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词向量哪个更好？Bert还是Glove？ - 知乎词向量经典模型：从word2vec、ELMO、GPT、到BERT_词向量模型有哪些_"灼灼其华"的博客-优快云博客NLP有哪些任务 - 知乎
2023-05-06 11:12:37
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原创 软考高项资源
https://zhuanlan.zhihu.com/p/410493233https://blog.youkuaiyun.com/qq_41831345/article/details/126655209
2023-03-21 17:05:43
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原创 数据分析基础知识
1.相关性分析简单相关性分析(两个连续型变量) - 知乎2.数据预处理2.1降维回归问题-Lasso回归_越努力 越幸运-优快云博客_lasso回归3.模型3.1灰色模型GM灰色预测算法_m0_37763336的博客-优快云博客_灰色预测算法...
2022-03-05 15:42:28
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原创 pytorch学习
1.损失函数对于pytorch中nn.CrossEntropyLoss()与nn.BCELoss()的理解和使用_东城西阙的博客-优快云博客_什么时候用bceloss
2021-12-30 14:34:34
857
原创 tensorflow的bert模型转为pytorch
1.目录结构解释chinese_L-12_H-768_A-12/├── bert_config.json <- 模型配置文件├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001 <- 保存断点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的断点文件├── bert_model.ckpt.index <- 为数据文件提供索引，存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值...
2021-12-29 14:53:20
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原创 NLP模型学习
文本分类概述（nlp）_yeal-优快云博客_文本分类NLP——文本分类模型（一）_hei653779919的博客-优快云博客_文本分类模型
2021-12-24 17:13:21
555
原创 python可视化
1.pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
2021-12-01 19:31:28
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原创 python的常用函数
目录1.map、reduce、filter2.zip1.map、reduce、filterfrom functools import reduce# mapdef f(x): return x * xr = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])print(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) # <map object at 0x0000018AD46D84E0>print(r) #
2021-08-04 20:40:10
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原创 python的面向对象
1.类属性和实例属性# -*- coding:utf8 -*-class Person(object): count = 0 def __init__(self, name): self.name = name Person.count = Person.count + 1p1 = Person('Bob')print(Person.count) # 1p2 = Person('Alice')print(Person.count) #
2021-08-04 19:58:29
179
原创 pyhton的输出输出流实战
目录1.标准输入输出流1.标准输入输出流import sysa = input("input a: ")b = sys.stdin.readline()c = sys.stdin.readline().strip()d = sys.stdin.readline().strip()e = sys.stdin.readlines()print(a, type(a))print(b, type(b))print(c, type(c))print(d, type(d))pri
2021-08-01 10:51:12
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原创 python的函数实战
1.匿名函数。a = list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))print(a) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]f = lambda x: x * xprint(f) # <function <lambda> at 0x000002391B696048>print(f(2)) # 4def build(x, y): return lambda:
2021-08-01 10:46:09
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原创 python的初始化、赋值、浅拷贝、深拷贝
import copywill = [28, 28, ["Python", '28', "JavaScript"]]# wilber=[28, 28, ["Python", "28", "JavaScript"]]# wilber=will# wilber = copy.copy(will)wilber = copy.deepcopy(will)print(id(will)) # 2787206431688print(will) # [28, 28, ['Python', '28', .
2021-07-31 19:10:41
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原创 python的string
目录1.初始化2.字符串运算符3.python转义字符4.字符串的切片5.字符串函数1.初始化var1 = 'Hello World!'print(var1) # Hello World!var2 = "木头人"print(var2) # 木头人var3 = '''我要学习python'''print(var3) # 注意观察输出结果的格式# 我要学习# pythonvar4 = "I'am woodman"print(var4) # I'am wo
2021-07-31 11:33:22
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原创 python的set
目录1.初始化2.增3.删4.改5.查1.初始化a = {1, 2, 3}print(a) # {1, 2, 3}a = [1, 1, 2, 3]print(set(a)) # {1, 2, 3}a = "qqwwee"print(set(a)) # {'e', 'q', 'w'}2.增# 末尾增加a = {1, 2, 3}a.add(4)print(a) # {1, 2, 3, 4}# a.add([5, 6]) # TypeError
2021-07-29 18:55:56
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原创 Python的list
目录1.初始化2.增3.删4.改5.查1.初始化print([[1,2],[2,3]]+[1,2])# [[1, 2], [2, 3], 1, 2]print([[1,2],[2,3]]+[[1,2],[2,4]])# [[1, 2], [2, 3], [1, 2], [2, 4]]2.增# 末尾追加t = [1, 2, 3]t1 = t.append([4])print(t)#t [1, 2, 3, [4]]print(t1)#t1 Nonet =
2021-07-26 22:21:43
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