one more shot another round

作者参加了大学的毕业典礼,充满感激与希望。认识到生活不仅仅是工作,而是充满可能性的未来。决定珍惜每一分每一秒,带着希望和信念,坚持正直、爱与创造。

I am back ~~~~~~~~~~~~

Yesterday is my university commencement. I am so grateful to be there and I am fulfilled with energy and hope once again.

Life is not just about a job and working should be beyond getting payment. 

Past is all passed but the future is full of possibility. I am not going to idle around anymore, Every second and every minute is so cherish and once passed could never be revisited again. 

Stand firmly with hope and faith. Always keep in mind: decency, love and creativity.  Release all my spirit and embrace today.

### one-shot编码的原理 one-shot编码是一种用于处理分类数据的技术,尤其在机器学习任务中,当类别特征的维度较高时,one-shot编码可以有效地将类别信息转化为机器学习模型可处理的数值形式。与传统的one-hot编码不同,one-shot编码并不直接为每个类别分配一个唯一的二进制向量,而是通过某种方式将类别信息映射到一个连续的向量空间中。这种映射通常通过嵌入层(Embedding Layer)实现[^3]。 在one-shot编码中,每个类别被映射到一个低维向量空间中的点,这个过程可以通过预训练的模型或者随机初始化的方式完成。这种方式不仅减少了特征向量的维度,而且有助于捕捉类别之间的潜在关系,从而提高模型的学习效率和泛化能力。 ### one-shot编码的实现方法 one-shot编码的实现通常涉及到神经网络中的嵌入层。以下是一个简单的Python代码示例,展示如何使用Keras框架实现one-shot编码: ```python from keras.models import Model from keras.layers import Input, Embedding, Flatten # 假设我们有10个不同的类别 num_classes = 10 # 每个类别映射到5维的向量空间 embedding_dim = 5 # 创建输入层 input_layer = Input(shape=(1,)) # 创建嵌入层 embedding_layer = Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=embedding_dim, input_length=1)(input_layer) # 展平输出 flattened_output = Flatten()(embedding_layer) # 构建模型 model = Model(inputs=input_layer, outputs=flattened_output) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 打印模型概要 model.summary() ``` 在这个例子中,我们首先定义了一个输入层,然后使用`Embedding`层将输入的类别索引转换为指定维度的向量。最后,通过展平层将输出转换为一维向量,以便后续的处理或与其他模型组件结合使用。 ###
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