SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。
常见问题之Golang——在Go中返回的中文文本中包含菱形问号乱码 背景 日常我们开发时，会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家...，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。...开发环境 系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.18 内容 错误 在Go中返回的文本中包含菱形问号乱码 这是一个��测试������文本 造成原因： byte转中文时出现多余的...byte没有有效解析为中文导致 解决方案： str := "这是一个测试文本" str2 := []rune(str) fmt.Println(string(str2[:])) // 进行处理后的结果
这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。...现在，让我们考虑以下数据： 在本例中，第一列是国家列，全是文本。正如您现在可能知道的那样，如果我们要在数据上运行任何类型的模型，我们就不能在数据中包含文本。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。 这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。...这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。 对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。
这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。...正如您现在可能知道的那样，如果我们要在数据上运行任何类型的模型，我们就不能在数据中包含文本。因此，在我们运行模型之前，我们需要为模型准备好这些数据。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。图片这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。...这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。
sklearn里面包含内容太多，所以一些实用小技巧还是挺好用的。...1、LabelEncoder 简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le =...pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用。...问题是要对数据集 Breast Cancer Wisconsin 进行分类， 它包含 569 个样本，第一列 ID，第二列类别(M=恶性肿瘤，B=良性肿瘤)， 第 3-32 列是实数值的特征。...参考： python 数据处理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder sklearn 中的 Pipeline 机制 用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...在对AS任务建模时，采用问题和答案对的形式建模，因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同，文本分类建模方式为问题和标签。...因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中，通过时序状态设计Attention。...本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》，该论文介绍了Attention机制在英文文本分类中的应用。...将Attention机制应用在GRU和LSTM上，都取得了较好的性能提升，基于Attention的LSTM模型性能稍胜GRU模型。 附录 ? words.txt ? train.txt ?
下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。...传统的机器学习分类模型在评论分类上的精度表现一般，但基于语义的角度进行分类可以有效提高精度。即便如此，在语义类别描述的特征挖掘时，机器学习中的主题聚类、词向量挖掘技术也不可或缺。...机器学习模型 基于用户点击模型和文本语义关联的模型，在整个过程中应用到回归预测、文本分类等。 3 商品标签挖掘 场景 通常电商平台需要对商品的功能或风格加上直观的标签，便于用户查找。...另外，深度学习作为机器学习中的热门分支，不仅在图像和语音上有卓越的表现，在自然语言处理上也有应用亮点。 以用户的负面评论分类为例，浅析深度学习在自然语言处理上的应用。...如图所示，我们抽取负面评论中与业务环节相关的语料进行训练，用WORD2VECTOR生成词向量，再通过PCA降维，将高维词向量低维化，然后将词在二维图上展示出来。
词向量可以包含很多 word 中的语义信息，有一些奇妙的性质，例如：v(queen)-v(king)=v(woman)-v(man)（用 v(x) 表示 word x 的词向量，参见图 1）；不过 word...embedding 更多地还是应用在 DNN 中作为高维离散特征的预处理（本应用中即是如此）。...可以简单的将上面各个表达式中的 Y 替换为 Y|X，于是我们有： ? 条件随机场可以用在不同的预测问题中，本文只讨论它在标注问题的应用。...将两个词向量拼接起来 W=[W(glove), W(char)]，这样的词向量中包含了 word 的语义和形态信息。...有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。 在本应用中，CRF 模型能量函数中的 ?
1.知识产权如何保护 使用水印技术对知识产权进行保护，是业内比较通用的解决方案，对需要保护的资产嵌入水印，当发生侵权/泄露时通过对资产提取水印信息进行确权/溯源，方案在实际落地中会存在一些问题...2.什么是数字水印 数字水印是一种在数字媒体中嵌入隐藏信息的技术，它可以用来保护版权、验证数据的完整性、追踪来源以及进行数字内容认证等，数字水印可以被应用于各种数字媒体，如图像、音频、视频和文档等...从可见性维度区分数字水印可分为明水印和暗水印， 从保护能力和鲁棒性维度进行区分，可以分为强水印和脆弱水印技术。 本文将讲述强水印、脆弱水印的技术特点和应用场景。...脆弱水印在数字媒体中嵌入的信息是高度敏感的，即使进行轻微的修改或篡改，水印就会发生变化或无法提取，从而表明数据的完整性存在问题。脆弱水印通常用于防伪、数据完整性验证和取证等应用场景。...4.强水印 强水印是一种具有高度保护能力和鲁棒性的水印技术。它在数字媒体中嵌入的水印信息很难被移除、篡改或破坏，即使经过一系列的操作或攻击，水印仍然能够保持可检测性。
数字孪生在智慧工厂中应用较多的几个场景有如下几个：（1）基于数字孪生的车间快速设计。...由数字孪生驱动的产品设计模式可以让设计人员在设计产品时得到近似真实的场景反馈，在产品设计阶段就对其虚拟产品进行仿真，模拟实体产品在不同环境、不同生产工况下的性能表现和运行状态，以尽可能地了解实际生产出的产品是否满足预期目标设定...把生产线的调试映射到数字孪生中，可以突破时间空间的限制，甚至突破设备参数的限制，在现场调试之前，直接在虚拟环境下进行，对生产线的数字孪生模型进行机械运动、工艺仿真和电气调试，让设备在未安装之前已经完成调试...通过对工厂的数字化建模，将工厂整体“搬到”数字空间中，就可以实现工厂的运行可视化，包括生产设备目前的状态，在加工什么订单，设备和产线的OEE、产量、质量与能耗等。...数字孪生技术在智慧工厂建设中应用的时间并不长，在体系支撑和技术实际应用方面还面临很多难题，未来还有很大的发展空间。源自：《数字孪生在智慧工厂中的应用探讨及案例分析》 姜浩，范志鹏忽米——让工业更有智慧
如下图1所示，在单元格B6中，使用公式： =COUNTIF(C6:C15,"<="&C6) 得到单元格C6中的文本在单元格区域C6:C15的文本中，由小到大排在第10位。...将公式下拉至单元格B15，得到相应的列C中文本在单元格区域C6:C15中文本的排序位置。 ?...图1 在单元格E6中的公式为： =VLOOKUP(ROW()-ROW(E5),B6:C15,2,FALSE) 其中，ROW()-ROW(E5)的值为1，即查找单元格区域B6:C15中列B中的值为1对应的列...C中单元格的值，也就是单元格区域C6:C15中最小的文本。...注：本文讲解的技术学习自chandoo.org，这里对其进行了补充和扩展。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...，在训练过程中进行微调 (CNN-non-static) 多通道(CNN-multichannel):将固定的预训练词向量和微调的词向量分别当作一个通道(channel)，卷积操作同时在这两个通道上进行...对比了深层无序组合方法(Deep Unordered Composition)和句法方法(Syntactic Methods)应用在文本分类任务中的优缺点，强调深层无序组合方法的有效性、效率以及灵活性。
列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...列线图的定义 列线图是肿瘤预后评估的常用工具，在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型，然后用列线图对该模型进行可视化。...所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示 在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...2）Calibration 校准度，描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...4）列线图的高的理论性能并不代表好的临床效应 最后，列线图作为预后模型的可视化方式，可以辅助临床决策，但是前提是必须有清晰明了的临床问题和模型构建，而且在应用于临床决策前，需要了解其性能和局限。
词向量可以包含很多 word 中的语义信息，有一些奇妙的性质，例如：v(queen)-v(king)=v(woman)-v(man)（用 v(x) 表示 word x 的词向量，参见图 1）；不过 word...embedding 更多地还是应用在 DNN 中作为高维离散特征的预处理（本应用中即是如此）。...可以简单的将上面各个表达式中的 Y 替换为 Y|X，于是我们有： 条件随机场可以用在不同的预测问题中，本文只讨论它在标注问题的应用。...将两个词向量拼接起来 W=[W(glove), W(char)]，这样的词向量中包含了 word 的语义和形态信息。...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...文本分类的应用非常广泛。...） 更多应用： 让 AI 当法官（http://t.cn/RHeaczg ）: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类（多分类）和法条分类（多标签分类）。...字符数字化（编码）： "one-hot" 编码 序列（文本）长度： （定值） 然后论文设计了两种类型的卷积网络：Large 和 Small (作为对照实验) 它们都有 9 层，其中 6 层为卷积层...对比了深层无序组合方法 (Deep Unordered Composition) 和句法方法 (Syntactic Methods) 应用在文本分类任务中的优缺点，强调深层无序组合方法的有效性、效率以及灵活性
在react router项目中，有这样的一个需求，首先展示用户名列表，点击某个用户名后，根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。...的时候，发现页面并没有更新，这是由component属性的性质决定的，react会进行组件复用。...所以需要在组件中添加componentDidUpdate函数，期望在userId发生变化后重新获取数据。...，componentDidUpdate中需要判断当前的userId是否和原来的userId一致，只有不一致的时候才需要重新获取数据。...不这样做的话，会导致无限循环的setState和componentDidUpdate。
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...以下是老师提到的原要求 对一篇稿子当中各段内容进行计数，并将数字记录在段落开始。 ChatGPT 不仅写出了代码，还给出了使用教程。...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...，但是 GeoJSON 的 Polygon 要素可能由多个子多边形组成（下图中的空洞），我们需要找到多边形的 outer ring 最外层边界，以此作为目标多边形供后续应用上述难抵极算法。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...如果后续支持，配合 SplitChunksPlugin 应该能解决在 Worker 和不同 entry 之间共享代码的问题。
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...图4 下面，我们将列A和列E交换，如下图5所示。 图5 列A中是格式为文本的用户编号，列E中是格式为数字的用户编号。现在，我们想查找列E中的用户编号，并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
一 RedisClient存入缓存： （1）redis.exe 执行代码和结果 127.0.0.1:6379> set Token "4b366348-da6a-4716-84f6-e3af656943ff...var token = Guid.NewGuid().ToString(); client.Set(token, userInfo); （3）对应的UserInfo...get; set; } public string name { get; set; } } 一 RedisClient读取缓存： （1)redis.exe 执行代码和结果...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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