- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- task5
d3e9b062ad1d
1.类和对象:1.1类(class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量,是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。在类的内部可以用def()方法定义
- Datawhale Task5:模型训练篇
AIzealot无
AIGC人工智能
本章学习模型训练第6章模型训练模型训练主要由目标函数和优化算法组成6.1目标函数有三类语言模型的目标函数:只包含解码器的模型(如,GPT-3):计算单向上下文嵌入(contextualembeddings),一次生成一个token只包含编码器的模型(如,BERT):计算双向上下文嵌入编码器解码器模型(如,T5):编码输入,解码输出我们可以使用任何模型将token序列映射到上下文嵌入中(例如,LST
- task5 模型融合
1598903c9dd7
三种融合方式:1.简单加权2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集3.bagging/boosting:各模型之间无关/后一模型依赖前一模型stacking核心代码:
- 贷款违约预测-Task5 模型融合
致Great
Task5模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的Task5模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址:https://tianchi.ali
- Task5样式色彩秀芳华
weixin_47759089
matplotlibpython随机森林机器学习
DW5的个人总结:一、常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。二、常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色。本章介绍matplotlib中样式和颜色的使用。常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色
- Task5:第五回:样式色彩秀芳华
北海虽赊,扶摇可接
matplotlibpython开发语言
样式色彩秀芳华1、matplotlib的绘图样式(style)1.1、matplotlib预先定义样式1.2、用户自定义stylesheet1.3、设置rcparams1.4、修改matplotlibrc2、matplotlib的色彩设置(color)2.1、RGB或RGBA2.2、HEXRGB或RGBA2.3、灰度色阶2.4、单字符基本颜色2.5、颜色名称2.6、使用colormap设置一组颜色
- 我的人生目标
Rainie陈_6bb8
我,想要变成我想要的样子Task1:减肥到85Task2:通过一个对英语口语要求高的证书考试Task3:通过在职研究生考试Task4:独立生活(独立租房)Task5:养一只宠物Task6:认真交接当下工作、平常心接受新的挑战,人生需要不断的尝试Rainie2019/6/3
- [深度学习]动手学深度学习笔记-10
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深度学习深度学习卷积
Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络(CNN)基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。10.1.1卷积神经网络的组成层图10.1卷积神经网络示意图以图像分类任务为例,在表10.1所示卷积神经网络中,一般包含
- Task5 作者信息关联-知识图谱
ShowMeCoding
5.1任务说明学习主题:作者关联(数据建模任务),对论文作者关系进行建模,统计最常出现的作者关系;学习内容:构建作者关系图,挖掘作者关系学习成果:论文作者知识图谱、图关系挖掘5.2数据处理步骤将论文第一作者与其他作者(论文非第一作者)构建图;使用图算法统计图中作者与其他作者的联系;5.3社交网络分析图是复杂网络研究中的一个重要概念。Graph是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联
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【数据分析进阶】DCIC竞赛-task5&6订单调度分析task5订单调度分析经纬度转换相关知识经纬度编码订单调度分析思考task06分析报告撰写分析报告撰写报告撰写建议学习资源task5订单调度分析经纬度转换相关知识简单的城市名转换成经纬度:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/7209932.html批量获取经纬度:https://www.cnblogs.com/
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
顾子豪
集成学习集成学习只能在一定程度上提高精度,并需要耗费较大的训练时间,因此建议先使用提高单个模型的精度,再考虑集成学习过程。具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合,Dropout和TTA是应用较为广泛的方法。DropoutDropout是一种深度学习的一种技巧,他会随机让某些节点不参与训练,而在预测时,所有节点又参与训练,这样训练时就不会出现该模型对于某一点极其依赖,所以也是一种缓解过拟合的的有
- Task5
请叫我东方不二
1.类和对象类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例类的定义类的对象类对象支持两种操作:属性引用和实例化。属性引用使用和Python中所有的属性引用一样的标准语法:obj.name。类对象创建后,类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一
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web安全安全网络安全
这一台靶机是关于PHP和FTP的。TAKS1,nmap扫描使用默认脚本,-sC。nmap扫描vsftpd3.0.3TASK3,“允许匿名FTP登录”消息返回给我们的FTP代码是什么?上面nmap扫描的报告单里显示,AnonymousFTPloginallowed(FTPcode230),所以是230。TASK3,我们可以使用什么命令来下载我们在FTP服务器上找到的文件?get下载文件。TASK5,
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经过前面的两章的知识点的学习,我可以对数数据的本身进行处理,比如数据本身的增删查补,还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据,我们做数据分析的目的也就是,运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模,搭建一个预测模型或者其他模型;我们从这个模型的到结果之后,我们要分析我的模型是不是足够的可靠,那我就
- 数据可视化笔记 Task5 - Matplotlib样式色彩
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在论文、报告、PPT等的撰写制作中,图表的美观对呈现结果具有很大的影响。绘图样式和颜色是丰富可视化图表的重要手段,熟练掌握本章可以让可视化图表变得更美观。绘图样式(style)Matplotlib提供了许多内置的样式,用户可以简单地调用style模块去实现。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.style.use('ggplot')plt.p
- datawhale-python基础-task5
努力的小的的
1.类和对象类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模块,它提供Perl风格的正则表达式模式。re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能。compile函数根据一个模式
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
北洋军
最后一章,将会学习如何使用集成学习提高预测精度,通过学习知道集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成,最终学会使用深度学习模型的集成学习。在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可
- Task5 模型融合
沫2021
1.模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2.Stacking相关理论介绍stacking是用初始训练数据学习出若干个基学习器后,将这几个学习器的预测结果作为新的训练集,来学习一个新的学习器。将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题,可以使用投票法来选择输出最多的类。对于回归问题,可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略,Stacking
- (202308)科研论文配图 task5 安装LaTex + 书籍第二章SciencePlots部
早上真好
参与dw开源学习plotlypython编辑器
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【科研论文配图绘制】task5SciencePlots绘图包入门task5主要学习了SciencePlots拓展包的出图样式,掌握SciencePlots的安装及具体使用。SciencePlots作为一个专门用于科研论文绘图的第三方拓展工具包,提供了主流英文科技期刊(如Nature、Science和IEEE等)的Matplotlib图样式(MatplotlibStyles)。
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- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合
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Datawhale零基础入门数据挖掘-Task5模型融合融合是提分和提升模型鲁棒性的一种重要方法,主要有:1)结果层面的融合,这种是最常见的融合方法,其可行的融合方法也有很多,比如根据结果的得分进行加权融合,还可以做Log,exp处理等。在做结果融合的时候,有一个很重要的条件是模型结果的得分要比较近似,然后结果的差异要比较大,这样的结果融合往往有比较好的效果提升。2)特征层面的融合,这个层面其实感
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AutoSAR系列讲解(实践篇)7.7-实验:配置SWC&RTE(下)实验:配置SWC&RTE(下)三、步骤二:配置Runnable及其Tasks映射1、添加及配置Runnable2、打开Cfg并同步工程3、导入DBC文件4、创建Task5、Runnable到映射Task6、定义Position四、步骤三:配置OS实验:配置SWC&RTE(下)->返回总目录<-阅读建议:实验篇是重点,有条件的同学
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_一杯凉白开
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- NLP赛事:Task5 基于深度学习的⽂本分类
外星球的地球人是外星人吗?
Word2Vecword2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本,选取一个上下文窗口和一个中心词,并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此,word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达,是一种高效的在线学习算法(onlinelearning)。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测,对应的两个算法分别为:Skip-
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C