（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用transformer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料...） 基于tensorflow的中文文本分类 数据集：复旦中文语料，包含20类 数据集下载地址：https://www.kesci.com/mw/dataset/5d3a9c86cf76a600360edd04.../content 数据集下载好之后将其放置在data文件夹下； 修改globalConfig.py中的全局路径为自己项目的路径； 处理后的数据和已训练好保存的模型，在这里可以下载： 链接：https:/...checkpint：保存模型目录 |--|--transformer：transformer模型保存位置； |--config：配置文件； |--|--fudanConfig.py：包含训练配置、模型配置、数据集配置...； |--|--|--answer：测试数据； |--dataset：创建数据集，对数据进行处理的一些操作； |--images：结果可视化图片保存位置； |--models：模型保存文件； |--process
前言：主要介绍TensorFlow的基础知识，深度学习的基本知识将在后面进行一一介绍 什么是TensorFlow？...为了更好理解它，从以下几个方面介绍： 1.TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...也就是：“Data Flow Graphs”，表示TensorFlow是一种基于图的计算框架，其中节点（Nodes）在图中表示数学操作，线（Edges）则表 示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor...什么是数据流图？ 官网给出的一个示例，截图如下： ?...2 张量（Tensor）：TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化 的多维数组。
然后，在2018年的TensorFlow开发者峰会上，Chris Lattner（LLVM的作者，Clang和Swift）宣布了Swift for TensorFlow - 将TensorFlow API...因此，感觉我的个人偏见已经过验证，我开始寻找Swift的标准Python数据科学库（matlibplot，numpy，scipy，pandas，scikit-learn）的等价物。...Nifty（演示） - 是一个用于Swift编程语言的通用数值计算库，考虑到性能和易用性。...Swift-AI - Swift AI是一个完全用Swift编写的高性能深度学习库。...swix（主页） - Swift矩阵和机器学习库 还没有找到Pandas或Matlibplot的等价物，但我确信这只是时间问题。
github地址：https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1、熟悉数据 msra数据集总共有三个文件： train.txt：部分数据 当...当前程序上上一级目录，这里为ner import sys sys.path.append(BASE_DIR) print(BASE_DIR) import codecs import re import pandas...yield item all_words = list(flat2gen(datas)) #获得包含所有字的列表 sr_allwords = pd.Series(all_words) #转换为pandas...测试集、验证集================================== #from sklearn.model_selection import train_test_split #x_train...需要注意的是上面的训练、验证、测试数据都是从训练数据中切分的，不在字表中的字会用'unknow'的id进行映射，对于长度不够的句子会用0进行填充到最大长度。
pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0 当然，升级可能会破坏部分代码，因为这次发布的是主要版本，所以请务必小心。...1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 我最喜欢的新功能是改进后的 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1.
RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性分布式数据集。...你不好理解的话，可以把RDD就可以看成是一个简单的"动态数组"（比如ArrayList），对其操作，也只需要 调用它的方法而已，和java中的ArrayList一样。...但它与一般动态数组的区别在于:RDD是分布的。弹性是指的是数据自动在内存和磁盘切换， task如果失败会进行特定次数的重试。如果在某个节点发生错误，RDD会自动在不同的节点中重试。
这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表，包含了60多个字段。数据集下载链接：数据集 1、DataFrame.info() 这个函数可以输出读入表格的一些具体信息。...这对于加快数据预处理非常有帮助。...matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('dataset/soccer/train.csv') print(data.query('lw>cf')) # 这两个方法是等价的...print(data[data.lw > data.cf]) # 这两个方法是等价的 3、DataFrame.value_counts() 这个函数可以统计某一列中不同值出现的频率。...9 72 155 543 72 163 188 71 Name: potential, dtype: int64 值得注意的是，
是的，有人对深度学习的局限性提供了一个证据：那就是当你数据比较少的时候，深度学习的作用相比较于其他传统的方法并没有什么优势，相反效果还不如传统的方法。...提出这个说法的作者利用两种方法进行了测试，测试的数据集是MNIST，测试计算机是否能正确识别0和1，采用的方法分别是： 5层的深度神经网络，活函数是双曲正切函数； 另一种方法使用的是李加索变量选择方法，...上面的文件中，train数据集是161 x 168，第一行是x轴的坐标我们不用理会只需要y轴的数据，每40个数据组是一类也就是 2-41、42-81、82-121、122-161，一共四类。...而test数据集是81×168，第一行同样是x坐标我们不管，每20个数据组是一类(和train数据组顺序上类别是一样的)。也就是说我们一共有四类信号要进行分类。 label分别为：0、1、2、3....当然，数据集扩充是针对含信息量很丰富的信息来实现的，如果信息都像我们之前使用的一维信号一样，一般就没有必要扩充了。
在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库...测试数据集如下：分别使用 Pymysql、Pandas、Arrow Flight SQL 对不同类型数据的传输进行了测试，测试结果如下：从测试结果来看，Arrow Flight SQL 在所有列类型的传输上都展现出了显著的性能优势...Python在 Python 中，通过 ADBC Driver 连接到已支持 Arrow Flight SQL 的 Doris 后，可以使用多种 ADBC API 从 Doris 加载 Clickbench 数据集到...dbapi_adbc_execute_fetch_df()dbapi_adbc_execute_partitions()执行结果如下（忽略重复输出），从 Doris 加载 100 万行 105 列 780M 的 Clickbench 数据集...其原因是 Arrow 数据格式与 Doris 中的 Block 数据格式的转换速度非常快，相较于 CSV 与 Block 格式之间的转换，其速度提升了 10 倍之多，并且 Arrow 数据格式对 Map
如果你搜索它可以发现这个GSE130000数据集其实早在2020年8月21日 就公开了，而且我们的学徒还拿它练习过 ： GSE130000 - GEO Accession viewer 2020年8月...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 接下来作者的重心是描述...有意思的是，我在搜索这个GSE130000数据集的时候发现了一个基于它的单细胞数据挖掘文章，标题是：《Single-Cell RNA-Sequencing Portraying Functional Diversity...因为这个数据挖掘文章是早于公共数据集原始文献，所以理论上研究者们没办法去参考公共数据集原始文献的分析方法。...，这样的肿瘤免疫微环境分析工具我们讲了很多了，目录是： estimate的两个打分值本质上就是两个基因集的ssGSEA分析 针对TCGA数据库全部的癌症的表达量矩阵批量运行estimate 不同癌症内部按照
数据清洗是大多数数据科学问题中必不可少的一部分。 首先，使用pandas（Dataframe）读取数据并查看： 实际数据 这是一个含60列数据的完整数据的子集。...我们可以使用以下dataframe.info()方法来查看列的数据类型： 可以看到，其中有一些明确包含数字（例如ft²）的列被存储为objects。...接下来就可以对我们的数据进行探索性分析了。探索性数据分析（EDA）是分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用可视化的方法。...简而言之，EDA的目标是了解我们的数据可以告诉我们什么，以帮助我们合理选择和使用数据特征。...+项目实战（上篇） ● TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程（文末有惊喜） ● 入门 | Tensorflow实战讲解神经网络搭建详细过程 ---- Tips
Python可视化数据分析07、Pandas_CSV文件读写 前言 博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于...PyCharm Community Edition 2021.2 数据库：MySQL5.6 目录 Python可视化数据分析07、Pandas_CSV文件读写 前言 环境需求 CSV文件 CSV文件操作...CSV文件操作 在Pandas模块中，使用to_csv()函数将DataFrame对象写入到CSV文件。...df[df.name == "春梦"]) # 排序·True正序False倒序 print(df.sort_values(by=["age"], ascending=False)) # 在第二列【下标是1...sex", "name", "age", "introduce"]) df.loc[3] = value print(df) # 条数 print(len(df)) <bound method DataFrame.info
简介 毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，...2.1 新增StringDtype数据类型 一直以来，pandas中的字符串类型都是用object来存储的，这次更新带来的新的更有针对性的StringDtye主要是为了解决如下问题： object类型对于字符串与非字符串混合的数据无差别的统一存储为一个类型...object型，接下来我们使用astype方法分别对两列强制转换类型为string，看看在我们的新版本中会发生什么（注意，在1.0.0版本中StringDtype的简称为string）： # 对V1进行强制类型...markdown表格导出 在新版本的pandas中新增了一个很有意思的方法to_markdown()，通过它我们可以将表格导出为markdown格式，下面是一个例子： df = pd.DataFrame...2.4 美化info()输出 新版本的pandas对DataFrame.info()输出内容进行了美化，增强了使用体验： df = pd.DataFrame({"int_col": [1, 2, 3],
本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 毫无疑问pandas已经成为基于Python...的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，新增了一些崭新的特性，更加专注于高效实用的数据分析...图3 可以看到在数据读入阶段两列都被当作object型，接下来我们使用astype方法分别对两列强制转换类型为string，看看在我们的新版本中会发生什么（注意，在1.0.0版本中StringDtype...图6 2.2 markdown表格导出 在新版本的pandas中新增了一个很有意思的方法to_markdown()，通过它我们可以将表格导出为markdown格式，下面是一个例子： df = pd.DataFrame...2.4 美化info()输出 新版本的pandas对DataFrame.info()输出内容进行了美化，增强了使用体验： df = pd.DataFrame({"int_col": [1, 2, 3
为了帮助用户避免在添加@tf.function时重写代码， AutoGraph 会将部分Python构造转换为他们的TensorFlow等价物。...组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。否则，tf.data.Dataset是从磁盘传输训练数据的最佳方式。...数据集是可迭代的(不是迭代器)，在Eager模式下和其他Python迭代一样工作。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。...要了解有关TensorFlow 2.0的更多信息，我们还推荐这些近期文章： 向TensorFlow提供贡献：SIG、RFC、测试和文档 什么是TensorFlow 2.0中的符号和命令式API？
机器学习算法备忘录 7、数据科学Python Python数据科学备忘录 大数据备忘录 8、TensorFlow 2017年5月，Google宣布推出第二代TPU，同时TPU可以在Google Compute...Chollet解释说，Keras被认为是一个接口，而不是一个端到端的机器学习框架。它提供了更高级别，更直观的抽象集合，使得无论后端科学计算库是什么，都可以轻松配置神经网络。...Numpy备忘录 11、Pandas “Pandas”这个名称来源于“panel data”一词，一个用于多维结构化数据集的计量经济学术语。...Pandas备忘录 12、Data Wrangling Data Wrangling是一款比较好的数据清洗软件。...与dplyr和tidyr结合备忘录 13、SciPy SciPy是建立在NumPy数组对象基础上，是NumPy工具集的一部分，这一工具集还包括Matplotlib，pandas和SymPy等工具，以及扩展的科学计算库集
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...自动应用这些重命名，最简单的方法是使用 TensorFlow 2.0 升级脚本。...避免用户在添加 @tf.function 时重写代码，AutoGraph 会将 Python 构造的一个子集转换成 TensorFlow 等价物。...TensorFlow 2.0 常用的建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X 中的常见使用模式是 “kitchen sink” 策略，即预先列出所有可能计算的并集，然后通过 session.run...除此之外，tf.data.Dataset 则是从磁盘传输训练数据的最好方法。数据集是可迭代的（不是迭代器），工作方式与其他 Python 循环类似。
首先要介绍的第一个库是 TensorFlow。 1.TensorFlow 什么是 TensorFlow？...Keras 还为编译模型、处理数据集、图形可视化等提供了一些最佳实用程序。 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...10.Pandas 什么是 Pandas？ Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。...这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。Pandas 有许多内置的分组、数据组合、过滤和时间序列功能的函数。...Pandas 的特征 Pandas 确保了整个数据处理的过程更加容易。对诸如重索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是 Pandas 的特色亮点之一。 Pandas 被用在哪里？
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