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简介 jekins 是一套自动编译打包的工具在各大公司广泛应用 参考链接 https://blog.csdn.net/qq_32352777/article/details/109267847
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posted @ 2022-09-04 20:17
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简介 随着 Spring Cloud 统一 java 编程。 注解可以完成很多基础项目的配置。 有的时候看不懂注解，也就看不懂代码 Example @Service 即将类交给Spring进行管理，一般撰写业务逻辑，即服务。 @Slf4j 如果不想每次都写private final Logger l
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posted @ 2022-08-17 06:53
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简介 对于 Data 注解基本理解而言就是生成 getter & setter 函数 但是经过探究 不单单有getter & setter 还有 toString方法 hashCode 方法 和 equals 方法。 原代码 import lombok.Data; @Data public clas
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posted @ 2022-08-14 23:42
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摘要：
简介 code #数据增强 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator path = """original_data""" dst_path = """gen_data""" datagen = Image
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posted @ 2022-04-30 17:50
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简介 实现 二次函数的拟合，然后将新的二次函数进行迁移拟合 code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) # make
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posted @ 2022-04-30 15:49
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简介 样本数据中 有带标签和 不带标签的。 半监督学习 监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法，它同时利用有标记样本与无标记样本进行学习。 目的： 在标记样本有限的情况下， 尽可能识别出总样本的共同特性。 英文： Semi-Supervised Learning 伪标签学习：用有标签数据训练一个分
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posted @ 2022-04-30 11:53
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简介 英文： transfer learning 以已训练好的模型A为起点，在新场景中，根据新数据建立模型B 目的：将某个领域或任务上学习到的知识或模式，应用到不同但相关的领域或问题中。 特征提取 使用模型A，移除输出层，提取目标特征信息 结构引用 使用模型A的结构，重新/二次训练权重系数参数 部分
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posted @ 2022-04-30 11:33
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LSTM RNN对于前面的信息会有意外，LSTM可以基础相应的信息 code #加载数据 data = open("LSTM_text.txt").read() #移除换行 data = data.replace("\n","").replace("\r","") print(data) #分出字符
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posted @ 2022-04-29 15:27
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简介 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('zgpa_train.csv') data.head() price = data.loc[:,'close'] price.head() # 归一化处理 price_norm
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posted @ 2022-04-29 11:13
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简介 前部序列的信息经过处理后，作为输入信息传递到后部序列。 普通RNN结构 前面的信息会在传递的过程中丢失 求解过程中梯度消失 LSTM 长短期记忆网络 在网络结构很深的情况下，也能保留重要信息 解决了普通RNN求解过程中的梯度消失问题 DRNN
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posted @ 2022-04-28 16:49
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