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    bootStrapTableJs 怎么引入VUE进行做项目

    首先这是一款处理表格的js,我们如果写element习惯了会发现其实表格的处理是业务中相对简单的,他没有什么很强的交互,就是拿到数据,按照头部和body对应起来就可以了,更新什么的也是没关系的,因为毕竟可以拿到当前行的数据,调更新接口就可以了,表格能说的就是分页的操作了,很多的js处理这块都不是很友好,分页可以分为客户端分页和服务端分页,一般相对大一点的项目会服务端分页,原因也很简单,每一次拿到的数据都不是很多,都是一页的数据,我们默认一般是5-20条就不少了,这样对页面渲染的压力也不大,但是如果项目或者数据不是很大的情况下还是建议是客户端分页,这样的好处是减少页面的请求次数,提升页面的性能,今天介绍的bootStrapTableJs是一款既可以客户端分页也可以服务端分页的神器,还支持客户端或者服务端模糊搜索等功能

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    在表格数据上,为什么基于树的模型仍然优于深度学习?

    机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法,如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习?本文给出了这种现象背后的原因,他们选取了 45 个开放数据集,并定义了一个新基准,对基于树的模型和深度模型进行比较,总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而,在处理表格数据上,深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点,因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微,不能与深度学习模块联合训练,因此创建特定于表格的深

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    每日论文速递 | 【ICLR24】用语言模型预测表格Tabular

    摘要:深度神经网络(DNNs)的可迁移性在图像和语言处理领域取得了显著进展。然而,由于表格之间的异构性,这种DNN的优势在表格数据预测(例如回归或分类任务)方面仍未充分利用。语言模型(LMs)通过从不同领域提炼知识,具有理解来自各种表格的特征名称的能力,有望成为在不同表格和多样化预测任务之间转移知识的多才多艺的学习者,但它们的离散文本表示空间与表格中的数值特征值不兼容。在本文中,我们介绍了TP-BERTa,这是一个专门针对表格数据预测进行预训练的LM模型。具体而言,一种新颖的相对大小标记化将标量数值特征值转换为精细离散的高维标记,而一种内部特征注意方法则将特征值与相应的特征名称集成在一起。全面的实验证明,我们的预训练TP-BERTa在表格DNNs中表现出色,并且在典型的表格数据领域与梯度提升决策树模型相竞争。

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