使⽤LSTM进⾏⽂本分类说明之前写过⽤lstm模型做的⽂本分类，但是代码结构⾮常混乱。读过Bert源码后，决定模仿Bert的结构，⾃⼰重新写⼀遍使⽤lstm模型的代码。只作为熟悉tensorflow各个api与⼀个⽐较清楚的NLP模型结构的练⼿⽤，不求更⾼的准确率。使⽤包含10个商品类别，60000+数据的，已标注正负情感的商品评论数据作为训练语料。原⽂件为csv格式，包含3个字段：cat（类别）...

顺理成章的，把模型做的再大一点，训练数据集做的再大一些，计算资源再多一些，就可以生成更长的代码。这篇文章做的事情就是把GPT模型应用在代码生成上，具体来说输入函数的签名和注释（prompt），告诉模型这个函数要做什么事情，然后模型输出实现代码。这里有三个示例，白背景的是 prompt，黄背景的是模型补全的代码。想完成这件事情其实很难，有很多工作要做，所以这篇文章有58个作者，6个共同一作。评测...

教你⽤TensorFlow做图像识别弱者⽤泪⽔安慰⾃⼰，强者⽤汗⽔磨练⾃⼰。上⼀篇⽂章⾥⾯讲了使⽤TensorFlow做⼿写数字图像识别，这篇⽂章算是它的进阶篇吧，在本篇⽂章中将会讲解如何使⽤TensorFlow识别多种类图⽚。本次使⽤的数据集是CIFAR-10，这是⼀个⽐较经典的数据集，可以去百度⼀下它的官⽹，它包含60000张32X32的彩⾊图像，其中训练集50000张，测试集10000张。⾥...

关于YOLOv3对VOC类型数据集的mAP计算与PR曲线的绘制windows和linux均适⽤前⾔本⽂所做的⼯作均建⽴在已经已经⽤darknet训练好⾃⼰的模型的基础上的，不提供与YOLO训练有关的东西（因为别⼈已经发够多了）。尽量写得傻⽠⼀些，保持⼀步⼀次截图，因为能看这种博客的基本都没啥程序员基础的，连脚本都没听说的菜鸟，只是单纯跑跑发个⽔⽂的，所以多图和啰嗦警告，（图中有些路径打上马赛克了，...

BERT+使⽤transformers库加载⾃⼰数据集做BERT预训练（普通⽅式+Trai。。。⼀、简单介绍Word Embedding在NLP任务中，我们需要对⽂本进⾏编码，使之成为计算机可以读懂的语⾔。在编码时，我们期望句⼦之间保持词语间的相似性。word embedding做的事情就是把⼀个词映射到低维的稠密空间，切语义相近的词向量离得⽐较近。word2vec的缺点：1、相同词对应的向量训练...

⼿把⼿教你做简单的CNN⽂本分类——基于pytorchCNN是在图像处理领域⼤放异彩的⽹络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应⽤。最近发现，在长⽂本上CNN提取特征的效果确实不错，在⽂本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且⽆法并⾏的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要⽤到复杂的神经⽹络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，⽽且速度还更快）。针对⽂本分类，CNN在长⽂本...

pytorch做⼆分类，多分类以及回归任务【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做⼆分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类⽐赛中没有⽤过它，做图像相关任务时⽤pytorch⽐较多。有个⼩哥提到让整理⼀下，就花了⼏天时间整理了⼀份，没有很仔细调试过，有问题请读者指出。下⾯将从数据处理、⽹络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅...

solomon数据集是什么_训练⼀个数据不够多的数据集是什么体验？摘要：这⾥介绍其中⼀种带标签扩充数据集的⽅法。摘要：前⾔前⼀段时间接触了⼏位⽤户提的问题，发现很多⼈在使⽤训练的时候，给的数据集寥寥⽆⼏，有⼀些甚⾄⼀类只有5张图⽚。modelarts平台虽然给出了每类5张图⽚就能训练的限制，但是这种限制对⼀个⼯业级的应⽤场景往往是远远不够的。所以联系了⽤户希望多增加⼀些图⽚，增加⼏千张图⽚训练。但...

TensorFlow之DNN（三）：神经⽹络的正则化⽅法（Dropout、L2正则化、早停。。。这⼀篇博客整理⽤TensorFlow实现神经⽹络正则化的内容。深层神经⽹络往往具有数⼗万乃⾄数百万的参数，可以进⾏⾮常复杂的特征变换，具有强⼤的学习能⼒，因此容易在训练集上过拟合。缓解神经⽹络的过拟合问题，⼀般有两种思路，⼀种是⽤正则化⽅法，也就是限制模型的复杂度，⽐如Dropout、L1和L2正则化、...

【图像分类】实战——AlexNet实现图像分类（pytroch）摘要AlexNet是由Alex Krizhevsky 提出的⾸个应⽤于图像分类的深层卷积神经⽹络，该⽹络在2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）图像分类竞赛中以15.3%的top-5测试错误率赢得第⼀名。也是在那年之后，更多的更深的神经⽹络被提出...

系列⽂章：如何利⽤PaddleDetection做⼀个完整的项⽬（⼀）如何利⽤PaddleDetection做⼀个完整的项⽬（⼀）0PaddleDetection简介PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统⼀框架。⽀持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、⽀持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileN...

深度学习应用开发-TensorFlow实践_浙大城市学院中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下面哪个不是单变量线性回归的必须步骤（）参考答案:可视化训练过程 2.以下选项哪个可以作为Python3的标识符？参考答案:变量 3.Python的单行注释怎么表示？参考答案:#注释 4.Python运算：0 and 20+5 的输出是？参考答案:0 5.关于TensorBoard以下说法...

基于trie树的具有联想功能的⽂本编辑器之前的软件设计与开发实践课程中，⾃⼰构思的⼤作业题⽬。做的具有核⼼功能，但是还⽋缺边边⾓⾓的⼩功能和持久化数据结构，先放出来，有机会⼀点点改。github：数据结构，使⽤过程截图以及源代码如下：#数据结构**trie树**trie树相应的介绍点击链接trie树在python⽂件中的类型定义Node定义#GUI设计界⾯⾸先，⽤较⼤的⽂本⽂件进⾏训练，完成tri...

libsvm的数据格式及制作1、libsvm数据格式libsvm使⽤的训练数据和检验数据⽂件格式如下：[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …label  ⽬标值，就是说class（属于哪⼀类），就是你要分类的种类，通常是⼀些整数。index 是有顺...

主题：ChatGPT 解析Python项目生成中文注释随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也得到了广泛的应用。ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的语言模型，它可以生成流畅、连贯的文本，并在多个领域展现出了出的表现。在实际的软件开发中，代码的注释是非常重要的，它能够提高代码的可读性和可维护性。然而，对于...

【python数据挖掘课程】⼆⼗七.基于SVM分类器的红酒数据分析⼀.SVM基础概念⼆.S。。。这是《Python数据挖掘课程》系列⽂章，前⾯很多⽂章都讲解了分类、聚类算法，这篇⽂章主要讲解SVM分类算法，同时讲解如何读取TXT ⽂件数据并进⾏数据分析及评价的过程。⽂章⽐较基础，希望对你有所帮助，提供些思路，也是⾃⼰教学的内容。推荐⼤家购买作者新书《Python⽹络数据爬取及分析从⼊门到精通（分析...

Java调⽤Keras、Tensorflow模型实现python离线训练模型，Java在线预测部署。查看原⽂⽬前深度学习主流使⽤python训练⾃⼰的模型，有⾮常多的框架提供了能快速搭建神经⽹络的功能，其中Keras提供了high-level的语法，底层可以使⽤tensorflow或者theano。但是有很多公司后台应⽤是⽤Java开发的，如果⽤python提供HTTP接⼝，对业务延迟要求⽐较⾼的...

如何使⽤Java调取Python、R的训练模型？在⼯业界，我们经常会使⽤ Python 或 R 来训练离线模型， 使⽤ Java 来做在线 Web 开发应⽤——这就涉及到了使⽤ Java 跨语⾔来调⽤Python 或 R 训练的模型。PMMLPMML 是 Predictive Model Markup Language 的缩写，翻译为中⽂就是“预测模型标记语⾔”。它是⼀种基于XML的标准语⾔，⽤于...

将python训练好的模型保存为pmml⽂件供java调⽤1、PMLL概述python转java代码⽤python训练好的机器学习模型如果上线部署，被java调⽤，可以将模型保存为pmml⽂件，那么什么是pmml呢？PMML是数据挖掘的⼀种通⽤的规范，它⽤统⼀的XML格式来描述我们⽣成的机器学习模型。这样⽆论你的模型是sklearn,R还是Spark MLlib⽣成的，都可以将其转化为标准的XML...

小学英语翻译专项训练5套含答案一、翻译1．英汉互译（1）在第三层                    　（2）cold and wet          　（3）擅长游泳          &nbs...

LogisticRegression函数的各个参数意义API参数意义备注LogisticRegression 的 parameters PenaltyStr类型，可选项为‘l1’和‘l2’，默认为‘l2’，⽤来确定惩罚项的规范。‘newton-cg’，‘sag’和’lbfgs’仅⽀持‘l2’惩罚项。惩罚项是⽤来添加参数避免过拟合，可以理解为对当前训练样本的惩罚，⽤以提⾼函数的泛化能⼒。dual布尔...

第⼗七届全国⼤学⽣智能汽车竞赛完全模型组线上资格赛⼊门训练Unet⽹络模型⽬录1、AIStudio创建项⽬1.1、点击创建项⽬1.2、配置项⽬：⼀⼆步⼀直点下⼀步即可1.3、添加数据集，到官⽅数据集，到此项⽬创建完成，可以在个⼈中⼼查看创建的项⽬2、启动项⽬进⼊项⽬->启动环境->⾄尊版->进⼊环境resizeby到此便可以开始编写代码3、模型训练3.1、U-net语义分割⽹络...

catboost打印参数Catboost是用于梯度提升决策树的机器学习库，它具有许多可调整的参数，这些参数可以影响模型的性能和训练速度。在本文中，我们将探讨一些重要的Catboost参数，并讨论它们如何影响模型的表现。1. 学习率（learning_rate）：学习率决定了每个树的贡献程度，较低的学习率可以使模型更加稳定，但可能需要更多的树来达到较高的精度。较高的学习率可以加快模型的训练速度，但可...

python随机森林变量重要性_Python中随机森林的实现与解释使⽤像Scikit-Learn这样的库，现在很容易在Python中实现数百种机器学习算法。这很容易，我们通常不需要任何关于模型如何⼯作的潜在知识来使⽤它。虽然不需要了解所有细节，但了解机器学习模型是如何⼯作的仍然有⽤。这使我们可以在模型表现不佳时进⾏诊断，或者解释模型如何做出决策，如果我们想让别⼈相信我们的模型，这是⾄关重要的。在本...

⾃助法（Bootstraping）⾃助法（Bootstraping）是另⼀种模型验证（评估）的⽅法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证：）。其以⾃助采样法（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是⼀种样本内抽样的⽅法，即将样本看作总体并从中进⾏抽样。）具体做法是：在含有 m 个样本的数据集中，每次随机挑选⼀个样本，将其作为训练样本，再将此样本放回到数据集中，...

如何在Android应用程序中使用机器学习Android应用程序在实现智能化功能方面，机器学习是一种不可或缺的技术。如何在Android应用程序中使用机器学习？本文将为您详细介绍。一、机器学习的基础知识在使用机器学习之前，需要掌握一些基础知识。机器学习是指利用计算机来处理数据，自动推断数据中蕴含的规律，并利用这些规律对新数据进行预测。机器学习的核心是模型，模型需要训练数据来进行学习，并通过测试数据...

关于pytorch使⽤DDP模式（parallel.Distribute。。。最近由于要⽤到多卡去训模型，尝试着⽤DDP模式，⽽不是DP模式去加速训练（很容易出现负载不均衡的情况）。遇到了⼀点关于DistributedSampler这个采样器的⼀点疑惑，想试验下在DDP模式下，使⽤这个采样器和不使⽤这个采样器有什么区别。实验代码：整个数据集⼤⼩为8,batch_size 为4，总...

《大学英语3》教学大纲课程编码课程类别通识拓展课课程名称大学英语3英文名称College English学分3建议修读学期第三学期总学时数51其中：实验/实践学时实验学时实践学时（课内训练学时）17其他学时预修课程大学英语1、大学英语2考核方式过程性评价+终结性评价适用专业全校非英语专业中职起点本科学生大纲执笔人王朝红大纲审批人一、课程目标通过本课程学习，使学生具备下列素养与能力：1. 课程目标1...

初中英语名词语法训练专题_及答案初中英语名词语法训练专题系列复习题(一)——名词    ㈠、基本型    一、写出下列名词的复数形式:    1. pencil-box __ pencil-box   2.wife wives  3. Sunday__Sandays______    4. cit...

DeepFacialExpressionRecognition：ASurvey笔记Deep Facial Expression Recognition: A Survey 论⽂笔记⾸先是我读这篇论⽂的⽬的，我的研究⽅向是“基于⾯部表情的情感识别”，是偏向于计算机视觉的⼀个⽅向，这篇论⽂对深度⾯部表情识别（DFER）做了⼀个全⾯的介绍，包括数据集、DFER的基本流程、各个流程中使⽤的⽅法等，阅读这篇...