商务礼仪学习笔记

时间,场合,地点

女士:

1. 着装(裙装套装,最短不能超过膝盖一拳,裙子形状直通,颜色简单不能花里胡哨,上下颜色不能超过三种,深灰深蓝;上下颜色,装饰,面料统一;丝袜不要过于花,肉色透明比较推荐)

2. 妆容和发型(经过搭理,不要毛躁; 肤色保持一致,均衡;腮红淡雅; 嘴唇颜色避免不如主流的颜色如深紫色,黑色等)

3. 皮鞋(3-5min高跟;前不漏脚趾,后边不漏跟;简单点,不要有蝴蝶结啊什么的)

4. 配饰(数量不要超过3件;收拾同质,同颜)

禁忌搭配:避免内衣外漏

男士:

1. 妆容(头发定期修剪,不易烫发染发;发型复合年龄和脸型;面部胡须保持干净)

2. 西服(西服肩部,跟肩膀实际位置不能超过1min;西服系上扣子,要可以放进去一个拳头;西服长度需要遮住臀部,最短需要遮住臀部的80%;正常下垂的时候,西服袖口需要比里边衬衫短1-2厘米,并

本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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