每天给你送来NLP技术干货! ---- 来源:炼丹笔记 作者:SinGaln 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few Shot Named
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者 | SinGaln 来自 | PaperWeekly 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few
这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。
今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。
python在人工智能方面可以毫不客气的说,比其他的所有语言都要有优势,因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
1. 使用pytest完成接口自动化 1.1. pytest 简介 pytest 是 Python 的一款开源测试框架。
分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。这意味着列名称不能以数字开头,而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的,言简意赅,并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战:速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢,因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的,并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库:多处理和线程。在这篇文章中,我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择,以及在这样做时应注意哪些因素。
上一章介绍了为包含基本字段的模型创建自定义视图。然而,在任何真实的业务场景中,我们都需要不止一个模型。此外,模型之间的链接是必要的。人们可以很容易地想象一个模型包含客户,另一个模型则包含用户列表。你可能需要参考任何现有业务模型上的客户或用户。
默认的,字段的标签(Lable,即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值,可通过 string 字段属性改成修改字段Label
之前也更过爬虫方面的内容 如何从某一网站获取数据,今天再更一次。后面会陆续更一些爬虫方面的内容(HTML, requests, bs4, re ...),中间可能会插播一些 numpy 和 pandas 方面的内容。在时间允许的情况下会更一些WRF模式方面的内容。也算是立了个更新内容的 flag,但是更新时间就不立了==
@pytest.mark.parametrize添加indirect=True参数是为了把login当成一个函数去执行,而不是一个参数,并且将data当做参数传入函数。
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作,主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签,包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等。这类任务可以抽象成命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)工作,一般用序列标注(Sequence Tagging)的方式来做,是比较成熟的方向。 ▲ 商品理解示例,品牌:佳丰;口味:蒜香味 本文主要记录
Beautiful Soup是一个Python库,它将HTML或XML文档解析为树结构,以便于从中查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
注:re.match弊端:只能匹配是否以某字符串为开头的内容,所以很多场合不合适。
资源:表示菜单元素、页面按钮元素等;菜单元素用来显示界面菜单的,页面按钮是每个页面可进行的操作,如新增、修改、删除按钮;使用type来区分元素类型(如menu表示菜单,button代表按钮),priority是元素的排序,如菜单显示顺序;permission表示权限;如用户菜单使用user:*;也就是把菜单授权给用户后,用户就拥有了user:*权限;如用户新增按钮使用user:create,也就是把用户新增按钮授权给用户后,用户就拥有了user:create权限了;available表示资源是否可用,如菜单显示/不显示。
Mybatis 的映射文件中,前面我们的 SQL 都是比较简单的,有些时候业务逻辑复杂时,我们的 SQL 是动态变化的,此时在前面的学习中我们的 SQL 就不能满足要求了。
通过爬虫去爬取京东的用户评价,通过分析爬取的数据能得到很多结果,比如,哪一种颜色的胸罩最受女性欢迎,以及中国女性的平均size(仅供参考哦~)
注意:此前开发“我要提问”时,创建的Vue对象时,设置的id覆盖范围太大,应该将此前设置的id调整到仅覆盖“提问”的表单,否则,此次将创建Vue对象的范围将在此前范围的子级,将无法正常使用。
过去的一年,深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃,例如文本分类,自然语言推理和问答。
一般在列表页面,有多个查询条件,并且不确定条件是否使用的时候可以使用 if test语法
本次博文包括比较零散的MyBatis内容,包括MyBatis的连接池、事务和动态SQL语句的用法。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价,我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力,其中,我们会介绍对模型进行评估的几种方法,包括混淆矩阵、召回率 (Recall)、精确度 (Precision)、F1分数 (F1 Score),然后,我们会利用类激活映射(Class Activation Mapping,简称 CAM)查看模型关注哪些方面,最后从空间上观察建筑年代的预测结果在空间上的表现。
pytest是一个测试框架,功能与unittest类似,完全兼容unittest的功能。一般做接口测试的时候,以前用的多的是python+requests+httptestrunner完成接口自动化测试与报告生成,看到现在很多都在用pytest框架,我也来学习一下,接口测试中pytest应用广泛的是通过python+pytest+allure生成测试报告,报告格式比较美观。
1、可以跨.py文件调用,有多个.py文件调用时,可让conftest.py只调用了一次fixture,或调用多次fixture
List 类型的我都配置了别名list,参数是 List ,Article 是我自己定义的实体类
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如,老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列,并构建相应的进化树,而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静,那么,接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用,并行化也可以将算法中各个部分独立运行,从而提高运行效率,如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
最近一段时间在做商品理解的工作,主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签,包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等。这类任务可以抽象成命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)工作,一般用序列标注(Sequence Tagging)的方式来做,是比较成熟的方向。
添加 List.append('yy') #追加到末尾 List.insert(0,'yy') #追加到列首,适用场景是给Python添加环境变量时。 # 如: sys.path.insert(0,path) 修改 List[0] = 'yl' 删除 List.pop(0) #删除第一个数据 List.pop() #删除最后一个数据 List.pop(num) #删除指定位置数据 取值 List[0] #取第一个值List[0:5] #取前五个值List[-1] #取最后一个值 位置与统计 L
Video_Type = models.CharField(max_length=50)
最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
setup、teardown 可以实现在执行用例前或结束后加入一些操作,但这种都是针对整个脚本全局的。
@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和 fixtures。
到本章为止,我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务,但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成,现在怎么办? 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型,并在手头的任务上对其进行微调。 然而,这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言,这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候,另一个常见的挑战出现了,在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
传入多个 id 查询用户信息,用下边两个 sql 实现: SELECT * FROM USERS WHERE username LIKE ‘%张%’ AND (id =10 OR id =89 OR id=16)
一、fixture简介 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown这种前后置东西。但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享 fixture的目的是提供一个固定基线,在该基线上测试可以可靠地和重复地执行。fixture提供了区别于传统单元测试(setup/teardown)有显著改进 1、有独立的命名,并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活。 2、按模块化的方式实现,每个fixture都可以互相调用。 3、fixture的范围从简单的单元扩展到复杂的功能测试,允许根据配置和组件选项对fixture和测试用例进行参数化,或者跨函数function、类class、模块module或整个测试会话sessio范围。
我们经常会遇到需要传递对象的场景。有时候,我们需要将一个对象的数据传递给另一个对象进行处理,但是又不希望直接暴露对象的内部结构和实现细节。这时,我们可以使用模板模式来实现优雅的对象传递。
get传参数:/cart/add?sku_id=1&count=3 post传参数:['sku_id': 1, 'count': 3] url传参数:url配置时,捕获参数 # url传参 示
(1)每个MyBatis的哟ing有都以一个SqlSessionFactory对象的实例为核心
客户端(前端)和服务器(后端)之间的通信通常不是超级直接的。因此,我们使用一个叫作“应用编程接口”(或 API)的接口,作为客户端和服务器之间的中介。
usbrip(是“USB Ripper”的简写,而不是“USB R.I.P.”)是一个带有CLI接口的开源取证工具,可用于跟踪/监控Linux机器上的USB设备连接事件(即USB事件历史记录,“已连接”和“已断开连接”事件)。
conftest文件实际应用需要结合fixture来使用,fixture中参数scope也适用conftest中fixture的特性,这里再说明一下
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 # 导入模块 import cv2 as cv # 读取图片 img=cv.imread('E:/girl.jpg') # 路径中不能有中文,否则加载图片失败 # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:2] reSize = cv.resize(img, (int
Mybaits 框架的动态 SQL 技术是一种根据特定条件动态拼接 SQL 语句的功能 , 它存在的意义是为了解决拼接 SQL 语句字符串时的痛点问题
1 引入 和setup、teardown的区别是:fixture可自定义测试用例的前置条件; setup、teardown针对整个脚本全局生效,可实现在执行用例前后加入一些操作; setup、teardown不能做到灵活使用,比如用例A先登陆,用例B不需要登陆,用例C需要登陆,这样使用fixture更容易实现功能。 2 fixture参数说明 2.1 fixture源码 部分源码如下: def fixture( fixture_function: Optional[_FixtureFunction]
需要在script里面给这个标签加一个事件,一点击这个按钮,就会获得所选择数据的id 获取复选框数据的id ,将id传到后端
本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一、正题篇:DeepWalk、
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