大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
通过这种方式，我能够弄清楚在此过程中我需要知道什么，当我回去研究概念时，我就有了一个可以把每个概念都融入其中的框架。于是，我决定不再管细节，先完成一个RNN项目。...与机器学习中的许多概念一样，这没有一个标准答案，但这种方法在实践中很有效。 数据准备 即使具有神经网络有强大的表示能力，获得高质量，干净的数据集也是至关重要的。...由于我们使用的是Keras，因此我们不必去想在底层发生了什么，只需要正确设置网络。 ? LSTM网络布局 在不更新嵌入的情况下，在网络中训练的参数少了很多。...作为RNN的最终测试，我创建了一个游戏来猜测是人还是模型在生成输出。这是第一个示例，其中两个选项来自计算机，一个来自人类： ? 你会怎么猜？...答案是第二个是人类写的实际摘要（嗯，实际上我不确定这些摘要是由人写的）。这是另一个示例： ? 这一次，第三个是人写的。 我们可以使用其他步骤来解释模型，例如找到不同的输入序列会激活哪些神经元。
一旦我们为输入句子创建了两个嵌入，并为问题创建了嵌入，我们就可以开始定义模型中发生的操作。如前所述，我们通过在问题的嵌入和情节的嵌入之间进行点积来计算注意力，然后进行softmax。...如前所述，这些结果是一个数组，它的每个位置是词汇表中每个单词的概率，这些概率就是问题的答案。...如果我们查看这个数组的第一个元素，我们将看到一个词汇量大小的向量，除了对应答案的单词位置，向量中的元素几乎都是0。...我创建了一个情节和一个和机器之前看到过的问题很像的问题，并且在将其调整为神经网络希望机器人回答'是'的格式。 让我们尝试不同的输入。 ? 这次的答案是："当然，为什么不呢？"...开个玩笑，我没有尝试那个情节/问题组合，因为包含的许多单词都不在我们的词汇表中。此外，机器只知道如何说'是'和'不是'，并且通常不会给出任何其他答案。
如果我想吃点甜的东西，以上六种应该选择哪个？想象一下，如果我们的大脑给出的答案是狮子，显然答案错误，然而我们从不质疑我们的大脑不是吗？ 我相信你们看出来了，第二种表征在这三个问题上的表现都很好。...我们会从这个句子中随机选择一个目标词，比如“playing” 现在我们选择一个超参数“range=2”。...训练网络并在获得嵌入矩阵最终的权重 流行的词嵌入算法 Word2vecW是最流行的嵌入算法。它适用于通用算法的简单场景。我们随机选择一个目标词，然后从通用语境向量中选择一个词作为最终语境。...我们最初选择一个适当的、类似的单词作为语境词，然后从字典中选择随机单词。接着对每一对进行单独的观察。 ? 在上面的表格中，我们用“correct”作为输出节点，并将该模型视为二元分类器。...我们用这个方法在总体中随机选择两张图片，然后通过共享的CNN堆栈层发送出去。我们得到的输出向量是图像嵌入。然后我们比较两个嵌入之间的差异。将这一差异导入激活函数来检查图像是否属于同一个人。 ?
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...三、总结 大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
这里我将重点介绍一些主要的嵌入方法。 随机游走 ? 随机游走是一种功能强大且简单的图分析技术，有悠久的数学理论作后盾。 随机游走是从图中的一个节点开始，随机选择一条边，然后遍历它。...而随机游走发挥了机器学习的巨大优势：从大量数据中学习。 利用随机游走计算节点嵌入的方法有很多。在接下来的文章中，我将重点介绍一些主要的方法。 Node2Vec ?...Node2Vec是一种使用随机游走的流行且相当通用的嵌入技术。 将这些随机游走转化为嵌入的方法有一个聪明的优化目标。...首先为每个节点分配一个随机嵌入(例如长度为N的高斯向量)，然后对每个遍历中的每一对源-邻居节点，通过调整它们的嵌入，使它们的嵌入的点积最大。最后，我们同时最小化随机节点对的点积。...如果节点创建嵌入时使用随机游走(例如使用Node2Vec)他们将把本地的结构信息(例如，节点属于哪个社区，或者这个节点属于哪个超结构的一部分)这可能和分类或评分有关(例如，不同的子图的聚类)。
在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。 您能找到这种方法的问题吗？ 该模型从本质上已经了解到，它仅应为[MASK]令牌预测良好的概率。...因此，如果我们有一个长度为500的序列，我们将屏蔽75个令牌(500的15%)，在这75个令牌中，15个令牌(75的20%)将被随机单词替换。在这里，我们用随机的单词替换一些[MASK]。 ?...在创建训练数据时，我们为每个训练示例选择句子A和B，B是以使50％的概率紧随A的实际下一个句子（标记为IsNext），而50％是随机的 语料库中的句子（标记为NotNext）。...在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ? 因此，在上面的例子中，我们定义了两个向量S和E(这将在微调过程中学习)，它们都有形状(1x768)。
为了减少这种情况的出现，ChatGPT 的创建者 OpenAI 终究还是准备站出来填坑了。...加水印的工作原理 过去，OpenAI 已经有一种方法可以标记 DALL-E 生成的内容 ，并在它生成的每个图像中嵌入签名。但是如今想要追踪文本的来源，实则要困难得多。...不过，只要 temperature 参数不为零，下一个 token 的选择通常会有一些随机性，这也是为什么你对 GPT 用同一段话提问，会得到不同的答案的主要原因。...「OpenAI 的水印工具就像现有文本生成系统的一个 "包装"，利用在服务器层面运行的加密功能，"伪随机 "地选择下一个标记」，Scott Aaronson 说道。...此外，我想在生成的内容中再多走一步，如改写某些内容、使用同义词和短语替换、统一标点符号或者一些辅助语法检查/修饰符等工具，都可以逃避“AI 水印”的检测。
我的答案：√ 9 Android中的内容观察者是Android的四大组件之一。 我的答案：× 10 Android中创建内容提供者要继承ContentObserver。...我的答案：× 11 Uri是指统一资源标示符。 我的答案：√ 12 WebView是一个系统浏览器 我的答案：× 13 WebView是用来实现在应用程序中打开系统浏览器的控件。...我的答案：√ 14 WebView可以在应用程序中嵌入一个浏览器，实现展示网页。...我的答案：√ 19 一般而言，Android中想要更新应用程序里的UI元素，则必须在主线程中进行，否则就会出现异常 我的答案：√ 20 要想在子线程中来更新相应的UI控件，可用Android提供的同步消息处理机制来解决...我的答案：× 21 Service不是一个单独的进程,它和它的应用程序在同一个进程中。 我的答案：√ 22 Service不是一个线程,这样就意味着可以在Service中进行耗时操作。
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？ 这是一个难题，可能需要您对问题有深入的了解。 自动筛选您的数据中最具价值和最相关的特征是可能的，这个过程被称为是特征选择。...这两种方法都试图减少数据集中属性的数量，但维数约简通过创建新的属性集合来实现，特征选择则是依靠不改变数据的方式，去包含和排除数据中存在的属性来实现。...搜索过程可能是有条不紊的，如最佳搜索（best-first search），它可以是随机的，如随机爬山算法（hill-climbing algorithm），也可以使用启发式，如向前和向后遍历来添加和删除特征...包装器方法是递归特征消除算法的一个例子。 嵌入式方法 嵌入的方法可以了解在模型创建时，哪些特性对模型的精确性做出了最好的贡献。...您可能想在帖子中深入研究特征工程： 您可能想在帖子中深入了解功能工程： 发现特色工程，如何设计特色和如何做好它
我将在第 4 章和第 5 章中向您展示如何创建语音优化的内容。 但首先，现在是我向您展示如何进行以语音搜索为中心的关键字研究的时候了。 第3章：语音关键词研究 ?...几年前，如果您想在 Google 中获得更高的排名，您可能会搜索以下内容： ? 但你可能不会拿出你的 iPhone 说：“嘿谷歌……搜索引擎优化”。 相反，当你用你的声音搜索时，你会问一个问题。 ?...（如果您使用机器人短语，则不会发生匹配：“如何在 Instagram 上发送消息”） 将长尾关键词嵌入到长格式内容中 是的，语音搜索比键盘搜索要长得多。...相反，谷歌会从一个页面中提取一个答案...... ...即使该答案只占内容的一小部分。 例如，我只是对“邮局是否接受信用卡”进行了语音搜索。 ?...结果来自一个页面，该页面仅在页面下方回答了该问题： ? 但是因为答案简短而甜蜜，Google 认为这是该查询的最佳结果。 底线？ 在您的内容中嵌入大量长尾关键字。
首先来看一下第一题原题： 产生100个100~150之间的随机整数存入数组a 中,统计其中的奇数个数和偶数个数，将随机产生的100个数以每行10个数输出到文件data1.txt中，在文件的最后输出奇数的个数和偶数的个数...文件名： 0504.rap 参考答案1 第二题原题： 产生100个50~100之间的随机整数存入数组a 中,找出其中所有的素数，将随机产生的100个数以每行10个数输出到文件data2.txt中，...文件名： 0505.rap 参考答案2 0505素数求法思路： 若一个数u是素数，则该数的因素仅有1和他本身，因而只要用u除以比他小的所有数i，即i的范围是（2，u-1），只要这区间内的任意一个数能被整除...至于s这个变量我也很无奈，题目要求要出现一个s，而我明显没和老师想到一块去，因而就这样吧。 最后，再强调一下：请不要一模一样的打上去，最起码改一下可以更改的字母，以及调换一下能调换的顺序。祝你好运！...下期预告：做英语视听说很苦恼，想在提交之前对一下答案，不想分数太难看，怎么办？敬请期待！
当我们想在节点层次上进行可视化或预测任务的时候就会做顶点嵌入，比如说在2维平面上可视化顶点或者基于顶点之间的相似度预测顶点之间是否连接。 图嵌入：将整个图表示成一个向量。...DeepWalk通过随机游走的方式生成顶点嵌入。随机游走就是从一个顶点出发，随机移动到它的一个邻居节点，将该节点作为新的当前节点，如此循环执行若干步，得到一条游走路径。...训练skip-gram：可以将随机游走得到顶点路径类比为word2vec中的句子。skip-gram将随机游走的一个顶点的one-hot向量作为输入，并最大化其相邻节点的预测概率。...在该结构中，网络的总损失=左自动编码器的损失+右自动编码器的损失+中间连接的损失。 ? 图嵌入方法 最后介绍一种对整个图嵌入的方法，也就是通过一个向量表示整个图。...我只介绍graph2vec这一种方法，因为据我所知，这是最好的图嵌入方法。
我似乎有一个理论来解释为什么，但这多少有些推测性。 幸运的是，前四名的表现并没有太大的不同，所以我们可以看看一些高性能的想法。...如果数据集中只有已经被回答的问题，那么模型将学会总是给出一些在文本中能够找到的答案。当有人提出一个没有直接出现在文本中的问题时，它自然而然地会给出错误的答案。...FastText 利用上面得到的这些嵌入创建了一个「平均嵌入」的隐层。...在 ELMo 方法中，嵌入是LSTM隐层的每个输出的权重。 保存下来的隐层状态被添加到了一个大的长向量中。我们还可以从单词本身获得一个额外的嵌入。...在这里，这些模型会得到所有这些巨大的嵌入的堆栈，它们将为文章中的每一个单词计算一次这样的嵌入，再为问题中的单词也计算一次。它们最后会通过另一个随机向量u的简单连接将这些嵌入结合在一起。
前言 JavaScript中的语句和表达式有什么不同之处？ 对于这个问题，我似乎知道答案，但当我尝试向别人解释时，我却语塞了。对于这个问题我有一种感觉，但无法清晰的表达出来。...表达式会产生一个值，并将该值传递到函数中。语法并不会产生一个值，因此语句不能被用作函数的参数。 即使作为一个有经验的开发者，我也非常依赖console.log。它真的是一个好东西。...React中的实践 如果你曾使用过React，你可能知道大括号{和}允许我们在JSX中嵌入一些JavaScript，就像这样： function CountdownClock({ secondsRemaining...但有一个问题 — 我们不能在大括号里面放置任意JavaScript代码。具体来说，我们只能包括表达式，而不能包括语句。大括号本质上是在我们的JSX中创建一个表达式插槽。...如果我们想在JSX中嵌入if/else逻辑，我们需要使用一个三元操作符表达式： function CountdownClock({ secondsRemaining }) { return (
下面我们会给出答案。 图数据集和数据库可帮助我们应对在处理结构化数据时面临的若干挑战。...有一项针对该任务的技术称为随机游走。 什么是随机游走？ 随机游走是一种从图中提取序列的技术。我们可以使用这些序列来训练一个skip-gram模型来学习节点嵌入。 让我说明一下随机游走的工作原理。...这就是随机游走技术的工作原理。 在生成节点序列之后，我们必须将它们提供给一个skip-gram模型以获得节点嵌入。整个过程被称为Deepwalk。...这有助于我们从任何Wikipedia页面创建图。你甚至可以提供多个Wikipedia页面作为输入。这是该工具的屏幕截图： 如果一个页面链接到另一个页面,就会有一个图表示两个页面之间的联系。...随机游走 在这里,我定义了一个函数,将节点和被遍历的路径的长度作为输入。它将从指定的输入节点以随机的方式穿过连接节点。
让我们考虑一个简单的例子，其中列表中包含一组数字，我们希望从这些数字中随机统一选择一个。...在这个列表中，我将只输入几个数字——2、44、55和66。...如果我重复同一行，我会得到一个不同的答案，因为Python只是随机选取其中一个对象。...我要回到我的清单上。 I’m going to go back to my list. 我只想在这里包括三个短字符串。...我可以让Python随机选择其中一个。 I can ask Python to pick one of these uniformly at random.
EM是指精确匹配，也就是模型给出的答案与标准答案一模一样；F1，是根据模型给出的答案和标准答案之间的重合度计算出来的，也就是结合了召回率和精确率。...因此，只需要增加一个输出层，就可以对预训练的 BERT 表征进行微调，就能为更多的任务创建当前的最优模型，比如问答和语言推断任务。 整个过程不需要对特定任务进行实质性的架构修改。...三种模型中，只有 BERT 表征是联合的，基于所有层中的左右两侧语境。 输入表征 我们的输入表征能够在一个标记序列中清晰地表示单个文本句子或两个文本句子(例如，[问题、答案])。...首先，我们用一个特殊的token将它们分开（[SEP]）。其次，我们在第一句的每一个token中添加了一个学习句子A嵌入，在第二句的每一个token中添加了一个句子B嵌入。...在我们的所有实验中，我们随机屏蔽了每个序列中15%的 WordPiece token。
Maxout是一种可学习的激活函数，其思想在于对每一个神经元的输出，都通过参数进行加权变换，得到的最大值作为最终输出。 下图为HMN的结构图： ?...将词汇量限制为Common Crawl语料库中存在的单词，并将词汇表外单词的嵌入设置为零。在训练期间使用最大序列长度600，对于所有循环单元，maxout层和线性层使用隐藏状态大小200。...所有LSTM都随机初始化参数，初始状态为零。Sentinel向量在训练期间随机初始化和优化。...EM计算模型预测的答案与真实答案之间确切字符串的匹配，F1计算预测答案中的单词与真实答案之间的重叠。...因为一个文档-问题对可能对应几个真实答案，所以EM和F1被视为对应文档-问题对的所有真实答案中的最大值。 与其他模型相比，SQuAD数据集的DCN模型的性能如下表所示。
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