怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...为什么需要建立索引 首先，我们都知道建立索引的目的是为了提高查询速度，那么为什么有了索引就能提高查询速度呢？ 我们来看一下，一个索引的示意图。 ?...如果我有一个SQL语句是：select * from Table where id = 15 那么在没有索引的情况下其实是会进行全表扫描的，就是挨个去找，直到找到id=15的这条记录，时间复杂度是O(n...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？...上面总结了MySQL的索引的数据结构，这次就可以说第二个问题了，因为这个问题其实和MySQL的索引还是有一定的关系的。
大家好，我是年年。如果被问到“CommonJS和ES Module的差异”，大概每个前端都都背出几条：一个是导出值的拷贝，一个是导出值的引用；一个是运行时加载，一个是静态编译......这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？ 引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化 首先说说为什么会有两种模块化规范。...循环引入 和CommonJS一样，发生循环引用时并不会导致死循环，但两者的处理方式大有不同。...结语 回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存
例如，我们可以对收到的邮件进行分类，标注哪些是希望自己收到的，哪些是垃圾邮件，然后用这些数据训练分类模型，实现一个垃圾邮件过滤器，这样以后再收到邮件，就不用自己去确认它是不是垃圾邮件了，过滤器就能帮你搞定...attribute_means = X.mean(axis=0) 我们得到了一个长度为 4 的数组，这正好是特征的数量。数组的第一项是第一个特征的均值，以此类推。...因为有 40 个这样的个体分别属于 A 类和 C 类。特征值为 1 时，计算方法类似，不再赘述；其他各特征值最可能属于的类别及错误率的计算方法也一样。...return most_frequent_class, error 对于某项特征，遍历其每一个特征值，使用上述函数，就能得到预测结果和每个特征值所带来的错误率，然后把所有的错误率累加起来，就能得到该特征的总错误率...return most_frequent_class, error def train_on_feature(x, y_true, feature_index0): # 接下来找出给定特征共有几种不同的取值
但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能，之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的，但是搜出来还是没有我想要的。...我的天，为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动划分数据集了。...class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。...组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。...每个采样器子类都需要提供 iter 方-法以方便迭代器进行索引 和一个 len方法 以方便返回迭代器的长度。
这很容易理解，不同的kernel想获取不同范围内词的关系；和图像不同的是，nlp中的cnn的kernel的宽(w)一般都是图像的宽，也就是word2vec的维度，这也可以理解，因为我们需要获得的是纵向的差异信息...每句句子虽然本身长度不同，经过这步都转换成相同长度的list。...06 代码重构 6.1 为什么重构 首先要明确重构代码的目的：我不是真的认为Yoon Kim的代码写的不好，我也不认为我重构完以后架构有多好；我的目的是learn by doing，通过重构代码加深对代码的理解...3、为什么没有模型的类？模型的行为类似于具体某层的行为，一层可以是类，为什么很多层组装以后反而装在一个方法里？我们也可以写一个模型类。 4、模型的结构参数为什么由方法参数传入？...），有兴趣可以去看看。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 KNN算法实现鸢尾花数据集分类 一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。...（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4...因此每次运行程序划分不同，导致结果不同 改进： 可使用random设置随机种子，随机一个包含从0到数据集大小的整数列表，保证每次的划分结果相同。...结果不同，因为每次划分的训练集和测试集不同，具体见random_number()方法。...五、总结 在本次使用python实现knn算法时，遇到了很多困难，如数据集的加载，数据的格式不能满足后续需要，因此阅读了sklearn库中的一部分代码，有选择性的进行了复用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 pytorch实现textCNN 1. 原理 2....不过后来发现跟pytorch很相关的有个包torchtext能够很方便的做到这几步，所以直接来介绍用这个包的做法。 在贴代码之前先贴两个torchtext的教程。...不过需要注意使用不同大小的卷积核的写法。可以选择使用多个nn.Conv2d然后手动拼起来，这里使用nn.ModuleList模块。其实本质上还是使用多个Conv2d然后拼起来。...##每个词向量长度 Cla = args.class_num ##类别数 Ci = 1 ##输入的channel数 Knum = args.kernel_num...真实的label为[1,0,0,0]，因此交叉熵为20000。所以我们发现这一个错误样例的loss就会这么大。最终的loss大一些也是正常的。
请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...探索数据 要查看我们的训练集中有多少图像，我们可以使用Python len()函数检查数据集的长度: > len(train_set) 60000 这个60000的数字是有意义的，基于我们在 [Fashion-MNIST...这意味着我们每个类有6000个样本。因此，这个数据集被认为是平衡的。如果类具有不同数量的样本，我们将该集合称为不平衡数据集。...我们在张量的第一维看到1的原因是因为需要表示通道的数量。与有3个颜色通道的RGB图像相反，灰度图像只有一个颜色通道。这就是为什么我们有一个1×28×28张量。我们有一个颜色通道，大小是28x28。...这就是为什么我们对变量名使用复数形式的原因。 类型是我们期望的张量。但是，形状与我们在单个样品中看到的形状不同。我们没有一个标量值作为标签，而是有一个带有10个值的一阶张量。
本节代码 什么是迁移学习短视频 Stanford 迁移学习阅读 在上次的动画简介中, 我们大概了解了一些迁移学习的原理和为什么要使用迁移学习....我们在网上下载那1000个分类数据中的猫和老虎的图片, 然后伪造一些猫和老虎长度的数据. 最后做到让迁移后的网络分辨出猫和老虎的长度 (regressor)。...有网友说一些很多链接和图片已经”失联”, 我把我收集到的图片数据打包放在我的百度云, 如果用代码下图片感到有困难的同学们, 请直接在我百度云下载吧....和他提供的 VGG16 train 好了的 model parameters, 你可以在这里下载 这些 parameters (有网友说这个文件下载不了，我把它放在了百度云共享了)....保留了所有 Conv 和 pooling 层, 将后面的所有 fc 层拆了, 改成可以被 train 的两层, 输出一个数字, 这个数字代表了这只猫或老虎的长度.
我们发现每种产品收到的投诉记录的数量是不平衡的。...四、文本表示 分类器和学习算法没办法对文本的原始形式做直接处理，因为它们期望的输入是长度固定且为数值型的特征向量，而不是具有可变长度的原始文本。...12633个特征，代表不同的unigrams和bigrams的tf-idf分数。...__class__....一些错误分类的投诉往往涉及了多个主题（例如，同时涉及信用卡和信用报告两方面的投诉）。
train_data_outcomes的类型是class 'pandas.core.series.Series'> 训练预测和评估 使用tf.contrib.learn.LinearRegressor...换成DataFrame，就会收到下面的错误： AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtype' 由于train_data_outcomes...的参数和上面两种方式不同，因为这个没有input_fn，查看api，依旧看不懂类型这回事，但是我看懂了里面的方法，如果不定义x和y，就需要input_fn，如果定义了，就可以不用input_fn，所以我尝试用...精度如何评估 我不关心loss的值，我只希望它能输出一个正确率，分数或小数都可以，但是我只能用最笨的办法，把输出和真实的输出用程序比一遍，但是我似乎发现evaluate有直接输出的功能，但是不会用，希望会的同学指点下...generate类型有啥好处，为什么要返回一个这个类型的对象？ 原文链接：https://www.jianshu.com/p/5e325f593926
总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。...这里说明为什么上面将长度为192的代码分成三个长度为64的在重整成一个三维矩阵加载进第一个卷积层： 在鸢尾花分类的时候是有三大个明显特征的，这里用长、宽、高代替，因为原本是什么，本人记不清楚了，懒得去查...那么问题来了，这是在训练振动信号不用将192长的信号再分成三段了，于是本人将代码进行改变，将原本reshape部分删除，将第一个卷积层的输入改成1维，中间过程不堪入目，终于两天后我放弃了，总是维度有问题...关于振动信号采用激活函数tanh是因为，本人尝试了relu,和sigmod但发现，效果并没有tanh好，为什么不好，同样好在哪里，就不一一赘述了。...可以看出预测的和原本的不太一致，预测过程中将第一行直接转移到了最后一行，奇奇怪怪令人不解，其中还有个预测的概率为0.6多。这样就在研究我的课题时变相的迈了一小步。
1.2 字符数量 选择字符数量作为特征的原因和前一个特征一样。在这里，我们直接通过字符串长度计算每条推文字符数量。...注意这里字符串的个数包含了推文中的空格个数，我们根据需要自行去除掉。 1.3 平均词汇长度 我们接下来将计算每条推文的平均词汇长度作为另一个特征，这个有可能帮助我们改善模型。...例如,当我们计算字词汇数量时,“Analytics”和“analytics”将被视为不同的单词。...例如,“Analytics”和“analytcs”将被视为不同的单词,即使它们在同一意义上使用。 为实现这一目标,我们将使用textblob库。...因此,为了学习的目的,我只显示这种技术运用在前5行的效果。
这也是为什么很容易绘制规则并将其展示给涉众，这样他们就可以很容易地理解模型的底层逻辑。当然，只要树不太深。 使用scikitlearn和matplotlib的组合，可视化决策树非常简单。..., y_train) 现在我们有了一个合适的决策树模型，我们可以继续可视化的树。...通过这种方式，我们可以看到类是如何通过来分割的。x轴的小三角形是拆分点。在第一个柱状图中，我们可以清楚地看到，所有观察到的刚毛类的花瓣长度都小于2.45厘米。...我们使用一组不同的地区来预测波士顿某些地区的房价中值。...我相信使用这个库创建的图对于那些不经常使用ML的人来说更容易理解，并且可以帮助向涉众传达模型的逻辑。 还值得一提的是，dtreeviz支持XGBoost和Spark MLlib树的一些可视化。
： 我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构 拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？ 不算彻底的解答： 也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。 刨根问底：想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！ AI从入门到放弃，这也只是沧海一粟，你怕了吗？
前言 阅读本文的基础： 我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构 拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？ 不算彻底的解答： 也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。 刨根问底： 想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！
belt, pathetic service.”在这里，两句话的长度是不同的。...，我将简要地回顾一下。...函数__init__采用word2id映射和train路径。然后，init调用reader获取与句子对应的数据和标签。 函数__len__ 返回整个数据集的长度，即self.data。...，在一个元组列表中，每个元组可以有不同的大小，但在张量中，所有维度的大小都必须相同才能合并它们。...collate_fn自动获得一个名为data的输入，这是一个长度等于batch size的元组列表。每个元组包含数字张量及其相应的标签。 为了简单起见，我们将它们分别称为sequence和label。
：我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构 拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？ 不算彻底的解答： 也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。 刨根问底：想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！ AI从入门到放弃，这也只是沧海一粟，你怕了吗？
从以上两种表述中，人们很容易就能看出“bank”有两种不同的含义;然而，机器不能区分，因为上面提到的词嵌入使用相同的标记“bank”，而不管他们的上下文意义。...与RNN、LSTM、CNN等深度学习模型相比，BERT的发展速度要快得多。作为高层次的理解，BERT有两种不同的架构变体:BERT base和BERT large。...如您所见，两个目标标签被标记到最后的记录，这就是为什么这种问题称为多标签分类问题的原因。...同时，设置将用于模型训练的参数。由于我更喜欢使用2*base数字，因此最大长度设置为16，这涵盖了大部分“ TITLE”长度。训练和有效批处理大小设置为32。...我从lr=0.00001开始学习。您可以随意尝试不同的值以提高准确性。
为什么要迁移学习 传统的机器学习/数据挖掘只有在训练集数据和测试集数据都来自同一个feature space（特征空间）和统一分布的时候才运行的比较好，这意味着每一次换了数据都要重新训练模型，太麻烦了。...迁移学习的方法 迁移学习的方法有许多，通过source target domain task不同情况的组合都有不同的方法，在这里我就简述一下一般迁移学习的方法流程。...一个以VGG为背景的迁移学习的例子 我先稍微介绍一下VGG：VGG 是视觉领域竞赛 ILSVRC 在 2014 年的获胜模型，以 7.3% 的错误率在 ImageNet 数据集上大幅刷新了前一年 11.7%...我从网上下载了将近1000张猫和老虎的照片，然后伪造了一些猫和老虎长度的数据，最后让迁移后的网络分辨出猫和老虎的长度。...我保留了VGG前面的卷积尺化层，只是把后面的全连接层给拆了，改成可被train的两层，输出一个数字，这个数字代表这只猫或者老虎的长度。
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