识经验。所以，有效可行的入门方式就是从工程切入，遵循这样的逻辑：延迟加载，只在使用的时候才去加载必要的资料：

• 你首先看到的是一个摸得着的实际问题，为了解决该问题才去接触一个具体的方案；
• 为了理解这个方案，才会引入必要的背景知识；
• 为了实现这个方案，才会引入相关细节；
• 为了克服这个方案的问题，才会过渡到新的方案。

何晗入门NLP，读过的经典书有：《统计自然语言处理》（宗成庆 著）（对应语言学知识）、《统计学习方法》（李航 著）（对应人工智能知识），《挑战程序设计竞赛》（秋叶拓哉、盐田阳一、北川宜稔 著）（对应计算机算法知识）。

不过，在看经典书籍的过程中，他发现，学习自然语言处理并不需要完全把这几本书看透，最好是可以边看书边做项目。这些书都是非常牛的好书，然而可惜的是，看完书中的章节，不知该如何应用其中的知识点，即使实现了文章中提到的模型，也很难直接将其运用于工程项目。

想必很多初学者都面临类似的学习困惑。为了解决这个问题，何晗动手写了《自然语言处理入门》，目的就是希望学习者看完一章后，便可以将知识点直接用于项目，适合NLP初学者入门并快速布置到生产环境中。成效快，痛苦小，疑问少。

何晗在《自然语言处理入门》一书中，以自己的HanLP开源项目为案例，代码对照公式讲解每一个算法每一个模型，让入门者带着工程思维理解NLP的知识要点，试图在目前市面上艰深晦涩的教科书和简单的入门书之间作出平衡。

《自然语言处理入门》带领学习者从基本概念入手。逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理和工程实现。通过对多种算法的讲解和实现，比较各自的优缺点和适用场景。这些实现并非教学专用，而是生产级别的成熟代码，可以直接用于实际项目。

在理解这些热门问题的算法后，这本书会引导学习者根据自己的项目需求拓展新功能，最终达到理论和实践上的同步入门。

何晗认为，NLP的学习路径，应该尊重一般人的认知规律，而不是学术上的纲目顺序，以此为宗旨来编排图书的内容。因此，面向普通程序员，这本书内容分为以下三大部分：

第一部分介绍一些字符串算法，让普通程序员从算法的角度思考中文信息处理。

第二部分由易到难地讲解一些常用的机器学习模型，让算法工程师晋级为机器学习工程师。由中文分词贯穿始终，构成一种探索式的递进学习。这些模型也并非局限于中文分词，会在第三部分应用到更多的自然语言处理问题上去。

第三部分新增了许多与文本处理紧密相关的算法，让机器学习工程师进化到自然语言处理工程师。特别地，最后一章介绍了当前流行的深度学习方法，起到扩展视野、承上启下的作用。学习者可根据自身情况，灵活跳过部分章节。

何晗在自学过程中走过不少弯路，深知数学语言的艰深晦涩，并且痛恨罗列公式故作高深的文章，所以他在书中只保留了必不可少的公式和推导，并且公式与代码相互印证。配套代码由Java和Python双语言写成，与GitHub上最新代码同步更新，所以你只要具备基本的编程经验，就可以跟随书本零起点入门。

此外，何晗还总结出一份最为详尽的NLP ML“双生树”思维导图，导图中的关联知识点不仅涵盖NLP领域的核心知识，甚至涉及许多前沿研究和应用，印刷尺寸宽60cm，高74cm，随书附赠供学习者参考。

• 推荐读这些经典书籍：

• 多读论文，推荐用Google Scholar和Papers检索：

• 克服语言障碍，推荐用欧路词典：

• 追踪前沿动态，推荐NLP-progress，在各项NLP任务上的排行榜

网址：

• 一个中肯的建议：NLP没有通用的解法，算法不够，语料来补

1. 算法不是万能的。(想想：一两个百分点对实际业务有多少帮助，又增加了多少成本？）
2. 不要完全相信论文。（a. 不要相信不公开源代码的论文; b. 不要相信公开源代码但数据预处理作假的论文; c. 即使能跑出作者宣称的分数，请考虑：模型是否能泛化到你的行业领域? 又增加了多少成本?）
3. 语料极其重要。(a. 语料几乎可以把准确率提升到你期望的任何水准，只要数量质量足够; b. 目前通用语料几乎都是新闻，谁能标注出行业语料，谁就是大王; c. 深度学习时代，无标注的纯文本语料也大有用场; d. 软件工程2.0：用数据编程。）

首先，项目导向，通过做一个项目积累相关经验！举个例子，针对文本分类项目，首先做数据预处理，然后分词，然后用bow或者word2vec抽取特征，然后用相关模型晕分类或者聚类！如果深入下去，相关的主题模型之类也可以套！在项目深入过程中，会遇到各种问题，遇到问题后，再去解决问题，很快就会入门！然后多读顶会论文，了解最新动向，像ACL，emnlp这些都可以深入去读！还有一些经典的模型也要去调研！随着时间积累，一定会更好

自然语言处理入门难度不大，前提是掌握好了深度学习与机器学习的知识。所以首先要学的是深度学习的基础知识，搞明白神经网络的底层原理以后入门这种深度学习内容就快了许多。

建议直接上代码，搞明白一个代码以后基本上算入门一半了，像CNN、RNN、LSTM等基本算法，等你都搞明白以后就看导师的研究方向与背景，将自己的研究内容与深度学习相结合就可以快速入门了。