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Linux—linux安装anaconda

anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror2、进入到Linux系统里放置下载好的anancoda包的位置（如下仅为示例）：cdlinuxbag3

花好月颜·2023-10-24 00:07

2019.03.12 - 常见算法和数据结构

文章目录抽象数据类型和面向对象编程学习资料示例：Bag类数组定长数组链表线性与链式结构单链表单链表结构LinkedList代码结构delete操作示意图各操作的时间复杂度单链表反转方案1：利用append_left

jaylixueji_csdn·2023-10-23 23:08

JS垃圾回收的原理

JavaScript的垃圾回收（GarbageCollection）是一种自动内存管理机制，用于检测和回收不再使用的内存，以避免内存泄漏和资源浪费。

无妄的罪·2023-10-23 21:06

RxSwift-02:Subject

PublishSubjectletpublishSub=PublishSubject()publishSub.onNext(1)publishSub.subscribe{print("订阅到了:",$0)}.disposed(by:disposbag

MonKey_Money·2023-10-23 19:15

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

项目一、京东健康智能分诊项目第一周：文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:16

ASP.NET MVC/C#开发Tips记录。

（现在版本的VS已经改进了这点）在Action中使用View(...)会将Viewbag里面的东西传过去，但是使用RedirectToAction(...)可能Viewbag里面的东西传不过去。

HenryFenny·2023-10-23 13:44

【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（理论篇）

总体概述2.代码示例3.步骤详解3.1文档嵌入（Embeddocuments）3.2降维（Dimensionalityreduction）3.3聚类（ClusterDocuments）3.4词袋表示（Bag-of-words

G皮T·2023-10-23 11:38

Boosting Bagging Stacking Mapping 区别

Bagging：Bagging是BootstrapAggreg

普通研究者·2023-10-23 10:41

深入理解Java虚拟机 -- 经典垃圾收集器

文章目录1.综述2.Serial收集器3.ParNew收集器4.ParallelScavenge收集器5.SerialOld收集器6.ParallelOld收集器7.CMS收集器8.GarbageFirst

崇尚学技术的科班人·2023-10-23 10:04

深入理解JVM--垃圾收集器

但一定与众不同垃圾收集器垃圾收集器垃圾收集器Serial收集器ParNew收集器ParallelScavenge收集器SerialOld收集器ParallelOld收集器CMS收集器G1收集器（GarbageFirst

鱼爱吃柚子·2023-10-23 09:31

JVM - G1垃圾收集器深入剖析

G1(GarbageFirst)垃圾收集器关注最小时延的垃圾回收器，也同样适合大尺寸堆内存的垃圾收集。1.1、G1收集器的最大特点G1最大的特点是引

Q.E.D.·2023-10-23 09:00

好物推荐：要买多少钱的包，才配得上你现在的生活？

其实托特包是从“Totebag”直接音译过来的，简单来说，托特包就是容量较大的包包，可以手提也可以肩挎，其中最常见的

极物·2023-10-23 06:29

[samba]同一个文件夹，分不同权限管理

#解决办法1.首先创建一个linux分组（group)，命名为sambagroupaddsamba2.创建一个samba默认用户叫samba，然后再创建用户1和用户2，用户3，并且都加入到samba分组

lihe758·2023-10-23 03:33

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （118）-- 算法导论10.3 3题

这是因为在Go语言的内存管理中，对象（或更具体地说，变量）的生命周期通常由垃圾回收器（GarbageCollector）来管理。Go语言

福大大架构师每日一题·2023-10-23 01:52

交叉编译samba和CIFS/SMB使用

/208826118参考嵌入式samba功能的实现，linux下samba的移植交叉编译samba（mipsel-linux）samba-3.3.3.tar.gzsamba交叉编译Samba官网SambaGithubSamba

三遍猪·2023-10-23 00:15

一文带你彻底弄懂ZGC

2疑问【皆来自上面两篇文章】2.1什么使得用户线程工作的同时，让垃圾收集器可以回收垃圾-读写屏障ZGC(ZGarbageCollector)和读写屏障:ZGC确实使用了读写屏障。

xxx_520s·2023-10-22 21:19

今天去石景山万达逛街，发现好多人在玩惊喜盒！

机器上写着大大的SurpriseBag，还有一只醒目的猫猫头像，光看机器就很好看呢~排了一会儿时间才到我~玩就简单了，先选对应盒子的数字，然后扫码付款，就拿到盒子啦！

鑫宝_5c5d·2023-10-22 19:31

FastText:Bag of Tricks for Efficient Text Classification

FastText:BagofTricksforEfficientTextClassification摘要简而言之，FastText快而准，标准多核CPU就能满足很多文本分类需求，是一个不错的baseline

张寂黯·2023-10-22 14:04

【论文笔记】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

这篇文章写的是Facebook推出的FastText，能够快速在海量文本数据上进行分类任务和表示学习，可以用一个普通的多线程CPU在十分钟内训练百万级的语料，一分钟内将五十万文本分类到三十万个类别中。最近几年深度学习在NLP任务上虽取得了显著地成就，但此类模型无论是训练还是测试阶段都因过长的时间消耗很难应用在更大的语料数据上。与此同时一些简单的线性模型在保持速度效率的同时也有不俗的表现，如Word

theoreoeater·2023-10-22 14:34

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)

Fasttext历史意义:1、提出一种新的文本分类方法-Fasttext，能够快速进行文本分类，效果较好2、提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用Fasttext深度学习文本分类模型:优点：效果好，能达到非常好的效果，不用做特征工程，模型简洁缺点：速度比较慢，无法在大规模的文本分类任务上应用机器学习文本分类模型

BUPT-WT·2023-10-22 14:34

(36)[EACL] Bag of Tricks for Efficient Text Classification

计划完成深度学习入门的126篇论文第三十六篇，FAIR的TomasMikolov等发表的在文本分类的Bag技巧的论文。

gdtop818·2023-10-22 14:03

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

文章目录摘要介绍FastText核心思想模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务一sentimentanalysis任务二tagprediction总结fasttext词向量优势摘要本文提出了一种简单有效的文本分类和表示学习方法。实验表明fasttext在准确性方面与深度学习分类器保持一致，并且训练和评估的速度大大提高。可以在不到10分钟的时间内使用标准的

云淡风轻__·2023-10-22 14:33

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (fastText) 学习笔记

模型原理分析虽然神经网络在实践中效果不错，然而训练和测试需要大量的时间，但是有rankconstraint和fastlossapproximation的线性模型却可以在十亿级别的单词量下十分钟完成分析。fastText是可以应用在带监督的文本分类问题的语言模型，准确率可以与深度学习相提并论，且速度更快。它有两个突出的优点：因为调用了简单的线性模型而不是神经网络模型，所以它在保持了高精度的情况下，大

ffffatgoose·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

fastTextAbstractIntroductionModelarchitectureHierarchicalsoftmaxN-gramfeaturesExperimentDiscussionandconclusion一点思考ReferenceAbstract本文提出了一种简单高效的文本分类基线方法——fastText。实验表明效果与神经网络分类器相同的情况下，fastText的耗时显著降低。

技术宅zch·2023-10-22 14:32

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

论文原文BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络

Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

Bag of Tricks for Efficient Text Classification

文章摘要这篇文章为文本分类提供了一个简单又高效的模型，fasttext。这个模型在效果上能比肩复杂的深度学习模型的同时，在速度上又快了几个量级。fasttext的结构非常简单，仅仅是word2vec中CBOW模型的一个变形，CBOW是上下文单词的词向量平均去预测中心词，fasttext是整个文档的单词的词向量平均去预测标签。文章亮点这篇个论文的模型非常简单。熟悉word2vec的同学可能一下子就知

AI深入浅出·2023-10-22 14:30

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)阅读笔记

文章目录FastText模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务1Sentimentanalysis任务2Tagprediction总结FastTextfastText的核心思想：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到两个技巧：字符级n-gram特征的引入以及分层Softmax分类。模型结

Leokb24·2023-10-22 14:00

Bag of Tricks for Efficient Text Classification论文阅读及实战

本文目录一、Fasttext算法综述二、原理介绍及优化策略三、Fasttext算法实战(注：以下代码仅在Linux系统下使用！)四、参考资料本文目录(仅做浏览用，暂时不支持页面内跳转)一、Fasttext算法综述Fasttext是FacebookAIResearch2016年推出的文本分类和词训练工具，其源码已经托管在Github上。Fasttext最大的特点是模型简单，只有一层的隐层以及输出层，

CurryCoder·2023-10-22 14:29

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

摘要这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。他们能够用不到10分钟训练fastTextfastTextfastText在超过10亿个单词上，并且用不到1分钟分类50万的句子在312000个类别上。模型架构线性分类器在特征之间与类别之间不能共享参数。这可能会

沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数（log-likelihoodloss）.

WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

GC回收机制与分代回收策略

GC回收机制一、前言垃圾回收：GarbageCollection，简写GC。JVM中的垃圾回收器会自动回收无用的对象。

沅兮·2023-10-22 11:55

Python 垃圾回收机制

Garbagecollection(GC)现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。

测试开发小白变怪兽·2023-10-22 02:06

JAVA 垃圾回收机制（Garbage Collection，GC）

JAVA垃圾回收机制（GarbageCollection，GC）1.垃圾回收需要干什么？哪些内存需要回收？什么时候回收？如何回收？2.那些内存需要回收？

小白猿同学·2023-10-22 02:05

小白也能看懂的Java 垃圾回收！

什么是垃圾回收垃圾回收（GarbageCollection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的

java伯爵·2023-10-22 02:35

Java的垃圾回收机制是什么？

说到垃圾回收（GarbageCollection，GC），很多人就会自然而然地把它和Java联系起来。在Java中，程序员不需要去关心内存动态分配和垃圾回收的问题，这一切都交给了JVM来处理。

程序媛_小白·2023-10-22 02:29

Java 的垃圾回收

什么是垃圾回收垃圾回收（GarbageCollection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。

@ ^ @·2023-10-22 02:29

小白学java--垃圾回收机制（Garbage Collection）

压测过程中，作为测试会时不时听到研发说命中gc了，如果一头雾水，来看看什么是gc。1、什么是垃圾回收机制垃圾回收的执行过程会导致一些额外的开销，例如扫描和标记对象、回收内存空间等操作。这些开销可能会导致一定的性能损失和延迟。因此，在压测的过程中，在发生gc的时间段，cpu和tp99值都比较高。2、java内存的分布在了解gc前，先了解下java的内存结构，因为我们需要知道gc是发生的区域在哪

吒哇·2023-10-22 02:26

2020-04-24

达达算法面试：1、随机森林2、boosting和bagging区别3、衡量模型好坏的方法4、pythonyield、修饰器5、Java抽象类和接口区别

gilgemish·2023-10-22 00:26

【机器学习】集成学习方法：Bagging（随机森林）+Boosting（AdaBoost）

产生背景：一般的机器学习算法都是“单打独斗”，影响其性能（尤其是泛化性）的因素有很多，比如训练集中样本过少、样本分布不均匀等；除此以外，不同的机器学习方法也针对了不同类型的数据，但由于真实数据是未知的，它不一定也遵从训练集的数据分布，因此单兵作战的战斗力十分有限。集成学习：集成学习是一种训练思路，而并非是具体的方法或者算法，思想是是将这些“单兵作战”的英雄组成团队，实现“3个臭皮匠顶个诸葛亮”的效

Lies.·2023-10-21 21:43

集成学习笔记--Boosting&Bagging,Adaboost,随机森林

目录笔记BoostingBagging&Boosting对比AdaboostAdaboost算法整体流程：优缺点：Adaboost的api1集成学习概述2决策树3随机森林4Bagging和boostingBoosting

换一个不容易被看出来的名字·2023-10-21 21:38

机器学习：集成方法之Bagging和Boosting

集成方法(ensemblemethod)通过组合多个学习器来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。基分类器一般采用的是弱可学习（weaklylearnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（stronglylearnable）分类器。所谓弱可学习，是指学习的正确率仅略优于随机猜测的多项式学习算法；强可学习指正确率较高的多项式学习算法。集成学习的泛化能力一般比单一的基分类器

JiYH·2023-10-21 21:36

机器学习基础集成学习基础（Bagging+随机森林）

文章目录一、集成学习算法简介1.什么是集成学习2复习：机器学习的两个核心任务3.集成学习中boosting和Bagging4.小结二、Bagging和随机森林1.Bagging集成原理2.随机森林构造过程

落花雨时·2023-10-21 21:35

机器学习笔记：随机森林

集成算法包括bagging（装袋法），boosting（提升法），stacking（堆栈法）三种。装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。

0/404·2023-10-21 21:03

10_集成学习方法：随机森林、Boosting

1.3Bagging方法2随机森林(RandomForest)2.1随机森林的优点2.2随机森林算法案例2.3随机森林的思考（--->提升学习）3随机森林（RF）的推广算法3.1ExtraTree3.2TotallyRandomTreesEmbedding

少云清·2023-10-21 21:57

家庭实用亲子英文–准备学校用品

1.Didyoupackyourbag?你整理好书包了吗？2.Igoteverythingready我都准备好了。

鹤鹤有铭·2023-10-21 12:30

集成学习入门与实战

阳云yy·2023-10-21 04:24

机器学习入门____5.集成学习算法与随机森林

常见集成方法Bagging百度百科的解释：1.给定一个弱学习算法,和一个训练集;2.单个弱学习算法准确率不高;3.将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票;4.最后结果准确率将得到提高.简单的理解就是同一种算

黑豪·2023-10-21 04:53

python实现集成算法（随机森林、boosting算法、stacking算法）（小白入门超简单实战）

集成算法分为bagging、boosting、stacking三大类。bagging算法:就是训练多个模型，求平均。如果自变量都是一样的，根据相同的自变量去训练多个模型求平均是没有意义的。

爱睡觉的琪·2023-10-21 04:52

What’s in My Bag?

说实话，我还是第一次知道“what’sinmybag”这样一个起源国外风靡网络的活动。我只想说，外国人可真会玩，有闲情逸致、热爱生活的人不少哇。如果出门旅行，我的装备通常是这样的。

Karen静·2023-10-21 03:50

你知道谁是计算机之父吗？

有多位人物被认为是计算机之父，其中包括：查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）：是英国的一位杰出的数学家、工程师和发明家，被广泛认为是计算机科学和计算机工程的先驱，因此也常被称为“计算机之父”。

自己的九又四分之三站台·2023-10-21 02:31

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