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CSDN博客专家,华为云云享专家,阿里云专家博主,51CTO专家博主,现为推荐算法工程师,研究领域为AI推荐算法、NLP、图神经网络等,发表EI会议论文一篇,CSDN博客访问量破100万。 CSDN博客id:山顶夕景 微信公众号:古道西风瘦码 知识星球:AI算法乐园
为了解决上面的数据稀疏问题,传统的方法是引入特征(提取更多和词相关的泛化特征,如词性特征、词义特征和词聚类特征等),但是这类做法耗时耗力;所以到了我们今天的主题——词的分布式表示:
另一个重要的数据对象是数据框,他的属性包括index、列名和值。由于数据框是更为广泛的一种数据组织形式,许多外部数据文件读取到Python中大部分会采用数据框的形式进行存取,比如数据库、excel和TXT文本。
应该学会如何一步步找到优化解,面试时候也是这样(需要体现一个思考的过程): (1)最简单的思路(会超时)
一、背景介绍 1.1 图论基础 定义一(图的邻接矩阵):
本文涉及的jupter notebook在篇章4代码库中。如果您正在google的colab中打开这个notebook,您可能需要安装Transformers和🤗Datasets库。将以下命令取消注释即可安装。
篇章4代码库,也支持使用google colab notebook打开本教程,下载相关数据集和模型。如果在google的colab中打开这个notebook,需要安装Transformers和🤗Datasets库。
(1)通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试,调试到对应的模块再对比看本章节的讲解。 (2)涉及到的jupyter可以在代码库:篇章3-编写一个Transformer模型:BERT (3)本篇章将基于HHuggingFace/Transformers进行学习。
OpenAI GPT-2( https://openai.com/blog/better-language-models/)表现出了令人印象深刻的能力,它能够写出连贯而充满激情的文章,这超出了我们当前对语言模型的预期效果。GPT-2 不是一个特别新颖的架构,而是一种与 Transformer 解码器非常类似的架构。不过 GPT-2 是一个 巨大的、基于 Transformer 的语言模型(只有 Decoder 的 Transformer),它是在一个巨大的数据集上训练的。
将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型:BERT。 BERT在2018年出现。2018 年是机器学习模型处理文本(或者更准确地说,自然语言处理或 NLP)的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展:如何最好地表示单词和句子,从而最好地捕捉基本语义和关系?此外,NLP 社区已经发布了非常强大的组件,你可以免费下载,并在自己的模型和 pipeline 中使用。
GPT要做的任务是,预测接下来,会出现的token是什么。举例来说,假设你的训练资料裡面,有一个句子是台湾大学,那GPT拿到这一笔训练资料的时候,它做的事情是这样。你给它BOS这个token,然后GPT output一个embedding,然后接下来,你用这个embedding去预测下一个,应该出现的token是什么
BERT的神奇之处在于,在你预训练了一个填空的模型BERT之后,经过微调(Fine-tune),它还可以用于其他完全不同的任务(称为Downstream Tasks下游任务,即实际自己关心的任务),如本次学习介绍的Extraction-based Question Answering (QA)和Natural Language Inference(都是两个句子作输入,前者是一个是文章,一个是问题;后者是一个是前提,一个是结论/假设)。为了看BERT有多牛逼,通常看模型在任务集基准GLUE(9个任务)的平均准确率。
第一部分:回归栗子 ps:CP3的部分在上一篇笔记中【李宏毅机器学习】CP1-3笔记了。 1.问题描述 现在假设有10个x_data和y
(1)边界条件: root为NULL要return,root左右子树为NULL时要判断是否为sum (2)递归式:递归遍历左子树和右子树
路由是关联URL及其处理函数关系的过程 settings.py文件中ROOT_URLCONF变量指定全局路由文件名称
作者在旅途中反复琢磨Charles这样做的冬季和对世俗观点毫不在乎的态度。最后,作者回到伦敦去给Mrs.Strickland汇报在巴黎的情况。作者告诉Mrs.Strickland他在巴黎见到了Charled并且他的离开是因为他想画画,Mrs.Strickkland大吃一惊,丝毫不信。 3.好词佳句
relentless adj 顽强的,持续的,坚定地,冷酷的 cuckoo n杜鹃鸟,布谷鸟 v杜鹃叫,不断重复
作者和Charles来到一家咖啡厅,作者尝试用情感道义去规劝感化他,也朝他大加嘲讽试图骂醒他但都无济于事。最后,Charles告诉作者他来巴黎的原因是因为他想画画,想成为一个画家。
谓词公式的自由变元、约束变元,变元替换、前束范式、永真蕴含式,推理证明(3月9日) 代数系统(唯一性、全域性、封闭性)等幂元、幺元、零元、逆元、可消去元,同构、(满)同态映射(3月10日) 半群定义性质、含幺半群、群的同态映射,群的生成元&非平凡子群(3月11日) 完成离散数学的学习(3月20日)
《Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition》即在数据挖掘和模式识别中的矩阵论,分为三大模块:线代概念和矩阵分解、数据挖掘中的线代问题、计算矩阵分解(特征值和奇异值算法)。综合本书偏向应用,书中代码用matlab实现(当然也可以改用python写),课后练习题链接(https://archive.siam.org/books/fa04/ 感觉这本书还是比较老的 07年出版)
(2)通过google drive下载文件 比如有个文件存储该链接:
报错:ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration. 提示:Check for typos and other configuration errors in any ‘.netrc’ file in your home directory, any environment variables ending in ‘_PROXY’, and any other system-wide proxy
第一部分:回归栗子 ps:CP3的部分在上一篇笔记中【李宏毅机器学习】CP1-3笔记了。 1.问题描述
C541:The Python Programming Language(Python编程语言) 链接:https://stanfordpython.com/#/ CS108:Object-Oriented Systems Design
对于占用内存有限的数据集,我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里。PyG为我们提供了方便的方式来构造数据完全存于内存的数据集类(简称为InMemory数据集类)。在此小节我们就将学习构造InMemory数据集类的方式。
cals是python的内置函数,他可以以字典的方式去访问局部和全局变量。 python里面用名字空间记录着变量,就像javascript的window一样,他记录着各种全局变量。 每个模块,每个函数都有自己的名字空间,记录着变量,常量,类的命名和值。
首先回顾一波上次学习的GNN的通用框架——消息传递神经网络(Message Passing Neural Network,MPNN): 1.消息传递阶段(学习图中节点的特征)
同构图(Homogeneous Graph)、异构图(Heterogeneous Graph)、属性图(Property Graph)和非显式图(Graph Constructed from Non-relational Data)。 (1)同构图:
三个指针的顺序:pre,cur,next (1)将cur的next指针指向next的下一个结点; (2)把next的next指针指向pre的下一个结点;
前提说明:自己很久前下的anaconda环境为py2,可以先在cmd输入conda.exe检查anacond是否安装成功(前提是有把anaconda、scrpts、Library/bin加入环境变量) 在anaconda上同时安装py2和py3环境: 在这里插入图片描述
今晚b站偶然看到一个大佬分享【大数据分析与人工智能】的学习路径,我彻底吓尿了,把这个小姐姐说的书记录下。 视频链接,另外这个up(经过半年系统学习转行算法工程师)好像以前的视频也有点东西呜呜呜。。
一定注意有BST的条件,BST的特性是中序遍历(左中右)得到从小到大的序列,而题目求的是大于等于当前结点的值替换原值——注意这里是大于等于!!所以就不是单纯的中序,而是逆中序(右
编程指北-公众号的一段话很有感触: 编译原理遇见算法
由内向外的解析规则很符合栈的特性,对于内部的数字和字符串就借助辅助栈暂时的push和pop。 当 c 为]时,stack 出栈,拼接字符串 res = last_res + cur_multi * res,其中: last_res是上个[到当前[的字符串,例如 “3[a2[c]]” 中的 a; cur_multi是当前[到 ]内字符串的重复倍数,例如 “3[a2[c]]” 中的 2。
思路很清晰:如果从0左边开始往右遍历,遇到0就扔到左边指针l处,遇到2就扔到右边指针r处,这里说的“扔”即交换两个元素的动作。
这里的前缀树,即“二十六叉树”,但是对于每个结点(对象),我们可以隐性存储一个字符——每个结点(对象)含有一个size为26的指针数组。接着就从根结点开始遍历判
不能使用先序遍历(根-左-右),因为顺序应该是 上-下-上 的2个过程(下探和回溯),所以使用后序遍历。 递归的注意事项:不管函数内部细节如何处理,而是要看函数的作用、输入和输出。
基础递归题。 可以直接后序遍历(前序也可),递归到底后就交换左右孩子(叶结点),再往二叉树上返回。
2.思路 DELETE p1就表示从p1表中删除满足WHERE条件的记录。
明确题目的路径定义后,知道有4种路径: (1)单一结点
首先读懂题意: 首先缓存最大容量初始化为capacity这么大,然后实现: put(key,val)存入键值对;get(key)获得键key对应的值val,如果键key不存在则返回-1。
一定要审题——第一句话:数组元素的值在1~n范围内,并且n为数组的大小,就是说“没出现”的元素虽然不在,但是数组是开够空间给他们。 题目要求不能使用额外空间(用来存结果的ans数组除外)。 若能使用额外空间,那就是常规的使用哈希表。
(1)黑盒: 把程序看做黑盒子不考虑程序内部结构和处理过程。 只检查程序能否按照规格说明书正常使用,功能测试。
2.思路 (1)创建一个名为excel的表,存用count统计过Email个数的一列。 其中用group by语句常用于分组,这里是将邮箱们进行“归类”(说白了就是去重)。 ——example:如果需要统计一个公司内各个部门的员工工资总和分别为多少,可以使用select dept,sum(salary) from person group by dept;,其中dept表示部门类别。
(1)确定状态 d p [ i ] dp[i]dp[i]表示以nums[i]为结尾的最长递增子序列长度(和最大连续子问题一样,以nums[i]结尾是强制的要求)。 (2)状态转移方程
首先想到的可能是将给定的IP地址根据三个点进行分割成4段,再进行判断合法性,但其实可以直接利用scanf的输入格式判断每个ip[i]即可。
(1)首先读懂题目,如第一个测试用例在插入结点中:1<-2,下面一行又3<-2,第二行指在2的后面插入新结点3,所以这时3的结点后面为1结点。
首先,小写字母是要分成2种情况:第一种是a到o,第二种是o到z。 其中第一种是每三个为一组,利用这个特性即(a-'a')/3+2+'0'——这里容易忘了加0,因为还是要返回字符类型的;而第二种就直接用if else了(分4种小情况)。
2.法一:模板 进制转换的模板题了,在机试编程总结第十点:
(1)方法和【LeetCode215】数组中的第k个最大元素(小顶堆—priority_queue)相同(利用小顶堆,不断加入且保持优先队列恰好为k个元素)。不过注意是将每个元素出现次数加入小顶堆中——所以一开始用unordered_map统计每个元素的出现次数,而因为哈希表的key(即元素)也需要保存,所以优先队列priority_queue里的元素不是int型了:可以用pair<int,int>。 (2)在优先队列的排序参数需要重写(因为若直接用greater则是先对pair的first排序,再对second排序),而
先用sort排序后,因为定义的“多数元素”是在数组中出现次数大于n/2的元素,所以可以返回下标为n/2的数组元素即所求。 用sort的时间复杂度就是O(nlogn)而非O(n)了。