Xcode的代码编辑器是可以进行主题设置的，如果是白色背景一般会比较伤眼，所以都会修改一些主题。...在Xcode菜单栏中进行偏好设置，可以设置Fonts&Colors，它会提供一些现有的主题，可以对现有的主题进行颜色、字体大小的设置： 也可以自行进行设置，或者下载其他人设置好的主题文件，导入到Xcode...比如我这个主题： 主题文件都是xml写的，内容在文末可以直接复制，新建一个文件命名为Monokai.dvtcolortheme，将文末的xml内容复制进去就可以了。...然后将这个主题文件放到Xcode的主题文件夹中，这个文件夹通过终端来打开比较方便，路径是：~/Library/Developer/Xcode/UserData/FontAndColorThemes/ 放进去后重启一下...Xcode，就可以在偏好设置中看到他了，选中就可以了，我习惯将所有文字大小都调成18，比较大，看起来对眼睛好一些，也可以把背景调成护眼色（色调：55，饱和度：123，亮度：205，红：199，绿：237
题目 在实时数据流中找到最常使用的k个单词. 实现TopK类中的三个方法: TopK(k), 构造方法 add(word), 增加一个新单词 topk(), 得到当前最常使用的k个单词....add("lint") add("code") add("code") topk() 输出：["code", "lint"] 解释： "code" 出现两次并且 "lint" 出现一次， 它们是出现最频繁的两个单词...注意事项 如果两个单词有相同的使用频率, 按字典序排名. 2....解题 优先队列，修改内部数据很麻烦，利用set，自定义其排序规则 遇到要更新的数据，先删除旧的数据，再插入更新的 遇到两点需要注意的，比较操作，必须const，查找存在，不能count，可能是因为自定义...set 的原因。
当时真是脑袋翁的一下，这是啥问题，报个错也行呀。在本地项目中跑跑试试看，还是没发现问题，依旧不打印执行完毕的日志。...那我就看看是不是判断出问题了，在判断的地方打印出前后比较的值，发现从128开始，128！=128，返回为false。 这是什么情况？ ? 128！...我把int定义成了Integer。瞬间明白了为什么？ 大家都知道Integer是有缓存的，当数值在-128~127之间，是从缓存中取数据。 ? Integer缓存源码 这里给大家做个测试 ?...定义Integer ? 定义int 总结：还好当时知道Integer的源码，看见128之后，想到了Integer的缓存，不然真的得找一会原因了。...当你在面临压力面前还能心里不急躁的去找bug是办不到的，所以平时还是需要看看源码，另外,这纯是一种马虎行为,大家在平时开发一定要注意下。
经典的监督机器学习范式是基于对使用单个数据集的任务的单个预测模型的孤立学习。这种方法需要大量的训练示例，并且对于定义明确、范围狭窄的任务效果最好。...我们将概述NLP中的现代迁移学习方法，如何对模型进行预培训，它们所学习的表示捕获哪些信息，并回顾有关如何在下游NLP任务中集成和适应这些模型的示例和案例研究。 什么是迁移学习？...提供实用的、实际操作的建议→在教程结束时，每个人都有能力将最新进展应用到文本分类任务中。 不讲的是什么：全面的（不可能在一个教程中涵盖所有相关的论文！）...） 字级（例如序列标记、提取性问答） 结构化预测（如解析） 生成（例如对话、总结） 具体示例——词向量 单词嵌入方法（例如word2vec）每个单词学习一个向量 主题：从单词到语境中的单词 主题：从单词到语境中的单词...多才多艺，能学习句子和词的表达，具有多种客观功能 主题：由浅入深 1层 24层 主题：预培训与目标任务 预培训和目标任务的选择是耦合的 句子/文档表示法对单词级预测无效 词向量可以跨上下文汇集
下面是两个主题分类（ topic classification）的例子，任务是将文本文档归类为预定义的一组主题。多数主题分类问题要基于文本中的关键字。 ?...接下来，根据我们在步骤2中收集的指标，我们应该考虑应该使用哪种分类模型。这意味着提出问题，例如“如何将文本数据呈现给期望输入数字的算法?”（这叫做数据预处理和矢量化），“我们应该使用什么类型的模型?”...如果比率大于1500，则将文本标记为序列，并使用sepCNN模型进行分类（流程图右边分支）： a. 将样本分解成单词；根据频率选择前20K的单词。 b. 将样本转换为单词序列向量。 c....如果原始样本数/每个样本的单词数这个比率小于15K，则使用微调的预训练sepCNN模型，可能得到最优的结果。 4. 用不同的超参数值来测量模型的性能，以找到数据集的最佳模型配置。...在本指南中，我们将文本分类的workflow分解为几个步骤。对于每个步骤，我们都根据特定数据集的特征，建议自定义的实现方法。
通过计算文章之间的相似度，将相似主题的文章归为一类。例如，将所有体育类的文章聚为一簇，将科技类的文章聚为另一簇，以此类推。...文本分类（Text Classification） 文本分类是将未知文本自动分类到预定义类别的任务。文本分类的目标是训练一个分类器，以学习文本特征和类别之间的关系，并能对新文本进行准确的分类。...它通过将文档集合中的词汇进行统计分析，推断每个主题的单词分布以及每篇文章属于每个主题的概率。...这些关系可以是预定义的，也可以是根据特定语境和任务进行自定义的。关系抽取任务的目标是识别和捕捉实体之间的关联关系，并将其表示为结构化的形式。...在神经机器翻译中，通常使用编码器-解码器结构，其中编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量表示，解码器根据该向量生成目标语言句子。
预训练语言模型的训练过程数据准备首先要收集大量的文本数据，这些数据涵盖了各种领域和主题。例如新闻、小说、学术论文等。数据的多样性和丰富性是训练模型的基础。...训练方法在训练过程中，模型会采用一种叫做“掩码语言模型”的方法。它会随机遮挡一些单词，然后让模型预测被遮挡的单词。通过这种方式，模型能够学习到单词之间的关系和语义。...这些参数的优化对于模型的性能至关重要。预训练语言模型的应用场景文本分类在文本分类任务中，预训练语言模型可以将文本映射到一个高维空间中，然后根据文本的特征进行分类。...例如，将新闻文章分类为不同的主题，如政治、经济、文化等。情感分析它可以分析文本中所表达的情感。通过对文本的情感倾向进行判断，帮助企业了解客户的需求和意见。例如，在社交媒体上分析用户对产品的评价。...它还可以根据给定的主题和语境进行创作。BERT和GPT的比较应用场景BERT在自然语言处理任务中表现出色，特别是在文本分类、问答系统等方面。而GPT则更擅长语言生成和对话场景。
本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务，使用的数据集为 IMDB 评论数据集。...考虑到这一点，让我们首先尝试一个最简单的文本分类模型。这将会是一个稀疏的线性模型，它给每个单词赋予一个权重，并且将所有的结果相加，无论单词顺序如何。...由于这个模型并不关心句子中单词的顺序，所以我们通常把它称为词袋方法（BOW）。让我们看看如何通过评估器（Estimator）实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。...这里我们要提醒一下那些观察力敏锐的人：一个「embedding_column」仅仅是一个将全连接层应用到稀疏的单词的二值特征向量的一种有效方法，它根据选择的组合器（combiner）乘以一个相应的常数。...这当然是为我们的用例选择最佳模型的最实用的方法，也是选择分类阈值的最佳方法。 ? ?
模块来处理文本分类任务，使用的数据集为 IMDB 评论数据集。...考虑到这一点，让我们首先尝试一个最简单的文本分类模型。这将会是一个稀疏的线性模型，它给每个单词赋予一个权重，并且将所有的结果相加，无论单词顺序如何。...由于这个模型并不关心句子中单词的顺序，所以我们通常把它称为词袋方法（BOW）。让我们看看如何通过评估器（Estimator）实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。...这里我们要提醒一下那些观察力敏锐的人：一个「embedding_column」仅仅是一个将全连接层应用到稀疏的单词的二值特征向量的一种有效方法，它根据选择的组合器（combiner）乘以一个相应的常数。...这当然是为我们的用例选择最佳模型的最实用的方法，也是选择分类阈值的最佳方法。 ? ?
为了实现这一目标，它遵循一个包含若干步骤的过程： 将文本划分为更小的单元，如句子或单词。 对文本进行分词，即为每个单词分配一个唯一标识符。...去除停用词，这些是在文本中不增加太多意义的常用词，如“the”、“a”、“and”等。 对文本进行词干提取或词形还原，即将每个单词简化为其词根形式或词典形式。 为每个单词标注其词性。...为每个单词标注其命名实体，如人物、地点、组织等。 3、NLP 的应用案例 NLP 是许多现代实际应用中机器智能的驱动力。 机器翻译是一个示例应用场景。我们有可以将一种特定语言翻译成另一种语言的系统。...垃圾邮件检测应用了NLP文本分类技术，根据其语言模式识别垃圾邮件。 此外，AI 聊天机器人现在非常普遍。流行的例子包括 Siri、Google Assistant、Alexa 等。...其中一个工具是主题建模，它可以发现大量未标记文本文档中的主要主题。 此外，MALLET 还可以将文本文档转换为可用于机器学习的数值向量。另外，它可以作为命令行工具或直接 Java API 使用。
与无监督的文本嵌入方法（包括学习文本的一般语义表示的 Skip-gram 和段落向量）相比，我们的目标是学习为给定文本分类任务优化的文本表示。...单词v[i]和v[j]之间的边缘的权重w[ij]，被定义为两个单词在给定窗口大小的上下文窗口中共同出现的次数。...除了本地上下文之外，文档层面的单词共现也在经典文本表示中被广泛探索，例如统计主题模型，例如潜在的 Dirichlet 分配 [4]。...注意，通过将每个无向边视为两个有向边，单词单词网络本质上是二分网络，然后V[A]被定义为源节点的集合，V[B]被定义为目标节点的集合。...因此，我们可以根据公式（1）定义条件概率p(v[i] | v[j])，p(v[i]| d[j])和p(v[i] | l[j])，然后通过优化目标函数（3）来学习嵌入。
单词嵌入是一种将单词以数字表达的方式，这样一来，具有相似含义的单词表达也会相似。如今的单词嵌入是将单个单词表示为预定义向量空间中的实值向量。 所有单词的向量长度相同，只是值有差异。...因此IDF会根据重要程度对每个字符串加权，计算方式为：将数据集的总文档数目，除以包含该字符串的文档数目（需将分母+1，避免分母为0），再将得到的商取对数算出。...可以通过构建实际文档，确定哪个主题有效，并在指定主题的情况下，根据单词的概率分布对单词进行采样以完成构建。...例如，如果我们打算定义某个段落是消极的还是积极的，可能要为负面情感定义“坏的”和“可怕的”等单词，为正面情感定义“棒极了”和“惊人的”等单词； 浏览文本，分别计算正面与负面情感单词的数量。...将文本数据编码到一个嵌入空间中（与上述的单词嵌入类似），这是功能提取的一种形式。之后将这些功能传递到分类模型，对文本情绪进行分类。 这种基于学习的方法非常强大，因为我们可以将其自动化为优化问题。
python是解释型语言，学习阶段都是用解释器加载运行的。不过在教小朋友的时候，如果先教会他们如何将python打包成为exe文件，令程序能随意运行，更容易提高学习兴趣。...首先，下载安装pyinstaller 在命令行输入 pip install pyinstaller即可 安装完毕后可先大致了解下pyinstaller的基本参数 其中最常用的是-F 将程序打包为独立...exe文件 生成的exe文件在dist子目录中 这样生成的文件是默认的图标 为了美观，可以用参数-i 为程序配置一个图标，只是图标文件应该包含常见的多分辨率格式，以便适应在不同场合显示，不能是单一图片...你可以用专用的软件处理生成图标，不过少量的图标生产，其实最方便的还是直接找网上的在线工具解决。...生成好图标文件之后，在打包命令中多使用一个-i参数并给出图标文件名，生成的exe文件就可以使用上自定义的图标了。 注意事项：1、打包路径避免使用中文路径和中文文件名。
根据文本分类任务所涉及的文本数据来源、特征提取的方法以及分类模型的不同进行分类对比研究。随后，将讨论每一个类别的详细情况，其中涉及到给预测和测试提供可信支撑的技术变迁以及基准数据集。...文本分类 文本分类流程 在许多自然语言处理（NLP）下游任务中，例如情感分析，主题标记，自动问答和对话行为分类，文本分类（给文本指定某一预定义标签的过程）是一项意义重大且十分必要的任务。...最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。 ? ? 浅层学习方法是机器学习的一种。它从数据中学习，数据是对预测值的性能很重要的预定义功能。但是，要素工程是一项艰巨的工作。...应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...文本分类将多种类型的文本作为输入，并且由预训练模型表示为可以计算的向量，然后将向量喂到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，在下游任务验证训练模型的性能。
2 自编码模型 自编码模型 (AutoEncoder model，AE) 模型，代表作BERT，其特点为：Encoder-Only, 基本原理：是在输入中随机MASK掉一部分单词，根据上下文预测这个词。...(句子对关系判断, 单文本主题分类, 问答任务(QA), 单句贴标签(NER)) 若干可选的超参数建议如下: Batch size: 16, 32 Learning rate (Adam): 5e-5,...: 1、根据任务定义不同输入, 2、对不同任务增加不同的分类层....此外，AR模型可以简单地将训练目标设置为预测语料库中的下一个token，因此生成数据相对容易。...该模型的目的为构建任务统一框架：将所有NLP任务都视为文本转换任务。
最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。 文本分类流程。在许多NLP应用中，文本分类-为文本指定预定义标签的过程-是一项基础而重要的任务。...最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。 image.png image.png image.png 浅层学习方法是机器学习的一种。它从数据中学习，数据是对预测值的性能很重要的预定义功能。...应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...文本分类将多种类型的文本作为输入，并且文本由预训练模型表示为矢量。然后将向量馈送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，下游任务验证了训练模型的性能。...Ø 具有许多术语词汇的特殊领域。特定领域的文本（例如金融和医学文本）包含许多特定的单词或领域专家，可理解的语，缩写等，这使现有的预训练单词向量难以使用。
最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。 2、文本分类流程 在许多NLP应用中，文本分类-为文本指定预定义标签的过程-是一项基础而重要的任务。...最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。 浅层学习方法是机器学习的一种。它从数据中学习，数据是对预测值的性能很重要的预定义功能。但是，要素工程是一项艰巨的工作。...应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...文本分类将多种类型的文本作为输入，并且文本由预训练模型表示为矢量。然后将向量馈送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，下游任务验证了训练模型的性能。...Ø 具有许多术语词汇的特殊领域。特定领域的文本（例如金融和医学文本）包含许多特定的单词或领域专家，可理解的语，缩写等，这使现有的预训练单词向量难以使用。
最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。 ? 2、文本分类流程 ? 在许多NLP应用中，文本分类-为文本指定预定义标签的过程-是一项基础而重要的任务。...最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。 浅层学习方法是机器学习的一种。它从数据中学习，数据是对预测值的性能很重要的预定义功能。但是，要素工程是一项艰巨的工作。...应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...文本分类将多种类型的文本作为输入，并且文本由预训练模型表示为矢量。然后将向量馈送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，下游任务验证了训练模型的性能。...Ø 具有许多术语词汇的特殊领域。特定领域的文本（例如金融和医学文本）包含许多特定的单词或领域专家，可理解的语，缩写等，这使现有的预训练单词向量难以使用。
本节将调查常见的方法。 5.1 随机初始化 当有足够的监督训练数据可用时，可以将特征嵌入与其他模型参数相同：将嵌入向量初始化为随机值，并让网络训练过程将其调整为“好”的向量。...训练模型以良好地执行辅助任务将产生良好的词嵌入，以将词与上下文相关联，这进而将导致类似词的嵌入向量彼此相似。 语言建模启发式方法，例如GloVe使用的辅助任务，其目标是根据其上下文预测单词。...这是在概率设置中提出的，试图模拟条件概率P（w|c）P（w|c）P（w | c）。 其他方法将问题简化为二元分类。除了观察到的单词上下文对的集合D之外，还从随机单词和上下文配对中创建集合D 。...在某些情况下，文本是由语法分析器自动分析的，并且上下文是从自动分析树引发的语法邻域派生的。有时候，单词和上下文的定义也会改变，以包含单词的一部分，例如前缀或后缀。...这相当于使用非常大的窗口大小，并且预期会导致捕获局部相似性的单词向量（来自同一主题的单词，即一个期望在同一文档中出现的单词，很可能接收相似的向量）。
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