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首頁(yè) 大數(shù)據(jù)時(shí)代

請(qǐng)問(wèn)如何用nlp預(yù)訓(xùn)練模型做word embedding ，如bert怎么提取出embedding?

自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域中一個(gè)快速發(fā)展的分支，它提供了許多技術(shù)和方法來(lái)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行處理。其中，詞嵌入（word embedding）是NLP中最重要的技術(shù)之一，因?yàn)樗试S將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解和處理 ...
2023-04-10
邏輯回歸與決策樹(shù)有什么區(qū)別?

邏輯回歸和決策樹(shù)是兩種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們都被廣泛應(yīng)用于分類(lèi)問(wèn)題。雖然這兩種模型都可以達(dá)到相似的分類(lèi)效果，但它們的實(shí)現(xiàn)方式和適用場(chǎng)景有很大不同。邏輯回歸是一種基于概率的分類(lèi)算法，它嘗試為每個(gè)類(lèi)別 ...
2023-04-10
CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層為什么要有一層1024神經(jīng)元？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。在CNN中，全連接層是網(wǎng)絡(luò)的最后一層，通常用于將卷積層和池化層輸出的特征向量轉(zhuǎn)換為分類(lèi)或回歸輸出。在許多CNN架構(gòu)中，全連接 ...
2023-04-10
MySQL B Tree 的階（度）是多少？

MySQL B-Tree的階（度）通常是1000，但也可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)整。下面將詳細(xì)介紹MySQL B-Tree的階、結(jié)構(gòu)以及如何優(yōu)化B-Tree索引。什么是B-Tree B-Tree是一種多叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在 ...
2023-04-10
正則表達(dá)式怎樣寫(xiě)取反匹配？

正則表達(dá)式是一種強(qiáng)大的字符串匹配工具，它可以幫助我們快速有效地搜索和處理各種文本。在正則表達(dá)式中，取反匹配是指匹配不滿足某個(gè)條件的字符串，也就是與條件不符的字符串。在正則表達(dá)式中，取反匹配通常使 ...
2023-04-10
什么時(shí)候樹(shù)模型會(huì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)呢？

樹(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同情況下會(huì)產(chǎn)生不同的表現(xiàn)。本文將討論樹(shù)模型何時(shí)可能比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)，并提供一些例子來(lái)支持這個(gè)觀點(diǎn)。首先，我們需要了解什么是樹(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播最清晰的解釋？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型，可以處理圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言等高維數(shù)據(jù)。CNN中的反向傳播算法是訓(xùn)練模型的關(guān)鍵步驟之一，本文將對(duì)CNN反向傳播算法進(jìn)行詳細(xì)解釋 ...
2023-04-10
spss中怎么計(jì)算李克特量表的得分，注意是每個(gè)樣本的得分？

SPSS（統(tǒng)計(jì)軟件包）是一種流行的統(tǒng)計(jì)分析工具，它可以用來(lái)計(jì)算李克特量表的得分。李克特量表是一種常用的測(cè)量問(wèn)卷調(diào)查中心態(tài)度和信念的工具。在這篇文章中，我們將討論如何使用SPSS計(jì)算李克特量表的得分以及一些操 ...
2023-04-10
docker和virtualenv有什么區(qū)別？

Docker和Virtualenv是兩種不同的技術(shù)，分別用于創(chuàng)建獨(dú)立的開(kāi)發(fā)環(huán)境。雖然它們都可以幫助開(kāi)發(fā)人員在不同的環(huán)境中構(gòu)建和運(yùn)行應(yīng)用程序，但它們之間存在一些明顯的差異。 Docker是一種容器化技術(shù)，允許用戶創(chuàng)建和管理獨(dú) ...
2023-04-10
為何mysql不用raft等協(xié)議實(shí)現(xiàn)同步復(fù)制？

MySQL是一種常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它使用了復(fù)制技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)高可用性和數(shù)據(jù)備份。在MySQL的復(fù)制中，主節(jié)點(diǎn)將其更新操作記錄到二進(jìn)制日志（binlog）中，并將這些日志發(fā)送給從節(jié)點(diǎn)進(jìn)行執(zhí)行，從而使得從節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù) ...
2023-04-10
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上合適？

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，它通常用來(lái)衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而，對(duì)于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)集，適當(dāng)?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上是 ...
2023-04-10
為什么現(xiàn)在所有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層的卷積核都是7*7的大小？

在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）已成為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要工具。在CNN中，第一層卷積核通常被設(shè)置為7*7的大小，這是因?yàn)橐韵略颍? 大尺寸卷積核可以提取 ...
2023-04-10
python的matplotlib怎樣讓grid網(wǎng)格線處于圖像底部？

Matplotlib是Python中最流行的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一，它提供了許多繪圖工具和函數(shù)，可以創(chuàng)建各種類(lèi)型的圖形。其中包括網(wǎng)格線（Grid）功能，可以在圖形上添加水平和垂直線條以輔助讀取數(shù)據(jù)。但默認(rèn)情況下，網(wǎng)格線會(huì)覆蓋 ...
2023-04-10
怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測(cè)模型的強(qiáng)大工具，它可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立預(yù)測(cè)模型，從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。收集數(shù)據(jù) 首先 ...
2023-04-10
決策樹(shù)是如何處理不完整數(shù)據(jù)的？

決策樹(shù)是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題。在訓(xùn)練決策樹(shù)模型時(shí)，我們通常會(huì)遇到不完整數(shù)據(jù)的情況，即數(shù)據(jù)中存在缺失值。那么，決策樹(shù)是如何處理不完整數(shù)據(jù)的呢？本文將對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)的介紹。一、 ...
2023-04-10
Presto為什么比Spark SQL快？

Presto是一個(gè)分布式SQL查詢引擎，常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。與之相似的Spark SQL也是一個(gè)分布式SQL查詢引擎，但是在一些特定情況下，Presto比Spark SQL更快。以下是幾個(gè)原因： Presto采用迭代式計(jì)算，而不是批處理計(jì) ...
2023-04-10
Linux 內(nèi)核中，多線程棧空間模型是怎樣的？

在Linux內(nèi)核中，多線程棧空間模型的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)使用線程私有數(shù)據(jù)（Thread-Local Storage，TLS）的概念來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在這個(gè)模型中，每個(gè)線程都擁有自己獨(dú)立的?？臻g，以便保證線程之間的互相隔離。通常情況下，線程棧空 ...
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，步長(zhǎng)為2的卷積層可以代替池化層嗎？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種基于卷積運(yùn)算的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。在CNN中，池化層(Pooling layer)通常用于減小特征圖的尺寸和參數(shù)數(shù)量，并 ...
2023-04-10
既然單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以近似任何函數(shù)，為什么還要多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？

單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層組成。盡管它們可以用于某些簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)于更復(fù)雜的問(wèn)題，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常比單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的表現(xiàn)力。首先，雖然單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以近似 ...
2023-04-10
SPSS如何實(shí)現(xiàn)Logistic相加交互作用？

Logistic回歸是一種廣泛用于預(yù)測(cè)二分類(lèi)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析方法。相加交互作用指的是在Logistic回歸模型中同時(shí)考慮兩個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響，以及這些自變量之間的交互作用。在SPSS中實(shí)現(xiàn)Logistic相加交互作用可 ...
2023-04-10

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