摘要：
def hans_count(str): hans_total = 0 for s in str: # 基本汉字 if '\u4e00' <= s <= '\u9fef': hans_total += 1 # 基本汉字补充 if '\u9FA6' <= s <= '\u9FFF': hans_tot 阅读全文
摘要：
i=$1 b=$[${i}+1] echo $b $(( <表达式> )) $[ <表达式> ] 计算算术表达式 并扩展为结果。算术展开的输出在 Bash 中保证是一个单词和一个数字。 请不要使用第二种形式$[ … ] 它已被弃用。首选和标准化的形式是$(( ... )) 阅读全文
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错误描述： 不知道因为什么原因，tmux挂掉了。 显示“failed to connect to server”消息 尝试使用tmux ls 获取当前正在运行的会话列表时。报错 failed to connect to server: Connection refused 使用tmux时，无法重新连 阅读全文
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吐了，数据处理一晚上就为了解析字符串。 直接 js = json.loads(json.dumps(eval(s))) a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]" print(type(a)) b = eval(a) print(type(b)) # list 阅读全文
摘要：
腾讯智能对话平台 TBP 的使用流程主要包括以下五个步骤： 1. 申请使用 访问 腾讯云官网：【产品】>【人工智能】>【AI 平台服务】>【腾讯智能对话平台】，或直接访问 腾讯智能对话平台 页面，单击【立即申请】，登录腾讯云账号并填写申请表。我们将会在15个工作日内完成审批，并通过短信和站内信通知您 阅读全文
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在将深度学习模型用于分类任务时，我们通常会遇到以下问题：过度拟合和过度自信。对过度拟合的研究非常深入，可以通过早期停止， 辍学，体重调整等方法解决。另一方面，我们缺乏解决过度自信的工具。标签平滑 是解决这两个问题的正则化技术。通过对 label 进行 weighted sum，能够取得比 one h 阅读全文
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一. 工具 1. Python 3.7 2. NetworkX 2.3 这是一个专门用于复杂网络分析的包，执行pip install networkx即可安装。 二、网络基本性质 1. 节点数 网络中包含的节点个数。 2. 连接数 网络中包含的边的个数。 3. 密度 网络中包含的边的个数占网络中所有 阅读全文
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笔记： 研究问题： 文本生成评测指标 人工评估昂贵而缓慢 自动指标对词汇变化敏感不能理解语义或者语法变化 ROUGE and BLEU：最早出现的句子相似度度量方法，基于N-gram重叠。这些度量标准只对词汇变化敏感，不能识别句子语义或语法的变化。因此，它们被反复证明与人工评估差距较大。 BEER, 阅读全文
摘要：
1.数据清理 缺失值的处理 删除变量：若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。 定值填充：工程中常见用-9999进行替代 统计量填充：若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况进行填充。对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失，对于数据存 阅读全文
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什么是词嵌入？为什么我们使用单词嵌入？在进入细节之前。让我们看一些例子： 有许多网站要求我们在使用它们时对这些产品发表评论或反馈。像：-亚马逊，IMDB。 我们还可以使用几个单词在google上搜索并获取与之相关的结果。 有一些站点在博客上放置与博客中的材料相关的标签。 那么他们如何做到这一点。这些 阅读全文