摘要： 數據獲取： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1-OV41OlDnNgBJyMvHF2Z1Q?pwd=6666 提取碼：6666 目錄結構： 代碼如下： import jieba import wordcloud f = open("data.txt", "r", encodin 閱讀全文

摘要： 注意力機制 第一部分：注意力機制(Attention Mechanism)淺談 1. 注意力機制的由來，解決了什么問題？ 早期在解決機器翻譯這一類序列到序列(Sequence to Sequence)的問題時，通常采用的做法是利用一個編碼器(Encoder)和一個解碼器(Decoder)構建端到端的 閱讀全文

摘要： 轉載自：https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/106578098?spm=1001.2014.3001.5506 本文框架： BERT原文：https://paperswithcode.com/paper/bert-pre-trainin 閱讀全文

摘要： 轉載自：https://blog.csdn.net/wangyanbeilin/article/details/81350683 閱讀全文

摘要： AUC-ROC https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873 F1分數和Kappa系數 https://blog.sciencenet.cn/blog-3428464-1309052.html 注：后續會詳細整理，使得更加通俗易懂 閱讀全文

摘要： win10安裝好PostgreSQL在清除緩存后，運行SQL Shell，在輸入密碼之前，有時候會報錯，那是因為服務中的PostgreSQL沒有啟動，所以連接不上。 解決辦法： 右鍵此電腦-->管理-->服務-->postgresql-x64-9.6 - PostgreSQL Server 9.6- 閱讀全文

摘要： ###pycharm是當前運行Python最常用的集成環境之一，功能非常強大，然而快捷鍵的使用給使用效率帶來了很大的提升，本文主要是整理了pycharm的常用快捷鍵，分享給大家！祝大家在編程的道路上越走越遠。 ###1、代碼編輯快捷鍵 序號 快捷鍵 作用 1 CTRL+ALT+SPACE 快速導入任 閱讀全文

摘要： ###這里利用Python制作一個奧運吉祥物--《冰墩墩》，為冬奧加油！ 代碼鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Z_fBljHHw-1So7KkUCxrHg 提取碼：yc9b 效果圖： 閱讀全文

摘要： #版權： 本書電子版獲取方式：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1DIwYOCAZCr2ZTh1-c5Zvnw?pwd=s61p 提取碼：s61p。 本書英?原版地址為：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 。 在學術著作中請引?英? 閱讀全文

摘要： 詳情請轉到如下鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 作 者：韓 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎專欄：與時間無關的故事 謹以此文獻給大連海事大學的吳楠老師，柳曉鳴老師，王新年老師以及張晶泊老師。 閱讀全文

摘要： ##打開下方鏈接查看方法： https://haokan.baidu.com/v?pd=wisenatural&vid=13998023831886919320 閱讀全文

摘要： ###python數據可視化--餅圖 ####運行數據及源代碼歡迎評論區找我（附各種可視化圖表代碼詳細教程）！ import pandas as pd # 導入加載數據包 import matplotlib.pyplot as plt # 導入可視化包 plt.rcParams['font.sans 閱讀全文

摘要： ###本案例數據集地址（百度網盤）：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1FsEcr3lanXYbYLxGELtJZw 提取碼：5nvw （此鏈接永久有效） 或掃描下方二維碼獲取： 在本次博客中，我將利用Python數據分析工具來做一個某醫院某年度的銷售情況匯總。 項目運行環境： 閱讀全文

摘要： 1. 運行腳本下載GLUE數據集 使用python3及以上版本在pycharm或者jupyter notebook中運行如下代碼，即可自動下載。 代碼如下：鏈接: https://pan.baidu.com/s/16e1iI71LjkWKpHQdn5NjPQ?pwd=dkqr 提取碼: dkqr 解 閱讀全文

摘要： 處理時間序列的模型有很多種，下面列舉一些常見的： ARIMA模型：自回歸移動平均模型，用于分析和預測時間序列數據。 LSTM模型：長短時記憶模型，是一種循環神經網絡，能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系。 GRU模型：門控循環單元模型，是一種循環神經網絡，類似于LSTM，但參數更少，訓練速度更快。 Pr 閱讀全文

摘要： ##打開下方鏈接查看方法： https://www.toutiao.com/i6989908022839771679/?prevent_activate=1&enter_keyword=win10pro%E5%85%B3%E9%97%AD%E6%9B%B4%E6%96%B0&wid=16453155 閱讀全文