让我们开始Django文档教程中的投票案例吧。 可以在https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/intro/tutorial01/ 查看原教程。...我们将创建一个投票网站, • 用户可以查看和投票 • 你可以管理投票内容。 如果你看过了上一篇Django快速入门,应该已经安装好了Django,我们开始吧。...创建投票应用 在Django中,每一个应用(app)都是一个Python包。...第2部分(模型) 我们将设置数据库,创建第一个模型,并快速介绍Django自带的后台界面。 数据库设置 打开 mysite/settings.py,它包含了Django项目设置。...创建模型 在这个投票应用中,需要创建两个模型来表示我们的数据:问题(Question)和选项(Choice)。Question模型包括问题描述和发布时间。Choice模型包括选项描述和当前得票数。
作者 | 雨下 整理 | NewBeeNLP 之前有一段时间做过双塔的召回模型[1],线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。...对主流召回模型的分享整理在:总结下自己做过的深度召回模型 双塔模型在训练时是对一个batch内样本训练。...最近,有两篇文章提出了双塔模型扩量负样本的方法。这两种方法我也曾尝试过,线下线上指标也有一定的提升。 一、Two Tower Model 再介绍其它方法之前,先回顾一下经典的双塔模型建模过程。...图1:双塔模型batch采样 二、Mixed Negative Samping(MNS) MNS[2]与双塔模型[1]出自谷歌团队的同一批作者。...文中提到,双塔模型的计算优势在于利用了batch内的负样本,减小的计算量。如果我们想扩大batch内样本个数,加大负样本个数,需要很多的内存。
朋友~ 引言: 上周我的一个朋友第N 次向女生表白遭到拒绝,作为好朋友的我除了同情之外觉得应该做点什么。...之前一次聊天受到 菠菜 的启发,加上出于对数学的兴趣,我对女生“选择与拒绝”的策略试着做了一个简单的建模,并得出比较有意义的结论。 摘要 每一个女生都渴望找到自己心中的白马王子,找到自己一生的幸福。...关键词 炮灰模型、排列、选择 模型假设 众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的,把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化,并做出一些合理的假设,考虑比较简单的一种情况。...基于上面这些假设和模型,我们提出这样一种策略:对于最先表白的M 个人,无论女生感觉如何都选择拒绝;以后遇到男生向女生表白的情况,只要这个男生的编号比前面M 个男生的编号都大,即这个男生比前面M个男生更适合女生...(在这种模型中,前面M 个男生就被称为“炮灰”,无论他们有多么优秀都要被拒绝) 模型建立 在这一部分中,根据上面的模型假设,我们先找到对于给定的M 和N(1<M<N) ,女生选择到Mr.
引言 上周我的一个朋友第N 次向女生表白遭到拒绝,作为好朋友的我除了同情之外觉得应该做点什么。...之前一次聊天受到 菠菜 的启发,加上出于对数学的兴趣,我对女生“选择与拒绝”的策略试着做了一个简单的建模,并得出比较有意义的结论。 每一个女生都渴望找到自己心中的白马王子,找到自己一生的幸福。...关键词 炮灰模型、排列、选择 模型假设 众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的,把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化,并做出一些合理的假设,考虑比较简单的一种情况。...基于上面这些假设和模型,我们提出这样一种策略:对于最先表白的M 个人,无论女生感觉如何都选择拒绝;以后遇到男生向女生表白的情况,只要这个男生的编号比前面M 个男生的编号都大,即这个男生比前面M个男生更适合女生...(在这种模型中,前面M 个男生就被称为“炮灰”,无论他们有多么优秀都要被拒绝) 模型建立 在这一部分中,根据上面的模型假设,我们先找到对于给定的M 和N(1<M<N) ,女生选择到Mr.
模型 Django 提供了一个抽象的模型 ("models") 层, 什么是模型层?...如何创建模型?...每个模型都是一个 Python 的类,这些类继承 django.db.models.Model 模型类的每个属性都相当于一个数据库的字段 利用这些,Django 提供了一个自动生成访问数据库的 API...settings.py中增加数据库的连接信息(我这里使用的是mysql) DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql...所以需要安装一些环境的依赖 # 因为我现在的Django版本是3.x会出现一些版本不对应的情况,所以我将版本降到了2.1.7 ,没有这个问题的需要此操作 $ pip3 install Django==2.1.7
clean user_profile = self.instance.user_profile File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/django...解决方案根据错误信息,可以发现问题是 FilterForm 是一个绑定表单,需要有一个模型实例作为上下文。在测试用例中,没有为 FilterForm 设置模型实例。...替换为一个有效的模型实例。...distance':30} filterform = FilterForm(form_data) filterform.instance = Filter() # 创建一个 Filter 模型实例...常见的解决方案涉及遍历并比较两个列表中的每个元素,但我们希望探索更具数学性、高效的方法。解决方案集合交集法:一种常用方法是使用集合的交集运算。我们可以将每个列表的坐标视为一个集合,计算它们的交集。
Doris的表模型和MySQL的存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同的表模型擅长处理不同的数据方式. 如何能高效的查询, 直接取决于选择的表模型....表一旦创建, 表模型不能更改. 1. Doris表中字段分类 在Doris表中, 字段被人为的分为2种: Key和Value. Key也就是俗称的维度, Value是指标....Doris目前支持三种表模型 AGGREGATE 聚合模型, 聚合模型支持Value列在导入数据时, 按照指定的聚合类型聚合数据, 达到预先聚合数据, 提高查询的目的....UNIQUE 唯一模型, 其实是聚合模型的一个特例, 在唯一模型中, 所有的Value列会按照REPLACE的方式聚合, 也就是除了UNIQUE KEY之外的列, 都是新数据替换旧数据....唯一模型是解决数据有主键, 除了主键之外的都替换的情况, 同时也可以保存明细. 3. DUPLICATE 明细模型, 很多时候数据是没有主键、也不需要预先聚合的明细.
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的F对象、Q对象、聚合查询等功能。...但是没有讲到两张表的关联查询的实现,这个在模型里面该怎么处理呢?...在进行关联查询之前,首先要了解一下模型之间的关联关系,以及相应的操作。...模型如何实现多对多的关联之后,下面来看看怎么关联查询。...模型的关联查询,也只是查询多类一方的单独数据而已。
把模型拟合到训练数据上是一方面,但怎么才能知道模型在未知数据上的泛化性能呢?如何针对手头的问题在不同算法间选择出最好的模型呢?模型评估当然不会是机器学习通向的终点。...理想情况下,模型的估计性能说明了它在未知数据上的表现如何——在机器学习的应用或新算法的开发中,对未来数据进行预测通常是我们想要解决的主要问题。...从中可以验证上文的发现,测试集样本数减少会使模型性能估计方差增大,同时训练集样本减少会使得模型估计偏向悲观。 ▌2.4 Bootstrap方法和经验置信区间 如何才能获得性能估计的置信区间呢?...另一个超参数是正则化参数估计的值。 在训练集上运行算法时更改超参数的值可能会产生不同的模型。从一组由不同的超参数值产生的模型中寻找最佳模型的过程称为模型选择。...很多研究都在比较k-fold交叉验证中k值选择如何影响模型性能估计的方差和估计偏差。不过,天下没有免费的午餐。
01 简介:基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心,无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题,我认为其共同点是:做出足够好的预测。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型的泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过的样本做出好的预测?还有,我们如何选择好的模型呢?...本文将概述这类技术和选择方法,并介绍如何将其应用到更大的工程中,即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」...因此,我们可以比较不同的算法,选择其中性能最优的模型;或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能,但是它们需要使用的方法是不同的。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而,本文的一个要点就是,如果偏差对所有模型的影响是等价的,那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。
1 简介:基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心,无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题,我认为其共同点是:做出足够好的预测。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型的泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过的样本做出好的预测?还有,我们如何选择好的模型呢?...本文将概述这类技术和选择方法,并介绍如何将其应用到更大的工程中,即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型的性能?」...因此,我们可以比较不同的算法,选择其中性能最优的模型;或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能,但是它们需要使用的方法是不同的。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而,本文的一个要点就是,如果偏差对所有模型的影响是等价的,那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。
摘要:模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法,比如留出方法,但是不推荐用于小数据集。...(一)机器学习的性能评估 如何评估机器学习模型的性能?典型的回答是:第一,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集的标签。第三,计算模型对测试集的预测准确率。...因此,我们可以比较不同的算法,选择其中性能最优的模型;或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里,我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」: 我们想评估泛化准确度,即模型在未见数据上的预测性能。
在Django开发中,经常遇到需要建立不同类型的模型之间的关系的情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂的关系。本文将介绍Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...多态模型的实现方法在Django中,我们可以使用两种方法来实现多态模型:抽象基类和第三方库。方法一:抽象基类Django的抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为的方式。...其中,django-polymorphic 是一个流行的库,可以简化多态模型的实现。...以下是使用 django-polymorphic 实现多态模型的示例:首先,安装 django-polymorphic:pip install django-polymorphic然后,在Django的设置文件中添加以下配置...django-polymorphic 提供了一些额外的功能,如过滤查询、获取所有子类等。总结多态模型是Django中一种强大的工具,可以帮助我们管理复杂的数据关系。
我们将学习如何在 Django 中创建抽象模型类。 Django 中的抽象模型类是一个模型,它用作其他模型继承的模板,而不是一个旨在创建或保存到数据库的模型。...在应用程序中,可以使用抽象模型定义多个模型共享的相似字段和行为。使用 Django,您可以定义一个派生自 Django.db.models 的模型类,以建立一个抽象模型类。...在 Django 中,从抽象模型继承遵循与传统模型相同的准则。超类中声明的所有字段和方法都由子类继承,子类可以根据需要替换或添加它们。开发从抽象模型派生的新模型时,不应将抽象属性设置为 True。...要在 Django 应用程序中使用抽象模型,它必须是已安装应用程序之一的一部分,并且必须通过运行所需的迁移来创建任何新的数据库表或字段。...创建抽象模型类的步骤 步骤 1 - 设置一个继承自 django.db.models 的新类。抽象模型类使用模型。此类可以具有您喜欢的任何名称,但最好使用准确描述它在应用程序中的功能的名称。
Django模型层的字段类型Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中,每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性,并指定了它们在数据库中的数据类型。...Django提供了许多字段类型,包括文本字段、整数字段、日期字段、时间字段等。CharFieldCharField是一个存储字符串的字段类型。...is_published = models.BooleanField(default=False)ForeignKeyForeignKey是一个存储其他模型的主键的字段类型。...它指定了该字段引用的另一个模型的名称。...author字段是一个ForeignKey,它引用了另一个模型Author的主键。
当时我儿子爬的时候,我们也买了垫子,但是始终有味。最后就没用了,铺的就的薄毯子让他爬。...还有就是妈妈选择爬行垫时可以选择无害的PE棉,既防潮又隔冷隔热。外有要有一层塑料膜,能隔绝液体进入垫子内部,而且方便清洗。宝宝每次爬行,一定要记得把宝宝的手擦干净。"...3.2 可供选择的方案 选择平台版还是工具版 选择GPU还是CPU训练,哪一款硬件,单机还是多机,单卡还是多卡,本地还是集群 选择怎样的预制网络 是否需要预训练模型 选择哪一版本的预训练模型 训练数据要多少...4.知道NLP中一维CNN中的卷积核大小、卷积核的个数各指代什么,时序最大池化层如何操作。 5.知道NLP中CNN与LSTM的区别,各擅长处理哪类文本问题。...6.知道为什么BOW模型无法识别词语顺序关系。 7.知道为什么会梯度爆炸,以及如何解决。
choices 一个2元元组的元组或者列表,如果执行 choices , Django 的 admin 就会使用 选择框而不是标准的 text 框填写这个 field。...如果没有给出详细的名称,Django将自动使用字段的属性名来代替他。替代过程中会转换下划线为空格。...和 OneToOneField要求第一个参数是模型的类,所以需要使用verbose_name关键字参数,如: poll = models.ForeignKey(Poll, verbose_name=”...Django会自动大写 verbose_name的首字母。...Django所支持的数据库都是安全的。
模型验证样本是有要求的 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同的处理,即: 模型的验证样本同样需要进行数据清洗、缺失值填充、分类变量WOE转换等处理; 在缺失值进行填补时,需要使用训练集的统计量而不是验证样本的统计量...不单单是逻辑回归模型具有混淆矩阵,只要因变量为离散形式的模型都具有混淆矩阵,混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置的,而是为分类选择模型而设置的,连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...我眼中的ROC曲线 衡量模型效果的指标之一为ROC曲线,一般,ROC曲线的取值在[0.5,1]之间,如果: [0.5,0.7)表示模型效果较低; [0.7,0.85)表示模型效果一般; [0.85,0.95...)表示模型效果良好; [0.95,1)好到这种程度的模型一般不会存在,至少我从来没有遇到过。...营销场景最看重提升度曲线 提升度曲线也是衡量分类模型效果的指标之一,它衡量的是与随机选择相比,模型对于响应的预测能力的好坏程度。一般,提升度曲线越往上、下降越慢表示模型越好。
新建Django的admin后端控制为英文显示,为了可以使其显示中文, 可以将setting.py配置文件修改 LANGUAGE_CODE = 'en-us' TIME_ZONE = 'UTC' 更改为
交叉验证(所有数据分成n等分 ) 最常用的为10折交叉验证 举例: 4折交叉验证(分成4等分时): 最后求出4个准确率的均值 网格搜索:调参数 对模型预设几种超参数组合,每组超参数都采用交叉验证来进行评估...,选出最优参数组合建立模型 API from sklearn.model_selection import GridSearchCV # coding=utf8 import numpy as np...= df[['flight', 'icecream', 'game']].values df_value = np.array(df_value) # test_size=0.25 表示选用25%的数据进行验证...y_test = train_test_split(df_value, df['type'], test_size=0.25) # 切割数据 # 预处理:数据标准化(满足正态分布即标准差为1,平均值为0的数组...print(gc.best_estimator_) # 显示选择最好的模型参数 print(gc.cv_results_) # 显示每个超参数每次交叉验证的结果
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云