♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...但是，结果集一样并不代表二者等价，主要表现为以下几点： ① 在CHECK约束下，如果表属于非SYS用户，那么大于3会执行全表扫描；而大于等于4在经过CHECK约束的检查后，通过FILTER结束查询，能够更高效地返回结果...③ 在使用物化视图的过程中，大于3会同时扫描物化视图和原表，效率较低；而大于等于4会直接扫描物化视图，效率较高。...由此可见，在返回结果集相同的情况下，使用大于等于代替大于在某些特殊情况下可以带来SQL语句性能上的提升。总结一下，如下图所示： ?...对于后者，由于查询的条件违反了CHECK约束，因此Oracle在执行计划前面增加了一个FILTER，使得整个查询不需要在执行，因此这个查询不管表中数据有多少，都会在瞬间结束。
为什么梯度范数可以衡量梯度消失 梯度消失问题是指在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐变小，最终可能接近于零。这会导致参数更新非常缓慢，甚至停止更新，从而使得模型难以训练。...-\alpha_t (1 - p_t)^{\gamma} 简单说就是在CE的基础上加了 用来控制loss的权重，预测离label越近的样本（简单label），权重越低；反之则权重越重。...上式分母中的sum是在1个正样本和k个负样本上做的，从0到k，所以共k+1个样本。...D 是训练数据集，包含用户 u 的正样本 i 和负样本 j 的三元组。 x_{uj}目标就是希望每一对正负样本中的正样本预估值要大于负样本的预估值。...在多类别分类问题中，在二分类问题中，Hinge Loss 的定义如下： Hinge Loss =\sum_{i=1}^{N} \max(0, 1 - y_i f(x_i)) 在多类别分类问题中，Multiclass
而skip-gram的推广，skip-gram产生的n项子序列中，各个项在原序列中不连续，而是跳了k个字。...（从1开始） vocabulary_size：整数，字典大小 window_size：整数，正样本对之间的最大距离 negative_samples：大于0的浮点数，等于0代表没有负样本，等于1代表负样本与正样本数目相同...(text, n, filters=base_filter(), lower=True, split=" ") 本函数将一段文本编码为one-hot形式的码，即仅记录词在词典中的下标。...=True, split=" ") Tokenizer是一个用于向量化文本，或将文本转换为序列（即单词在字典中的下标构成的列表，从1算起）的类。...rho：大于0的浮点数 epsilon：大于0的小浮点数，防止除0错误 ---- Adagrad keras.optimizers.Adagrad(lr=0.01, epsilon=1e-06) 建议保持优化器的默认参数不变
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量，编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态，编写result方法输出最终指标结果。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为onehot编码形式） SparseCategoricalAccuracy
/(TP+FP)) Recall (召回率，用于二分类，Recall = TP/(TP+FN)) TruePositives (真正例，用于二分类) TrueNegatives (真负例...，用于二分类) FalsePositives (假正例，用于二分类) FalseNegatives (假负例，用于二分类) AUC(ROC曲线(TPR vs FPR)下的面积，用于二分类...，直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为onehot...- cum_negative_ratio)) return ks_value y_true = tf.constant([[1],[1],[1],[0],[1],[1],[1],[0],[0...(lr=0.001), metrics=[keras.metrics.MeanIoU(num_classes=2),ks] )
, 34] 解决方法：在Dense中写好参数名称改为Dense(input_dim=23,units=34) ValueError: ('Some keys in session_kwargs are...[1][1] #预测为正的真实标签为正 FP=cnf_matrix[0][1] #预测为正的真实标签为负 FN=cnf_matrix[1][0] #预测为负的真实标签为正 TN=cnf_matrix[0...][0] #预测为负的真实标签为负 accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) precision=TP/(TP+FP) recall=TP/(TP+FN) f1score=2 * precision...6、二分类其他评价指标（这两个我重新在colab上运行的，因此数据和上面不一样） ROC曲线： 横坐标：假正率（False positive rate， FPR），预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例...对于二值分类问题，实例的值往往是连续值，通过设定一个阈值，将实例分类到正类或者负类（比如大于阈值划分为正类）。上述中我们直接利用四舍五入来区分正类和负类。
只是最上面几层做了优化： pool5 从 2x2 (stride = 2) t改为 3x3 (stride = 1) fc6 和 fc7被转换为卷积层并进行下采样 在fc6中使用了Atrous 卷积 删除了...锚框是用于帮助检测器预测默认边界框。与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。...在每个特征图网格和每个默认框中，我们预测相对于锚框中心的x和y偏移量、宽度和高度偏移量以及每个类别和背景的分数。...因此按照最高置信度对负样本进行排序，然后以 1:3 的比例筛选正负样本， 这样更快和稳定的进行训练。...在 YOLO 中不使用这种方式，而是通过某种方法对负样本的损失进行加权，虽然方法不同但目的是相同的。
认证链接 腾讯云CloudLite认证 AI应用之基于Keras的交通标志识别 目录 在线学习 基于Keras的交通标志识别 动手实践 基于Keras的交通标志识别 证书展示 [cl-ai-keras.png...的ImageDataGenerator类对原始图片数据进行增强 MobileNet Google在2017年提出的神经网络，用于进行图片特征提取，可以用于完成图片分类等不同的任务 被设计可以用于移动终端上...模型较小，预测速度较快，相对更容易用在数据较小的模型训练中 keras.application.mobilenet 会输出1000个不同类别的分类结果 图片分类任务是将图片数据分为若干类别，判断某张图片具体所属类别的任务...：超参数/在训练过程中通常不变 loss，损失函数，用于量化评估模型预测结果与真实标注值之间的差距 训练日志：API调用与资源调用检查，模型结构，训练过程（epoch，loss，accuracy，val_loss...，val_accuracy，model） 二分类模型准确率 = （正类预测为正类的数量 + 负类预测为负类的数量） 除以 总数量 Python软件包：Keras，TensorFlow，opencv-python
咱们举一些例子说明，图片分类任务中假如我们要做猫狗图片的识别任务，因为猫狗在日常生活中随处可见，所以对应的样本猫和狗的图片很好找，样本比较均衡，咱们能很容易的得到1W张猫的图片和1W张狗的图片。...我们还是能方便的得到1W张狗的图片，但是狼因为在生活中不怎么常见，所以在同样的数据采集成本下我们可能只得到100张甚至更少的狼的图片。...条数据，把9900条负例中预测为正例的样本（也就是预测错误的样本）再随机采样100条和第一轮训练的数据放到一起去训练第二轮分类器；同样的方法用第二轮分类器去预测负例候选集剩余的9800条数据，直到训练的第...这块使用的是苏剑林的bert4keras中的例子，有兴趣的小伙伴可以自己跑来玩一下： https://github.com/bojone/bert4keras/blob/2accce143a9b7b6164a1a3a1a38507fc03788ec9...这块使用的也是苏剑林的bert4keras中的例子，感兴趣的小伙伴可以去试试： https://github.com/bojone/bert4keras/blob/2accce143a9b7b6164a1a3a1a38507fc03788ec9
TN： 表示 实际为负被预测为负 的样本的数量。首先是True，判断正确；再看后者，Negative，负类，可以记忆为负类判断为负类。 FN： 表示 实际为正但被预测为负 的样本的数量。...容器记住的方法： TP：首先看P表示预测为正，T表示预测正确(也就是实际为正，预测为正)；TN：首先表示预测为负，预测正确；FP：首先表示预测为正，预测错误； 例如：下面例子中的混淆矩阵(11类别)..., # [1, 0, 2]]) 3.5.2 ：准确率 Sklearn函数接口的描述是这样的： 准确度分类得分 在多标签分类中，此函数计算子集精度：为样本预测的标签集必须完全匹配y_true...精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。 3. 召回率 召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。...FN = 0 # FN表示实际为正但被预测为负的样本的数量 FP = 0 # FP表示实际为负但被预测为正的样本数量 TN = 0 # TN表示实际为负被预测为负的样本的数量
整体公式可以直接表示为： 本文复现过程中，将Skip-gram结构视为多标签预测问题，word2vec的源码中应该是将每个输出拆开（参考【2】得出的结论，并未真正看过源码），组成多个单分类问题。...) self.huffman_choice = tf.keras.layers.Embedding(2, 1, weights=(np.array([[-1], [1]]),))...树中的编码 self.huffman_index.append(index) # 获取标签词在huffman树中的编码上对应的所有非叶子节点 Huffman树loss...采样权重调整 根据负采样的思想，预测的词肯定需要在小词集中出现，然后只需要从其他词中抽取一些词作为负样本（负采样的由来）。...# 词频设为原本的0.75次方，根据词频进行负采样的时候，可以降低高词频的概率，提高低词频的概率（高词频的概率仍然大于低词频的概率） word_num_map = {k:
输入层负责接收原始数据，隐藏层通过非线性激活函数对数据进行变换，输出层则输出最终预测结果。MLP通过反向传播算法和梯度下降等优化方法，不断调整各层之间的权重，以最小化预测误差。...> 1).astype(int) # 标签：特征之和大于1的为正类，否则为负类# 数据预处理scaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform...在实际应用中，可以根据数据集大小和复杂度调整隐藏层的层数和神经元数量。激活函数：ReLU激活函数在隐藏层中广泛使用，因为它能够有效缓解梯度消失问题。...在实际应用中，可以根据任务需求选择其他优化器，如SGD、RMSprop等。损失函数：对于二分类任务，通常使用二元交叉熵损失函数。对于多分类任务，则使用交叉熵损失函数。...正则化与dropout：为了防止过拟合，可以在模型中添加L1/L2正则化项或使用dropout技术。dropout技术通过在训练过程中随机丢弃部分神经元连接，提高模型的泛化能力。
咱们举一些例子说明，图片分类任务中假如我们要做猫狗图片的识别任务，因为猫狗在日常生活中随处可见，所以对应的样本猫和狗的图片很好找，样本比较均衡，咱们能很容易的得到1W张猫的图片和1W张狗的图片。...如果我们想让正负样本比例不超过1:10，那么模型训练的时候数量比较少的正样本也就是100条全部使用，而负样本随机挑选1000条，这样通过人为的方式我们把样本的正负比例强行控制在了1:10。...条数据，把9900条负例中预测为正例的样本（也就是预测错误的样本）再随机采样100条和第一轮训练的数据放到一起去训练第二轮分类器；同样的方法用第二轮分类器去预测负例候选集剩余的9800条数据，直到训练的第...这块使用的是苏剑林的bert4keras中的例子，有兴趣的小伙伴可以自己跑来玩一下： https://github.com/bojone/bert4keras/blob/2accce143a9b7b6164a1a3a1a38507fc03788ec9...这块使用的也是苏剑林的bert4keras中的例子，感兴趣的小伙伴可以去试试： https://github.com/bojone/bert4keras/blob/2accce143a9b7b6164a1a3a1a38507fc03788ec9
在C#中，用于存储的结构较多，如：DataTable，DataSet，List，Dictionary，Stack等结构，各种结构采用的存储的方式存在差异，效率也必然各有优缺点。...在C#中，栈通常保存着我们代码执行的步骤。C#中的引用类型存储在栈中，在程序运行的时候，每个线程(Thread)都会维护一个自己的专属线程堆栈。.../// /// 等待的间隔；或为 -1 毫秒，表示无限期等待。.../// /// 等待的间隔；或为 -1 毫秒，表示无限期等待。.../// /// 等待的间隔；或为 -1 毫秒，表示无限期等待。
它是一种全连接的模型，上一层任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接 可以看一下 3Blue1Brown 的介绍 数据预处理 现在的数据没法加载到模型中，因为输入层传入的数据只能是一维的那种数组数据，...= test_image_matric / 255 把标签改为一位有效编码（独热编码）：通过使用 N 个状态寄存器来对 N 个状态进行编码 因为我们仅仅是识别数字，直接用 10 个 0 和 1 组成的编码来判断是十种中的哪一种就可以...设绿色为正，红色为负，作为权重 ? 他俩叠加在一起，拿到每个像素的加权值，加在一起是加权和 ?...但不是所有情况都合适，我们想要的是一个横杠，只有加权和大于一个数的时候才算，这个数叫偏差，比如是 10，那就拿加权和减去 10 看看得出来的数是不是大于 0，如果大于 0 那表示，确实是有这么一个横杠...为了解决这个问题，有一个简单粗暴的方法 Dropout，每次训练都随机忽略一部分神经单元 要先：from keras.layers import Dropout 然后在每层之间添加一个：model.add
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。...在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...的标签，正类为1，负类为0， ? 表示样本 ? 预测为正的概率。 多分类交叉熵损失如下： ? 其中， ? 表示类别的数量， ? 表示变量（0或1），如果该类别和样本 ?...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...，预测值 ? 。二分类问题的目标函数的要求如下：当 ? 大于等于 ? 或者小于等于 ? 时，都是分类器确定的分类结果，此时的损失函数loss为0。而当预测值 ?
2.3 高查全率的初级模型 在两分类模型中，首先计算出预测样本为正类和负类的概率，然后选取 0.5 作为阈值，概率大于 0.5 的样本作为正类，概率小于 0.5 的样本作为负类。...首先用 predict_proba() 函数获取模型的预测正类负的概率，该模型有两列，第一列是预测负类的概率，第二列是预测正类的概率，我们需要第二列，因此在下面代码中，用 [:,1] 获取第二列作为 y_score...因此机器学习中的分类器不仅能返回类别，而且可以返回类别对应的概率，概率越大，预测该类别的信心越足，那么在交易时不就可以增加头寸大小了么？...头寸大小 = f(预测概率) 而预测该类的概率是任何机器学习的分类模型的副产品，在 scikit-learn 中，用 predict_proba() 可以得到预测概率。...Keras 的大神创作者 François Chollet 曾经评价过浅度学习（shallow）和深度学习（deep learning）相结合的方法在 AI 界非常成功。
对于二分类模型，我们总希望模型能够给正样本输出1，负样本输出0，但限于模型的拟合能力等问题，一般来说做不到这一点。而事实上在预测中，我们也是认为大于0.5的就是正样本了，小于0.5的就是负样本。...，也就是说，如果正样本的输出已经大于m了，那就不更新参数了，小于m才继续更新；类似地可以分析负样本的情形，如果负样本的输出已经小于1-m了，那就不更新参数了，大于1-m才继续更新 这样一来，只要将原始的交叉熵损失...比如负样本远比正样本多的话，模型肯定会倾向于数目多的负类（可以想像模型直接无脑全部预测为负类），这时负类的\hat{y}^{\gamma}或\sigma(Kx)都很小，而正类的(1- \hat{y})^...我们对比\gamma=2和\gamma=5的两条曲线，\gamma=5时，模型预测概率只要大于0.3，Loss就非常小了；\gamma=2时，模型预测概率至少要大于0.5，Loss才非常小，所以这变相是在人为规定置信度...由于01-\pi1\log(1-\pi) < \log(\pi) 实际上我本人写代码的时候，尤其在nn.Linear中喜欢设置bias=False，即不添加bias，因为我认为nn.Linear
那二分类问题具体来说，在最终分类时，我们会得到两个概率式的结果，如 P(正类) = 0.8 P(负类) = 0.2 通常我们会分成正类，那是因为我们设定了一个 0.5 的决策阈值，P(正类) 大于它就是正类...第一个点：当阈值 = 0.9，那么第 1 个样本预测为 P，后 19 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 1/10 =0.1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 -...第四个点：当阈值 = 0.6，那么前 4 个样本预测为 P，后 16 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 3/10 =0.3 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 9...最后一个点：当阈值 = 0.1，那么全部样本预测为 P，零样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 10/10 =1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 0/10 =1...Keras：现在 Keras 也在 TensorFlow 实现了 tf.keras。
思路：使用三个操作符，其中与为&&，或为||，异或为^。...思路：直接用整数除法/，在商为正的情况下，就是答案，在商为负的情况下，如果不整除应该减一。...代码如下：public static long floorDiv(long x, long y) { long r = x / y; // 商为负，且不整除 if ((x ^ y) 大于它的和小于它的两个数）。...快速计算浮点式a * b + c问题：a * b + c类型的式子在矩阵乘法中广泛使用（Fused Multiply Add），计算其值。
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