将预处理步骤保存在最终模型中 - 腾讯云开发者社区

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交易履约之结算平台实践

金道结算平台对接各垂直业务系统，实时同步业务的交易数据，并经过标准的结算流程（数据标准化预处理，清分，计费，分摊，结算单生成、运营确认等），最终通过财务渠道或其他支付渠道完成资金结算，有效降低了各业务系统结算成本的投入...分摊本文中指：费用存在多个承担方，在清算过程中，会把计费的结果金额，再次按分摊的规则划分到各方。...在整个结算流程中，存在众多需要聚合表数据处理操作（譬如：单据预处理、清算预处理、生成结算单，条件拉取条件数据等），因为本平台是与资金结算相关，金额必须绝对准确，所以未采用ES作为可信的聚合处理源。...最终账单信息可以由结算平台提供归档及检索。 3.2 主要配置 3.2.1结算模型 1. 基本信息图9 基本信息 2....业务场景：微电业务售卖的金条、白条、基金、养老保障、小金保、股票、延保、CPA等。

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华为ICT——第八章：语音处理理论与实践01

U-Net ⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模型。思考题本章总结：本章讲解了图像处理理论和应用。...详细介绍了数字图像处理基础和图像预处理技术。总结了图像处理的基本任务，并介绍了图像处理中的传统特征提取算法和使用深度学习的图像处理方法——卷积神经网络。语音处理理论与实践： 1....语音处理介绍 ◼ 语音处理介绍  语音预处理基础  语音信号分析及特征提取 2. 语音识别 3. 语音合成 4. 传统声学模型GMM-HMM 5. 混合模型DNN-HMM 6....高级语音模型语音处理简介 (1) 语音信号处理(Speech Signal Processing)简称语音处理。。因此也称数字语音信号处理。...语音数据语音信号预处理语音信号预处理步骤语音信号预处理 - 预加重语音信号预处理 - 分帧分帧：将不定长的音频切分成固定长度的小段。

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昇腾AI行业案例（四）：基于 Bert 模型实现文本分类

这些类共同构成了文本预处理的核心组件，为将原始文本数据转换为适合模型输入的格式提供了关键支持。2.2 分类模型构建在获得文本的向量表示后，需要使用分类模型对其进行类别预测。...以下是 BERT 模型推理的一般步骤： - 加载预训练模型 - 文本预处理：使用分词器对输入文本进行分词、编码和截断等预处理操作，将文本转换为模型能够接受的输入格式，通常是一个包含输入 ID、注意力掩码和段...ID 的字典 - 模型推理：将预处理后的文本输入到 BERT 模型中，得到模型的输出。...本来，亚泰队还准备回访沈阳，考虑到比赛火药味十足，最终亚泰取消了回访计划。此番在中超遭遇亚泰队，库夫曼最为头痛锋线人选，普科在上一场与辽足比赛不慎领到红牌今天不能出场。...对该领域的文本特点进行分析，针对性地选择合适的模型和预处理方法，并评估模型在实际应用中的效果。通过这个过程，深入了解特定领域文本分类的需求和解决方案，提高解决实际问题的能力。

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把周杰伦的脸放进漫画，北航团队用MangaGAN画出新版《死神》

机器之心报道参与：蛋酱、魔王有了这个模型，你也能拥有冷峻严酷的漫画形象——并且是独树一帜的久保带人 Style！或许，还能用这个方法找到「真人版」的川上富江？ ?...最近，六位来自北航的研究者推出了一款漫画脸转换模型「MangaGAN」，实现了真人照片到漫画脸的完美转换。我们可以合理怀疑，几位论文作者都是久保带人的粉丝。 ?...最后通过合成模块将二者融合，从而生成漫画脸。假设 P 表示照片，M 表示生成的漫画脸，二者之间不存在成对关系。给定一张照片 p∈P，MangaGAN 学习映射 ? 将 p 迁移至样本 ?...可以看到，其他方法生成的漫画脸都会有扭曲和突兀的线条，或是面部存在莫名的阴影，其原因在于生成过程中忽视了几何特征的转换。相比之下，MangaGAN 生成的脸部十分干净利落，没有多余的部分。...接下来是跨域转换层面中 MangaGAN 与其他方法的对比。为公平起见，CycleGAN 和 UNIT 先转换全脸再转换每个人脸特征。最终效果如下图所示： ?

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纵向联邦学习技术在汽车增换购业务中的应用与实践

该文章将通过实践案例，与大家分享纵向联邦学习技术在汽车增换购业务中的应用与实践。文章包括方案设计、案例实践过程、以及效果总结等非常细致的内容。...以下是文章详细内容~ ✦ ✦ 一、背景介绍我国汽车行业经过十几年的高速发展，随着人口红利逐渐消失和中国经济转型，汽车产业已由增量市场逐渐转向存量市场竞争，增换购用户比例逐年上升，保客增换购将逐渐成为市场主导...4 数据预处理数据预处理：通过数据质量分析发现原始数据中是否存在脏数据，并基于一定的规则进行数据清洗。...、模型优化、模型选择九个步骤，构建目标模型。...营销效果提升：增换购营销中的到店率、领券率、有效线索占比均得到明显提升，实现了营销活动的闭环评估，最终促进增换购业务的精准营销。

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【机器学习】从数据到决策——完整的机器学习项目实战解析

引言机器学习项目不仅仅是训练一个模型，它涉及从数据预处理到模型评估的完整流程。本文将通过一个完整的机器学习项目，展示从数据准备到最终决策的关键步骤。...我们将从数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估和部署等步骤进行详细解析。目标：预测房价并评估模型的性能，最后输出可用于实际预测的模型。 3....数据预处理与特征工程 4.1 数据标准化为了让模型更有效地学习，通常需要对特征进行标准化。常用的方法是将特征缩放到相同范围，比如 0 到 1 之间或标准正态分布。...通过理解每个步骤，你可以更加系统地构建和优化机器学习项目，最终实现数据驱动的决策。 10. 参考资料 Scikit-learn 官方文档机器学习指南机器学习任务。...通过理解每个步骤，你可以更加系统地构建和优化机器学习项目，最终实现数据驱动的决策。 10. 参考资料 Scikit-learn 官方文档机器学习指南

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OCR技术的昨天今天和明天！2023年最全OCR技术指南！

*图像预处理在光学字符识别（OCR）中的应用*在光学字符识别（OCR）的工作流程中，图像预处理是首要步骤，它为整个系统的准确性和稳健性打下基础。因此，理解图像预处理中使用的技术及其执行步骤极为关键。...*图像预处理的主要步骤和技术*1.去噪声：在此步骤中，会使用各种滤波器（例如，中值滤波器、高斯滤波器等）来减少图像中的噪声，如尘埃、划痕等。2.灰度化：将彩色图像转化为灰度图像。...3.CTC解码：最后，我们使用CTC解码算法从预测的概率中生成最终的字符序列。在这个过程中，“空格”字符起到了一个重要的作用：它可以用来表示字符之间的边界，同时也可以用来表示不存在字符的时间步。...这通常可以通过空间关系（如从左到右，从上到下）或者序列模型（如HMM）来完成。在这个过程中，字符的定位、分割和识别都是关键步骤，每个步骤的结果都会直接影响到最终的OCR性能。...3.字符组合：最后，解码器将生成的字符序列组合成最终的文本结果。

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OCR技术浅析

传统OCR技术框架如上图所示，传统OCR技术框架主要分为五个步骤：首先文本定位，接着进行倾斜文本矫正，之后分割出单字后，并对单字识别，最后基于统计模型（如隐马尔科夫链，HMM）进行语义纠错。...可按处理方式划分为三个阶段：预处理阶段、识别阶段和后处理阶段。其中关键在于预处理阶段，预处理阶段的质量直接决定了最终的识别效果，因此这里详细介绍下预处理阶段。...定义的优化函数为：式中，Pi为该字出现的概率，confi为置信度值。下图给出了示例：因上述的优化过程中假定各状态相互独立并与上一状态没有联系，故不可避免存在语义上的错误。...在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S：传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。...可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统OCR识别框架，减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。

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如何基于向量数据库+LLM（大语言模型）打造企业专属Chatbot？

向量数据库+大模型知识问答方案整体分为两个部分：首先是将业务数据进行向量化预处理进行知识库的构架与更新；其次是在线搜索服务进行检索及内容生成；业务数据预处理首先需要对业务数据进行向量化处理，然后构建向量索引...步骤1：将文本形式的业务数据分割成内容大小适当的片段；步骤2：将内容判断导入文本向量化模型中，得到向量形式的业务数据；步骤3：将向量形式的业务数据导入到向量数据库中，构建向量索引；检索问答服务实现检索功能后...步骤1：将用户输入的问题query作为独立问题输入到文本向量化模型，得到向量形式的用户query；结合聊天历史和新问题的query，通过企业专属大模型生成独立问题； LLM（企业专属大模型）为可选，有些问题存在上下文依赖...，如果问题本身就是独立的，则不需要这个部分；步骤2：将向量形式的用户query输入向量数据库进行检索；步骤3：使用向量检索引擎得到业务数据中的Top N搜索结果；步骤4：LLM基于最相关的知识（Top...N检索结果）和独立问题输入LLM问答模型进行求解推理，得到最终的答案；步骤5：将问答模型生成的问答结果和向量检索得到的搜索结果返回给终端用户；

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HAI DeepSeek R1 + AnythingLLM实现知识库

点击左侧导航栏“LLM首选项”进入配置将“LLM提供商”选择为“Ollama” 将“Ollama Base url”修改为：该台HAI实例的公网ip:6399，如http://11.111.711.110...:6399 （此步骤为最关键的一步）在“Ollama Model”处选择需要使用的模型，如“deepseek-r1:32b” 在“Ollama keep alive”处按需配置保活时长，本最佳实践将其配置为永久...（模型在每次超过保活时长后会被移除，再次使用时需重新载入模型，耗时较久，若不存在频繁切换模型诉求，建议将保活时长尽可能调大） 3....上传文件后，选中希望使用的文件，点击“move to workspace”将文件添加至项目。点击“save and embed”按钮，完成配置。 5....您可直接与模型进行对话，模型会根据对话内容智能调用本地知识库内容。

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【算法随记一】Canny边缘检测算法实现和优化分析。

，这是因为模糊后边缘部分的细节有所丢失，这样在后续的非最大值抑制步骤里强边缘和若边缘的数据量会有所减少。...不过这个步骤带来的另外一个好处就是，算法的计算时间会减少，这主要是由于边缘信息的减少让最后一步的滞后边界跟踪计算量大为减少。　　...有的人是判定弱边缘点的8邻域中是否存在强边缘，如果有则将弱边缘设置成强的。没有就认为是假边缘。　　　　...另一种方案是用搜索算法，通过强边缘点，搜索8领域是否存在弱边缘，如果有，以弱边缘点为中心继续搜索，直到搜索不到弱边缘截止。　...无预处理，L2Gradient, OpenCV版抑制，低阈值50，高阈值150 无预处理，L1Gradient, 精确版抑制，低阈值50，高阈值150 ? ?

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Netty干货分享：京东京麦的生产级TCP网关技术实践总结

随着逐步对NIO的深入学习和对Netty框架的了解，以及对系统通信稳定能力的愈加高要求，采用NIO技术应用网关实现API请求调用的想法，最终在2016年实现，并完全支撑业务化运行。...步骤五：添加并设置ChannelHandler，ChannelHandler串行的加入ChannelPipeline中。...步骤六：绑定监听端口并启动服务端，将NioServerSocketChannel注册到Selector上。步骤七：Selector轮训，由EventLoop负责调度和执行Selector轮询操作。...Session会话信息会保存在SessionManager内存管理器中。创建Session的源码： ?...所以，如何处理是否是断线重练的Channel，具体的方法是在Channel中存入SessionId，每次事件请求判断Channel中是否存在SessionId，如果Channel中存在SessionId

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机器学习(六)构建机器学习模型

使用训练数据集用于模型学习算法中学习出适合数据集的模型，再用测试数据集用于验证最终得到的模型，将模型得到的类标签和原始数据的类标签进行对比，得到分类的错误率或正确率。...注：特征缩放、降维等步骤中所需的参数，只可以从训练数据中获取，并能够应用于测试数据集及新的样本，但仅仅在测试集上对模型进行性能评估或许无法监测模型是否被过度优化（后面模型选择中会提到这个概念）。...1.9.1数据预处理（特征工程）数据预处理是机器学习应用的必不可少的重要步骤之一，以提到的Iris Dataset为例，将花朵的图像看做原始数据，从中提取有用的特征，其中根据常识我们可以知道这些特征可以是花的颜色...l **（数据降维）**当源数据的某些属性间可能存在较高的关联，存在一定的数据冗余。此时，我们使用机器学习算法中的降维技术将数据压缩到相对低纬度的子空间中是非常有用的。...（2）疑问：选择训练模型的时候没有使用测试数据集，却将这些数据应用于最终的模型评估，那么判断究竟哪一个模型会在测试数据集有更好的表现？

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搜狗开源最新NLP研究成果，打造业内最全机器阅读理解工具包SMRC

搜狗将机器阅读理解任务的流水线分解为4个步骤：数据集读取、预处理、模型构建、训练和评估，对每步都进行了抽象和模块化，以简洁的接口呈现。 ?...在搜狗开源的SMRC工具包中，以上每个步骤都可以单独拿来使用，嵌入开发者自己的流程中，保证了整套工具的易用性和可扩展性。同时，SMRC对已发表的多种机器阅读理解数据集、模型进行了整合或复现。...为了解决以上问题，搜狗在传统模型基础上，引入了文档门控制器（Document Gate）来控制最终答案的输出，将文档选择信息引入到最终的结果中去。...此外，搜狗还使用了基于自举法（bootstrapping）的弱监督数据生成，解决传统弱监督数据中存在的噪声较大的问题。...而如果你是一名工业界人员，拿来即用的SMRC能帮助你将搜狗的研究成果整合到自己产品方案中。可以说，开源SMRC解决了开发者从数据集处理到模型训练等一系列痛点，是一项造福整个机器理解研究领域的大事。

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机器学习工作流程（第1部分）

此步骤与模型培训和评估步骤中的方法相关。例如，如果您希望在模型训练部分使用神经网络，并且进行交叉验证评估，那么这可能是最好的选择。...使用具有K倍交叉验证的训练数据进行训练和超参数优化，然后用验证数据断言最终模型。在最后阶段使用保留集合来进行最终的性能量化。特征预处理是与ML模型相关的另一个模块。...在这一步，我们将训练数据转换成适合ML算法规范的数据。例如，SVM要求平均值= 0，标准偏差= 1。如果你忘记数据的预处理，你很可能会看到ML算法有非常奇怪的行为。...模型评估测量你最近训练过的模型在验证集上的质量，这在以前的任何步骤中都没有涉及到。首先，我们也使用同样的方法对数据进行预处理，然后我们输入模型。...测量你的最终模型（模型集合）的性能与外出的设置。不要忘记预处理，就像验证和训练集一样。这是表明最终模型的真实生活表现的最关键的一步。

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基于深度学习的Deepfake检测综述

Deepfake 检测不是由单个类似黑盒的模块执行的，而是由几个其他模块和步骤组成，它们共同作用以提供检测结果。Deepfake检测中的常见步骤如下[2]。 Deepfake 数字媒体的输入。...评估器模块（深度学习分类器模型）。接下来将详细解释主要步骤：数据预处理、特征提取和检测/分类过程。...数据预处理在数据收集阶段之后，数据应该在用于 Deepfake 检测的训练和测试步骤之前进行预处理。...一旦检测到面部区域，就会从帧的其余背景中裁剪它们，并按照一系列步骤使它们可用于模型训练和测试。裁剪面部区域的另一个原因是使模型的所有输入图像都具有相同的大小。...尽管如此，有效且高效的 Deepfake 检测器的空缺仍然存在。

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基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

[mqic6czuv1.png] 2 线性回归算法概述 2.1 线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归...以便能够使预测错误的天数减少,也就是降低损失函数值,同时,也提高了预测的准确率 3.3 再谈线性回归 ◆ 线性回归是最简单的数学模型之一 ◆ 线性回归的步骤是先用既有的数据,探索自变量X与因变量Y之间存在的关系...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分训练集专用训练模型验证集只为检验模型预测能力当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 [34nsdlpng3.png] 8.4 正则化原理...◆ 我们在前面的示例中可以看到,对于过拟合现象,往往都是模型过于复杂，超过实际需要 ◆ 那么,能否在损失函数的计算中,对模型的复杂程度进行量化,越复杂的模型,就越对其进行”惩罚”，以便使模型更加”中庸... w 的最小二乘 y 以拟合变量 x，它是一个二次规划问题： [quea2emrtb.png] 保序回归应用于统计推理、多维标度等研究中。

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真·从零复刻ChatGPT！斯坦福等开启「红睡衣」计划，先开源1.2万亿token训练集

目前红睡衣计划中的第一部分，即预训练数据集RedPajama-Data-1T已开源，包括七个子集，经过预处理后得到的token数量大致可以匹配Meta在原始LLaMA论文中报告的数量，并且数据预处理相关脚本也已开源...和之前的大模型不同的是，LLaMa完全使用「公开数据集」就达到了SOTA，并不存在其他模型中「不可告人」的秘密，无需使用专用或只存在于虚空中的数据集。具体使用的数据集和预处理操作如下。...C4-占比15% 在探索实验中，研究人员观察到使用多样化的预处理CommonCrawl数据集可以提高性能，所以将公开的C4数据集纳入我们的数据。...C4的预处理也包含重复数据删除和语言识别步骤：与CCNet的主要区别是质量过滤，主要依靠启发式方法，如是否存在标点符号，以及网页中的单词和句子数量。...ArXiv-占比2.5% 通过处理arXiv的Latex文件将科学数据添加到训练数据集中，删除了第一节之前的所有内容，以及书目；还删除了.tex文件中的注释，以及用户写的内联扩展的定义和宏，以提高不同论文的一致性

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基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示...以便能够使预测错误的天数减少,也就是降低损失函数值,同时,也提高了预测的准确率 3.3 再谈线性回归 ◆ 线性回归是最简单的数学模型之一 ◆ 线性回归的步骤是先用既有的数据,探索自变量X与因变量Y之间存在的关系...这个关系就是线性回归模型中的参数.有了它,我们就可以用这个模型对未知数据进行预测 ◆ 机器学习的模型基本的训练过程亦是如此,属于监督学习 3.4 线性回归模型 ◆ 线性回归的数学表达式是 ◆...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分训练集专用训练模型验证集只为检验模型预测能力当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 8.4 正则化原理 ◆ 我们在前面的示例中可以看到... w 的最小二乘 y 以拟合变量 x，它是一个二次规划问题：保序回归应用于统计推理、多维标度等研究中。

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TimeGPT:时间序列预测的第一个基础模型

大型语言模型(llm)最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行，因为它们可以适应各种各样的任务，而无需进一步的训练。这就引出了一个问题:时间序列的基础模型能像自然语言处理那样存在吗?...为了保证模型的鲁棒性和泛化能力，预处理被保持在最低限度。事实上只有缺失的值被填充，其余的保持原始形式。虽然作者没有具体说明数据输入的方法，但我怀疑使用了某种插值技术，如线性、样条或移动平均插值。...其次，该模型支持外生变量来预测我们的目标，也就是说可以处理多变量预测任务。最后，使用保形预测，TimeGPT可以估计预测区间。这反过来又允许模型执行异常检测。...该模型结合保形预测技术，无需特定数据集的训练即可生成预测区间并进行异常检测。虽然TimeGPT的简短实验证明是令人兴奋的，但原始论文在许多重要概念仍然含糊不清。...虽然是这样，但是我还是觉得这能激发时间序列基础模型的新工作和研究，并且我们最终能看到这些模型的开源版本，就像我们在LLM中看到的那样。

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