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Django快速入门——投票程序(1、2)创建项目&模型

让我们开始Django文档教程中投票案例吧。 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。

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双塔模型如何选择负样本?

作者 | 雨下 整理 | NewBeeNLP 之前有一段时间做过双塔召回模型[1],线上各个指标有了不错提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱召回模型。...对主流召回模型分享整理在:总结下自己做过深度召回模型 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方法。这两种方法也曾尝试过,线下线上指标也有一定提升。 一、Two Tower Model 再介绍其它方法之前,先回顾一下经典双塔模型建模过程。...图1:双塔模型batch采样 二、Mixed Negative Samping(MNS) MNS[2]与双塔模型[1]出自谷歌团队同一批作者。...文中提到,双塔模型计算优势在于利用了batch内负样本,减小计算量。如果我们想扩大batch内样本个数,加大负样本个数,需要很多内存。

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炮灰模型:女生如何选择追求者数学模型

朋友~ 引言: 上周一个朋友第N 次向女生表白遭到拒绝,作为好朋友除了同情之外觉得应该做点什么。...之前一次聊天受到 菠菜 启发,加上出于对数学兴趣,对女生“选择与拒绝”策略试着做了一个简单建模,并得出比较有意义结论。 摘要 每一个女生都渴望找到自己心中白马王子,找到自己一生幸福。...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事情是很复杂,把所有可能影响因素都考虑到几乎是不可能。为此我们先对现实进行简化,并做出一些合理假设,考虑比较简单一种情况。...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M 个人,无论女生感觉如何选择拒绝;以后遇到男生向女生表白情况,只要这个男生编号比前面M 个男生编号都大,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M 和N(1<M<N) ,女生选择到Mr.

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炮灰模型:女生如何选择追求者数学模型

引言 上周一个朋友第N 次向女生表白遭到拒绝,作为好朋友除了同情之外觉得应该做点什么。...之前一次聊天受到 菠菜 启发,加上出于对数学兴趣,对女生“选择与拒绝”策略试着做了一个简单建模,并得出比较有意义结论。 每一个女生都渴望找到自己心中白马王子,找到自己一生幸福。...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事情是很复杂,把所有可能影响因素都考虑到几乎是不可能。为此我们先对现实进行简化,并做出一些合理假设,考虑比较简单一种情况。...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M 个人,无论女生感觉如何选择拒绝;以后遇到男生向女生表白情况,只要这个男生编号比前面M 个男生编号都大,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M 和N(1<M<N) ,女生选择到Mr.

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-- 建表如何选择Doris表模型

Doris模型和MySQL存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同模型擅长处理不同数据方式. 如何能高效查询, 直接取决于选择模型....表一旦创建, 表模型不能更改. 1. Doris表中字段分类 在Doris表中, 字段被人为分为2种: Key和Value. Key也就是俗称维度, 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, 按照指定聚合类型聚合数据, 达到预先聚合数据, 提高查询目的....UNIQUE 唯一模型, 其实是聚合模型一个特例, 在唯一模型中, 所有的Value列会按照REPLACE方式聚合, 也就是除了UNIQUE KEY之外列, 都是新数据替换旧数据....唯一模型是解决数据有主键, 除了主键之外都替换情况, 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、也不需要预先聚合明细.

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深度 | 机器学习中模型评价、模型选择及算法选择

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泛化性能呢?如何针对手头问题在不同算法间选择出最好模型呢?模型评估当然不会是机器学习通向终点。...理想情况下,模型估计性能说明了它在未知数据上表现如何——在机器学习应用或新算法开发中,对未来数据进行预测通常是我们想要解决主要问题。...从中可以验证上文发现,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置信区间呢?...另一个超参数是正则化参数估计值。 在训练集上运行算法时更改超参数值可能会产生不同模型。从一组由不同超参数值产生模型中寻找最佳模型过程称为模型选择。...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方差和估计偏差。不过,天下没有免费午餐。

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综述:机器学习中模型评价、模型选择与算法选择

01  简介:基本模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活中心,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,认为其共同点是:做出足够好预测。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过样本做出好预测?还有,我们如何选择模型呢?...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工程中,即典型机器学习工作流。 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性能?」...因此,我们可以比较不同算法,选择其中性能最优模型;或者选择算法假设空间中性能最优模型。 虽然上面列出三个子任务都是为了评估模型性能,但是它们需要使用方法是不同。...本文将概述解决这些子任务需要不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型泛化性能。然而,本文一个要点就是,如果偏差对所有模型影响是等价,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

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综述 | 机器学习中模型评价、模型选择与算法选择

1 简介:基本模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活中心,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,认为其共同点是:做出足够好预测。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过样本做出好预测?还有,我们如何选择模型呢?...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工程中,即典型机器学习工作流。 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性能?」...因此,我们可以比较不同算法,选择其中性能最优模型;或者选择算法假设空间中性能最优模型。 虽然上面列出三个子任务都是为了评估模型性能,但是它们需要使用方法是不同。...本文将概述解决这些子任务需要不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型泛化性能。然而,本文一个要点就是,如果偏差对所有模型影响是等价,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

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推荐|机器学习中模型评价、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)机器学习性能评估 如何评估机器学习模型性能?典型回答是:第一,将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二,预测测试集标签。第三,计算模型对测试集预测准确率。...因此,我们可以比较不同算法,选择其中性能最优模型;或者选择算法假设空间中性能最优模型。 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「3 个目标」: 我们想评估泛化准确度,即模型在未见数据上预测性能。

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Django多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型

Django开发中,经常遇到需要建立不同类型模型之间关系情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂关系。本文将介绍Django多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...多态模型实现方法在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抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为方式。...其中,django-polymorphic 是一个流行库,可以简化多态模型实现。...以下是使用 django-polymorphic 实现多态模型示例:首先,安装 django-polymorphic:pip install django-polymorphic然后,在Django设置文件中添加以下配置...django-polymorphic 提供了一些额外功能,如过滤查询、获取所有子类等。总结多态模型Django中一种强大工具,可以帮助我们管理复杂数据关系。

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如何Django 中创建抽象模型类?

我们将学习如何Django 中创建抽象模型类。 Django 中抽象模型类是一个模型,它用作其他模型继承模板,而不是一个旨在创建或保存到数据库模型。...在应用程序中,可以使用抽象模型定义多个模型共享相似字段和行为。使用 Django,您可以定义一个派生自 Django.db.models 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准则。超类中声明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一一部分,并且必须通过运行所需迁移来创建任何新数据库表或字段。...创建抽象模型步骤 步骤 1 - 设置一个继承自 django.db.models 新类。抽象模型类使用模型。此类可以具有您喜欢任何名称,但最好使用准确描述它在应用程序中功能名称。

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NLP领域任务如何选择合适预训练模型以及选择合适方案【规范建议】【ERNIE模型首选】

当时儿子爬时候,我们也买了垫子,但是始终有味。最后就没用了,铺薄毯子让他爬。...还有就是妈妈选择爬行垫时可以选择无害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,一定要记得把宝宝手擦干净。"...3.2 可供选择方案 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 选择怎样预制网络 是否需要预训练模型 选择哪一版本预训练模型 训练数据要多少...4.知道NLP中一维CNN中卷积核大小、卷积核个数各指代什么,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。

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眼中模型评估

模型验证样本是有要求 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同处理,即: 模型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,需要使用训练集统计量而不是验证样本统计量...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模型都具有混淆矩阵,混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置,而是为分类选择模型而设置,连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...眼中ROC曲线 衡量模型效果指标之一为ROC曲线,一般,ROC曲线取值在[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)好到这种程度模型一般不会存在,至少从来没有遇到过。...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指标之一,它衡量是与随机选择相比,模型对于响应预测能力好坏程度。一般,提升度曲线越往上、下降越慢表示模型越好。

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模型选择与调优

交叉验证(所有数据分成n等分 ) 最常用为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%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数组...print(gc.best_estimator_) # 显示选择最好模型参数 print(gc.cv_results_) # 显示每个超参数每次交叉验证结果

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