使用WPS的API转换操作WOrd，在程序中错误提示:检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {000209FF-0000-4B30-A977-D214852036FE} 的组件失败，原因是出现以下错误...: 80040154 没有注册类 (异常来自 HRESULT:0x80040154 (REGDB_E_CLASSNOTREG))。...我就纳闷了我写的转pdf没问题啊，上网看到https://www.cnblogs.com/starpnd/p/3641144.html这篇博客，我去改一大堆注册表，我平时对注册表有洁癖，不喜欢随便乱搞我的注册表...，仔细想了下，原来换个API引用就可以了，我先前引用的是Kingsoft.Office.Interop.Ksoapiv8和Kingsoft.Office.Interop.Wpsapiv8改成Kingsoft.Office.Interop.Ksoapi...和Kingsoft.Office.Interop.Wpsapi就没有提示这个错误了,V8版本代码和office不太一样，还是用非v8版本吧，office的API函数很容易移植过来
首先，我们需要指向包含文章的文件夹，在我的目录中，名为「maelfabien.github.io」。 B.句子标记 然后，打开每一篇文章，并将每一篇文章的内容添加到列表中。...目前的过程如下： ? 句子拆分 c. N-gram 创建 然后，我的想法是根据一起出现的单词创建 N-grams。...序列长度 在单个句子中，很少有例子会超过 200 个单词。如果把最大序列长度设为 200 会如何？...在 GPU 上（例如在 Colab 中），你应该修改使用的 Keras LSTM 网络，因为它不能在 GPU 上使用。...model.add(CuDNNLSTM(100))... 我倾向于在几个步骤中停止训练，以便进行样本预测，并在给定交叉熵的几个值时控制模型的质量。 以下是我的结果： ?
首先导入以下软件包： a．载入数据 我写的每篇文章的文件头都使用了以下模板： ? 这是我们通常不希望出现在我们的最终数据集中的内容。我们想要关注的是文本本身。...在我的目录中，这个文件夹名为「maelfabien.github.io」。 b. 句子 token 化 然后，打开每篇文章，将每篇文章的内容都附加到一个列表中。...为了实现这一目标，我们需要： 在语料库上使用一个 token 化程序，为每个 token 都关联一个索引 将语料库中的每个句子都分解为一个 token 序列 将一起出现的 token 序列保存起来 下图展示了这个过程...填充 现在我们面临着这样一个问题：并非所有序列都一样长！我们如何解决这个问题呢？ 我们将使用填充（padding）。...构建模型 我们将使用长短期记忆网络（LSTM）。LSTM 有一个重要优势，即能够理解在整个序列上的依赖情况，因此，句子的起始部分可能会影响到所要预测的第 15 个词。
众所周知，Python 应用程序在执行用户的实际操作之前，会执行 import 操作，不同的模块可能来自不同的位置，某些模块的运行可能非常耗时，某些模块可能根本不会被用户调用，因此很多模块的导入纯粹是浪费时间..._load() return dir(module) 代码说明： 类 LazyLoader 继承自 types.ModuleType，初始化函数确保惰性模块将像真正的模块一样正确添加到全局变量中...代码使用： 正常情况下我们这样导入模块： import tensorflow.contrib as contrib 其对应的惰性导入版本如下： contrib = LazyLoader('contrib...', globals(), 'tensorflow.contrib') PEP0690 建议的做法 PEP0690 的提案是在编译器（ C 代码）层面实现，这样性能会更好。...其使用方法有两种。
由于Abhishek是专家，并且这是一个NLP问题，与涉及数值数据的问题相比，探索性数据分析EDA)是比较浅显的问题。 数据科学的新人会从更全面的EDA中收益。...他指出了Kaggle将用于评分提交的评估指标。 在这次竞赛中，Kaggle使用多分类的对数损失函数来衡量提交模型的性能。理想情况下，多类分类模型的对数损失函数为0。 2....TF-IDF将对文本列中的句子出现的单词赋予权重。...当我们试图确定一个特定的句子是由哪个作者写的，诸如“the”这样的词对于任何作者的分类都不重要，因为“the”经常出现并没有揭示很多信息，但是在对HP编写的句子进行分类时，像“Cthulhu”这样的词会非常重要...总结 从这一点开始，Abhishek的内核越来越详细，因此，我将让他解释其他分类模型。
’ has no attribute ‘IntFlag 这个问题有文献1可知，是由于tensorflow 1.4 版本依赖了 enum34 这个库导致的错误，所以我升级为1.7 卸载掉了enum34库...代码都会在临时存放在这里， 所以很多第三方库中如果使用了 __file__ 如下示例：（wordcloud源码） FILE = os.path.dirname(__file__) FONT_PATH...会导致运行时__file__ 指向了上面说的临时文件夹“_MEIxxxxxx”，所以就会报错，说找不到该文件，无法打开。 一劳永逸的办法是修改 spec 文件....y1，是指需要输出到临时文件夹内的相对地址。这里我用了 点符号，代表临时文件夹本身。 这样需要的资源文件就包括进去了，也能正常读取了。 有其他办法是修改源码的，其实是很不优雅的。...四，No module named 'tensorflow.contrib' 这个异常在测试环境是没有的，只有打包之后运行才出现，原因是tensorflow.contrib 这个库是懒加载的，所以打包程序没有包括进去
我们稍后在精确度预测时可以看到，脑电波的个体差异性很强，对于同一个人，模型可以以很高的准确率预测它所没有见过的片段，但如果对一个新的受试者进行这样的预测却可能有较大难度。...由于“没有动作”本身不是6个类之一，我们可以将它单独作为一类添加，或者将所有可能的输出设定为0到1之间的值，使用一个阈值去决定某类动作是否被检测到。...除此之外，时域的模型会接收到大量快速变化的数据，与此同时分类的输出却保持不变。 第一个可能的步骤是使用低通滤波器对数据进行滤波。即使是一个简单的运行均值也会有效。...结论 在这篇文章中，我们对脑电信号EEG做了介绍，这是一种非侵入式的、相对简单的从使用者的头皮上采集的有用信号。...我们看到了一些直观的数据可视化结果，以及怎样使用神经网络从中提取出诸如运动意图这样的特征。
，目标是使用历史贷款申请数据来预测申请人是否会偿还贷款。...你可以下载所有数据，但我们不需要这样做，因为我们使用可以连接到数据的Kaggle内核。 Kernels： 你和其他竞争对手之前完成的工作。在我看来，这是竞赛最有价值的资源。...通过努力成为社区的积极参与者，充分利用所有这些经验！从共享内核到在讨论论坛中提问。尽管让你的工作的公开可能会使你胆怯，但我们通过犯错，收到反馈和改进来学习，这样我们就不会再犯同样的错误了。...这将执行所有代码，向我们显示运行完成的notebook （如果有错误，则显示出现的错误），并保存在运行期间创建的所有文件。...在第一个notebook中，我们只使用主要数据，这将得到一个不错的分数，但后来的工作将必须包含所有数据（这样才更有竞争力）。
LSTM RNN有很多应用，我决定使用自然语言生成，因为我一直想学习如何处理文本数据，而且看到由神经网络生成的文本会很有趣，所以我有了生成泰勒斯威夫特歌词的想法。 什么是LSTM递归神经网络？...LSTM和RNN的一些基本信息之后，我们将开始实现这个想法（Taylor Swift歌词生成器） 我将使用两种方法来构建模型： 从头开始 使用名为textgenrnn的Python的模块 您可以尝试在[...本笔记本 ]中运行代码，我强烈建议您至少看看Colab笔记本。...处理数据集 为了训练LSTM模型，我们需要一个泰勒歌曲歌词的数据集搜索。之后，我在Kaggle找到中了这个很棒的数据集。...dict((i, c) for i, c in enumerate(chars)) chars_int = dict((i, c) for c, i in enumerate(chars)) 获取文本中的字符数和词汇数量
本文作者利用 Kaggle 竞赛中的脑电图数据探索与特定手势对应的脑电图模式，并以此设计神经网络。...curid=845554 作为强数据驱动的学科，最近在相关模式识别任务中取得的「深度学习」新突破为使用「神经网络」分析这些电信号创造了一种新方法。...在这篇文章中，我们首先介绍这一主题：阅读 Kaggle 竞赛（Grasp-and-Lift EEG Detection）提供的 EEG 数据，该竞赛旨在检测哪些 EEG 模式对应特定的手臂和手势动作，如抓取或提起物体...我们将在稍后的准确率预测中看到，脑电波可能非常个性化，因为模型可以非常准确地预测同一个人在没见过的场景中的意图，但如果训练不够多样，那么与新的测试人员进行同样的训练会很困难。...如果每一个动作都低于阈值，则我们就认为没有动作。 ?
层： 主要区别是LSTM使用CPU，而CuDNNLSTM使用GPU，这就是为什么CuDNNLSTM比LSTM快很多的原因，它比LSTM快X15。...改变了，哦，谁宝贝，哦，你离开了， 你一分钟都呆着，在 这些老人的怀抱中留下了鬼影，使我变得坚强， 所以你长大了，我们骗子，我来时没有人完美的一天 不后悔 你 在郊区是个清白的人 是的，别说房子，他在...我们看到使用textgenrnn是多么容易和方便，是的，歌词仍然不现实，但是拼写错误比我们从头开始构建的模型要少得多。...下一个步骤： 现在，在您学习了如何从头开始创建LSTM RNN生成文本，以及如何使用Pyhton模块，如textgenrnn，您可以使用这些知识做很多事情： 尝试使用其他数据集（维基百科文章，莎士比亚小说等...阅读更多关于LSTM RNN的信息 参考文献： 用LSTM递归神经网络生成的Python中的文本 应用介绍LSTMs与GPU的文本生成 使用LSTM RNN生成文本 textgenrnn 用textgenrnn
首先，我们需要指向包含文章的文件夹，在我的目录中，名为「maelfabien.github.io」。...目前的过程如下： ? 句子拆分 c. N-gram 创建 然后，我的想法是根据一起出现的单词创建 N-grams。...序列长度 在单个句子中，很少有例子会超过 200 个单词。如果把最大序列长度设为 200 会如何？...在 GPU 上（例如在 Colab 中），你应该修改使用的 Keras LSTM 网络，因为它不能在 GPU 上使用。...model.add(CuDNNLSTM(100)) ... 我倾向于在几个步骤中停止训练，以便进行样本预测，并在给定交叉熵的几个值时控制模型的质量。 以下是我的结果： ?
一、经常回顾过去的比赛（温故知新） 虽然Kaggle的策略是绝对不会出现两次一模一样的比赛，但经常会出现非常相似的问题的翻版。...如果你有时间回顾很多，你也会很快发现，即使在非常不同的比赛中，一些流行的基准模型似乎总是做得足够好： 卷积神经网络或计算机视觉挑战中更复杂的ResNet或EfficientNet。...WaveNet在音频处理中的挑战（如果你只是使用Mel Spectrogram，也可以很好地用图像识别模型来处理）。 BERT及其衍生产品（RoBERTa等）在自然语言处理中的挑战。...最常见的超参数搜索策略包括： 网格搜索(请永远不要这样做)：对我来说是性能最差的方法，因为对于某些值，你可能会完全错过某个模式或性能的局部峰值，它包括或测试超参数值平均分布在你定义的可能值的区间上。...不要忘记把公共内核也进行装袋。你的集成策略中的模型越多，你就越有可能在私人排行榜中稳操胜券。
内核模块操作相关的命令主要有以下几种： 一、lsmod命令 列出当前已加载的内核模块及其依赖关系和使用情况。...例如将一个名为 hello.ko 的内核模块加载到内核中，可以使用以下命令 [root@localhost ~]# insmod /path/to/hello.ko 其中/path/to 是模块文件所在的目录...如果加载成功，没有输出信息；如果加载失败，会输出错误信息。 ❝「注意」 insmod主要用内核版本在2.4之前的Linux系统加载内核模块。...对于通过此命令加载的Linux内核模块，系统不会自动解决内核模块之间的依赖关系，而且还要求填写详细的模块路径。所以在Linux 2.6内核出现时，此命令已渐渐被遗弃。...例如想将一个名为 hello 的内核模块卸载出内核，可以使用以下命令： [root@localhost ~]# rmmod hello 如果卸载成功，没有输出信息；如果卸载失败，会输出错误信息。
为了修复漏洞,Linux内核合并了一个名为KAISER或PTI(页表隔离page table isolation)的补丁，有效地修复了Meltdown攻击。...然而，PTI性能问题很大程度上取决于当前的任务——这样的大幅下降可能只存在于诸如FSMark这样的复合基准程序中。所以问题是:我们在机器学习应用程序中会看到什么样的性能影响?...在使用Keras的原始操作方面，完全连接和LSTM层几乎没有性能影响，但是卷积下降了10%。...这可能只是在误差范围内，但是其他的内核改进可能会稍微加快它的速度。...这并不是如何让XGBoost在大量内核上执行的完美表达(因为在12个逻辑内核上运行了40个线程)，但是它给出了一个提示:当CPU同时处理许多事情时，PTI会产生更大的影响。
在昨天的学习当中，我们了解了培养一个会说话的语言生成模型所需要的如何创建数据集这一模块，今天我们继续学习构建语言生成模型。...在GPU上(例如在Colab中)， 您应该修改使用的Keras LSTM网络，因为它不能在GPU上使用。...model.add(CuDNNLSTM(100)) ... 我倾向于在几个步骤中停止训练来进行样本预测，并控制给定几个交叉熵值的模型的质量。 以下是我的观察: ?...如果我们在训练中再等一段时间，让损失减小到2.5，然后输入“Random Forest”: Random Forest是一个完全托管的服务，旨在支持大量初创企业的愿景基础设施 同样，生成的内容没有意义，...我想我们已经达到了发展方法的极限： 同样，生成的东西没有任何意义，但是语法结构是相当正确的。 这种损失在大约50个时期之后就会出现分歧，而且从未低于2.5。
Kaggle众包竞赛模式的价值在于，让人们有可能从无穷无尽的建模方法中，寻找到最优解。...Kaggle内核（Kernels）： Kaggle内核目前最主要用于共享模型，以及分析公开数据集平台上的数据。...在2018年，我们希望将Kaggle Kernels建设成为一个强大的独立产品，包括让Kagglers能够使用Kaggle内核与他们自己的私有数据集，访问GPU并支持更复杂的通道。...三位课程制作者Dan Becker、Aleksey Bilogur和Rachael Tatman各自的履历中似乎都没有特别强调计算机或统计背景，其中Rachael Tatman更是本科学习英语专业、之后直博语言学专业...等级1 模型是什么 开始你的机器学习项目 用Pandas选择和筛选数据 跑第一个模型 模型验证 欠拟合、过拟合和模型最优化 随机森林 在比赛中做提交 等级2 处理缺失数据 使用分类数据 XGBoost梯度提升
使用自动特征工程自动创建特征 你读过有关自动特征工程的内容吗？如果没有，那么你会很高兴的。 自动特征工程是执行自动化功能工程的框架。它擅长将时间和关系数据集转换为机 器学习的特征矩阵。 怎么样？...2、dataframe：命名为customers_df 3、index：此参数将表中的主键作为输入 4、time_index：时间索引定义为第一次可以使用行中的任何信息。对于顾客来说，这是加入日期。...在我们的session_df表中，我们有一个名为device的列，它包含三个级别——桌面、移动设备或平板电脑。我们可以使用以下方法从这样的列中获取两列： ?...在这种情况下，我们可以使用不同分类变量的平均目标变量作为特征。 在泰坦尼克中，我们可以在乘客舱变量上创建目标编码特征。 在使用目标编码时，我们必须小心，因为它可能会导致我们的模型过度使用。...https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration/data 我们在这里写的大部分函数都是受博鲁戈（Beluga）在Kaggle上写的一个操作系统内核启发的。
一年多以前别人使用某个方法、模型做出的结果，还能发在高水平期刊上。今天你使用同样的方法，却可能会被无情拒稿。这不完全是你的错，只是在这么短的时间里更好的模型已经出现了。...你学到的内容嘛，很不幸，落伍了。 那你的下一个问题应该是： 有没有足够省钱，还能随时更新保持追上前沿的学习资料？ 这听着很贪心。真有人告诉这样的好事儿，你也会怀疑他是不是个骗子。...当时由于课程数量不多，并没有引起我的重视。但我当初学习这些资料的进程，直到现在还原原本本保留在了 Kaggle 系统中。 变化 常言道，「士别三日，当刮目相看」。Kaggle 的课程板块也是如此。...代码运行正确，提示是这样的： 而如果运行出现错误， Kaggle 会给出具体的错误原因： 请注意，对初学者来说，这是非常宝贵的反馈。因为有了反馈，有了提示，你修改起来就有了正确方向，事半功倍。...例如，我们会因为长相、基因、社会经济地位等因素，受到机器模型的歧视甚至鄙视。那些科幻作品中，人类饱受机器欺凌乃至奴役的场面，会变成活生生的现实。 机器本身没有善恶可言，因为它只是由人塑造的。
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