yscoder的博客

在Flink Forward Global 2020期间，Razorpay团队展示了Apache Flink如何在其“ Mitra”数据平台中使用，以克服围绕功能生成和实时机器学习模型的挑战的方法。“ Mitra”是一个数据平台，可为Thirdwatch产品提供支持，可通过大规模提供机器学习模型来实时防止欺诈行为。本文中我将解释我们提供机器学习模型的方法，并解释为什么我们使用Flink作为流处理引擎来执行此类任务。关于RazorpayRazorpay是印度领先的支付解决方案之一，它使企业可以使.

在训练深度学习模型时，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．from keras.models import Sequentialfrom keras.layers..

一. 引言机器阅读理解是近期自然语言处理领域的研究热点之一，也是人工智能在处理和理解人类语言进程中的一个长期目标。得益于深度学习技术和大规模标注数据集的发展，用端到端的神经网络来解决阅读理解任务取得了长足的进步。本文是一篇机器阅读理解的综述文章，主要聚焦于介绍公布在 SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）榜单上的各类模型，并进行系统地对比和总结。...

异常:AttributeError: 'ProgbarLogger' object has no attribute 'log_values'原因:For method fit() Keras should throw an exception when using validation_split and training set is ended up to be 0... E...

Keras Reshape层报错Traceback (most recent call last): pcsel = Reshape((-1, 20, 30))(pcsel) File "/home/xxx/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/base_layer.py", line 4...