问： 我有一个大（按行数）纯文本文件，我想把它分成更小的文件，也是按行数。...所以，如果我的文件有大约2M行，我想把它分成10个包含20万行的文件，或者100个包含2万行的文件（加上剩余行产生的一个文件，能否被整除无关紧要）。...另一个选项，按输出文件的大小(比如 20M 字节)拆分： split -C 20m --numeric-suffixes input_filename output_prefix 方法二 使用 awk
上一期学的upyter相信大家都已经会用了，我们这一期就可以愉快地学习写代码啦！ Python的基本数据类型 数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。...说得通俗一点就是多写点内容帮助理解 Python中的注释分为单行注释和多行注释: 单行注释 在每行代码前写一个井号，则这行代码不会被运行 ?...那就每行前面加一个#不就行啦。 好了，我们讲一下多行注释怎么弄 还记得刚才我们嫌弃的三个引号么 它就可以多行注释 ?...4.常用字符串相关操作方法 （1）字符串长度 用len（）函数，可以查看字符串的长度 ? 划重点：字符串中的空格也是占长度的，空串：""/'' 长度是零 中文，字母，数字，符号都是占一个长度 ?...切片最标准的写法是用两个冒号分割三个数字 第一个数字表示切片的开始位置（索引） 第二个数字表示切片的截至位置，但是不包括这个位置，也就是切到它的前一个位置结束（索引） 第三个表示切片的步长（切片的厚度
1.信息增益与ID3 决策树中信息增益定义如下： 给定一个样本集D，划分前样本集合D的熵是一定的 ，用H0表示；使用某个特征A划分数据集D，计算划分后的数据子集的熵，用H1表示，则： 信息增益...易知，当样本属于每一个类别的概率都相等即均为1/K时，基尼系数最大，也就是说此时不确定度最小。 关于基尼系数的理解，网上有一种说法比较通俗易懂。...CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树算法就是一个分类树，可以很好地解决分类问题。...4.决策树的过拟合 当决策树深度过大时，在训练集上表现特别好，往往就会出现过拟合现象，我们需要一些解决办法： 1.剪枝 剪枝总体思路： 由完全树T0开始，剪枝部分结点得到树T1，然后再剪枝部分结点得到树...也就是说样本足够多的时候，一个样本没被选上的概率有36.8%，那么这些没被选中的数据可以留作验证集。每一次利用Bootstrap生成样本集时，其验证集都是不同的。
传统妆造迁移算法 根据对数据集要求的不同可以分为两类，第一类是需要成对的妆造前后的图作为训练集，即有监督的模型；第二类则不需要成对的妆造前后对比图作为训练集，即无监督的模型。...2.1 基于梯度约束和成对数据的算法 基于成对图的算法，它需要同一个人脸图像妆造前后的对比图作为训练集，对数据集的要求很高，以《Example-Based Cosmetic Transfer》算法为例。...其中A是结果图，R是参考图，sr是参考图的掩膜，sb是经过仿射变换后的待上妆图的掩膜，它们的尺度大小相等。sr'和sb'是sr和sb的卷积结果图，因为卷积降低了维度，所以通常来说就是一个比例缩放。...妆造数据集 数据集地址：http://www.antitza.com/makeup-datasets.html。 ? 发布于2012年，这是一个女性面部化妆数据集，可用于研究化妆对面部识别的影响。...如果你对以上人脸数据集感兴趣，在有三AI知识星球的数据集板块中，我们提供了以上数据集的详细解读以及下载方式，有需要的同学可以加入。 ? 而人脸相关的算法，也有诸多介绍。 ?
所以，我们的目的是找出不同BAD events之间的重叠部分，也就是将无数个hypothesis分成有限个类别。 如何将无数个hypothesis分成有限类呢？...如果平面上只有一个点x1，那么直线的种类有两种：一种将x1划为+1，一种将x1划为-1： 如果平面上有两个点x1、x2，那么直线的种类共4种：x1、x2都为+1，x1、x2都为-1，x1为+1...先看一个简单情况，一维的Positive Rays： 若有N个点，则整个区域可分为N+1段，很容易得到其成长函数m_H(N)=N+1。...当数据集D按照如下的凸分布时，我们很容易计算得到它的成长函数m_H=2^N。这种情况下，N个点所有可能的分类情况都能够被hypotheses set覆盖，我们把这种情形称为shattered。...也就是说，如果能够找到一个数据分布集，hypotheses set对N个输入所有的分类情况都做得到，那么它的成长函数就是2^N。
比如说输入法的逐字校对功能，这个功能会将用户上屏的内容通过模型进行纠错，提醒用户正确的内容。其中包括“的、得、地”这三个字的用法纠错。...五、确定指标计算方法 通过步骤四归纳出的指标及影响数据，找出影响数据与指标的逻辑关系，建立计算方式。 六、评测执行过程设计 设计评测方案分为两部分：评测执行过程和数据集。...此时设计方案大概率就是一个功能实现的还原，如果功能还原无法获取数据可以思考通过增加日志的方式获取我们想要的数据。 七、数据集 数据集选取是方案设计中的最后一环，也是非常重要的一环。...数据集选取原则： 1）数据集规模符合统计学的分布，随机进行选取，或者分布与实际数据分布保持一致； 2）数据集要反映用户的实际情况，最好是选取用户实际使用功能的数据进行评测。...划重点 所有内容明确出来后，与相关项目组成员组会沟通，确保所有内容的认知达成一致，且对评测方案认可通过。 写在最后 追梦之行，小编一直在路上，希望与你同行，一起成长。
(2) 样例权重 Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 (3) 预测函数 Bagging：所有预测函数的权重相等。...决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。...例如，在对于例子中的第一次划分中，按照特征1和特征2划分的计算信息增益的过程中，按照特征1划分的计算信息增益的过程如下： 子集1的熵： 子集2的熵： 原始数据集的熵： 所以按照特征1划分后的信息增益即为...这就是C4.5算法最大的好处，解决了ID3算法第二个缺陷，缓解了ID3算法的第一个缺陷。不过ID3算法的第三个不能处理连续型特征数据的问题。C4.5算法本身也不能直接处理连续数据。...首先，用bootstrap方法生成m个训练集，然后，对于每个训练集，构造一颗决策树，在节点找特征进行分裂的时候，并不是对所有特征找到能使得指标（如信息增益）最大的，而是在特征中随机抽取一部分特征，在抽到的特征中间找到最优解
chrome store下载 源代码 我在自己阅读英文文章、并从有道词典查询单词的过程中发现，相比于两三个中文字的单词意思解释，柯林斯词典提供了一定的英文语境可以帮我 更准确地 理解一个单词的意思，并加深记忆...而划词翻译和扇贝生词本结合，将碰到的新单词记录下来，事后重复复习（拍着脑袋想想应该）是个不错的学习手段。 市面上类似的服务／软件不少，扇贝是其中之一。...但我个人觉得扇贝是少数在探索如何将软件技术和语言学习有效地结合起来的产品之一，也是这个应用最后选择接入扇贝生词本的重要原因。...虽然扇贝的“清空词库”功能是已经实现的功能，但却严格显示用户使用这一点，会让我这样只使用其中部分功能的用户非常费解。...应用其他特点： react应用 + 全内连样式（避免影响web页面的样式） 爬取数据，跳过有道词典api访问次数限制cheerio-without-node-native 扇贝api oauth2接入（
2 模型量化算法 量化的技术根据不同的量化原理和位宽可以分为许多种。根据量化原理来说，可以分为直接经验量化算法，基于重建的方法，基于梯度和损失优化的算法等。...(1) 首先将FP32的模型在一个数据集(Calibration Dataset)上跑一遍记录下每一层的FP32激活值，这里没必要去跑整个训练集，比较现实的做法是从验证集中选取一个子集，当然它最好有代表性...整个框架如上所示，包括三个步骤： (1) 网络剪枝 即移除不重要的连接，包括3个步骤，分别是普通网络训练，删除权重小于一定阈值的连接得到稀疏网络，对稀疏网络再训练，这是一个反复迭代的过程。...3.3 非均匀量化方案 通常来说量化函数是一个分段的常数函数，不同的量化等级之间的距离是相等的，即均匀量化，然而数据的分布往往不是均匀的，所以均匀量化不是最合理的方案，因此有一些研究针对量化函数本身进行学习...如果你想系统性地学习模型优化相关的理论和实践，并获得持续的指导，欢迎加入有三AI秋季划-模型优化组，系统性地学习数据使用，模型使用和调参，模型性能分析，紧凑模型设计，模型剪枝，模型量化，模型部署，NAS
； 概述 本文分为五个部分，它们分别是： 分类预测建模 二分类 多类别分类 多标签分类 不平衡分类 分类预测建模 在机器学习中，分类[1]是指预测建模问题，对给定示例的输入数据预测其类别标签。...从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。 模型将使用训练数据集，并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签。...我们可以使用make_blobs（）函数[6]生成一个综合的多类分类数据集。 下面的代码表示生成一个数据集，其中包含1,000个示例，这些示例属于三个类之一，每个类别具有两个输入特征。...我们可以很容易区分三个不同的集群。 多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...下面的代码表示生成一个包含1,000个示例的数据集，每个示例都有两个输入特征。一共有三个类别，每个类别可能带有两个标签（0或1）之一。
如表1和图1所示，将物品分为popular group和unpopular group，可以看出，现有的蒸馏算法的性能提升大部分来自于popular group，而unpopular group的性能往往是下降的...（1）Group partition 作者首先将物品按照物品流行度将其分为K组，同时并保证每组的物品流行度之和相同，这样保证了每组内的物品流行度大致相同，从而降低了流行度偏差带来的影响。...3 Experiments Datasets 训练集:测试集=90%:10%，再从训练集中划10%作为验证集。...Metrics Recall@10, NDCG@10 Baselines RD, CD, DERRD, HTD Results 可以看出，在三个数据集上，UnKD都取得了明显的性能提升。...但当K超过某一个值，模型性能逐渐下降，原因：大的K导致每个组内的物品数量减少，将会错失物品之间的排序关系。
引言 快速排序是一种经典的排序算法，其核心思想是通过选择一个基准元素，将数组分为两个部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归地进行排序。...快速排序算法 2.1 传统快速排序 快速排序的核心思想是通过选择一个基准元素，将待排序的数组划分为两个部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归地进行排序，其时间复杂度： 最好情况...： 每次分划都能将数组平均地划分成两部分，此时的时间复杂度为 O(n log_2 n) 。...最坏情况： 每次分划都选择了数组中最小（或最大）的元素作为基准，导致每次分划只能减少一个元素，时间复杂度 O(n^2) 。...，4，3，2，1} （二）输出要求 对每组输入数据，输出以下信息（要求必须要有关于输出数据的明确的提示信息）： 输出分划次数； 输出找到第 4 小元素时文件的状态，即输出此时所有记录的值。
2 相关属性和函数 2.1 fraction单位 CSS 栅格布局带来了一个全新的值:fraction单位，fraction单位通常简写为fr，它允许你根据需要将容器拆分为多个块。...下面将每一列和行更改为一个 fraction 单位的值: .grid {display: grid;//划容器为三个1fr的列grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;/.../划容器为三个1fr的行 grid-template-rows: 1fr 1fr 1fr;} 结果是栅格布局将会把整个宽度和高度各分成三个 fraction，每列和每行都会各占据一个 fraction...这样fraction 单位值更改列或行的值将会更加简单。 2.2 repeat函数 repeat()函数是一个强大的指定列和行的方法。...第一个参数指定行与列的数量，第二个参数指定它们的宽度，这就和之前的布局完全一样。 然后是auto-fit。
虽然可以并行处理，但Transformer依然是以一维序列作为输入，然而图片数据都是二维的，因此首先要解决的问题是如何将图片以合适的方式输入到模型中。...本文采用的是切块 + embedding的方法，如下图： ? 首先将原始图片划分为多个子图（patch），每个子图相当于一个word，这个过程也可以表示为： ?...可以看到除了在Natrual任务中ViT略低于BiT外，在其他三个任务中都达到了SOTA，这再次证明了ViT的性能强大。...4.3 不同预训练数据集对性能的影响 预训练对于该模型而言是一个非常重要的环节，预训练所用数据集的规模将影响模型的归纳偏置能力，因此作者进一步探究了不同规模的预训练数据集对性能的影响： ?...上图展示了不同规模的预训练数据集（横轴）对不同大小的模型的性能影响，注意微调时的数据集固定为ImageNet。可以看到对大部分模型而言，预训练数据集规模越大，最终的性能越好。
实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等； 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集...本次实战选择的数据集为Kaggle竞赛中的细胞数据集，共包含9961个训练样本，2491个测试样本，可以分为嗜曙红细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性白细胞4个类别，图片大小为320x240。...需要特别强调的是对图像进行去均值处理，很多同学不明白为何要减去均值，其主要的原因是图像作为一种平稳的数据分布，通过减去数据对应维度的统计平均值，可以消除公共部分，以凸显个体之间的特征和差异。...进行去均值前后操作后的图像对比如下： ? 3 框架搭建 本次实战主要选取了VGG16、Resnet50、InceptionV4三个经典网络，也是对前篇文章的一个总结。...5 测试 对上述模型分别在测试集上进行测试，所获得的结果如下图所示，整体精度比训练集上约下降了一个百分点： ?
前言：这是为验证码识别竞赛而开发的一个基于pytorch实现的端到端的验证码识别系统。...前后开发大概有2个月，其中大部分时间都在调参，后期参考kaggle大神经验，加入了一些trick，但是由于第一个榜截止了，所以没有得到测试集结果，只有验证集的参考结果。...赛题分析 训练集仅有5000张，而所有的数字组合有 个组合。 验证码识别的难度系数较大，人眼也很容易识别出错。 噪声比较严重，存在遮挡字符的情况。 3. 数据集 ?...1575527368225 比赛提供的数据集如上图所示，12040的像素的图片，然后标签是由图片名称提供的。 训练集测试集划分：80%的数据用于训练集，20%的数据用于测试集。...PS:数据集下载链接在文末。 4. Trick总结 ? 上图就是整个验证码识别的流程图，也是baseline， 在此基础上可以使用很多分类网络中用到的trick。
——海桑《我是你流浪过的一个地方》 全文字数：3624字 阅读时间：18分钟 前言 中文分词指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。...在中文分词任务中，一般使用在标准数据集上词语级别的精准率、召回率以及F1值来衡量分词器的准确程度，这三种指标通常用于衡量分类器的准确程度。不过想要理解这三个指标，首先要理解什么是混淆矩阵。...前面介绍的混淆矩阵是由分类问题引出的，并且真实的样本个数和预测的样本个数相等，而中文分词是一个分块任务（chunking），并且标准答案的分词和中文分词算法预测分词结果的单词数不一定相等，以"结婚的和尚未结婚的...将标准分词结果的所有区间构成一个集合 ，作为正类（真实值为1），将集合 之外的所有区间构成的另外一个集合 （ 的补集），作为负类； 将分词算法预测的分词结果的所有区间构成一个集合 ，作为正类（真实值为...1），将集合 之外的所有区间构成另外一个集合 （ 的补集），作为负类； 依然以"结婚的和尚未结婚的"为例，将标准答案以及分词算法预测的分词结果转换为区间集合的形式。
； 概述 本文分为五个部分，它们分别是： 分类预测建模 二分类 多类别分类 多标签分类 不平衡分类 分类预测建模 在机器学习中，分类[1]是指预测建模问题，对给定示例的输入数据预测其类别标签...从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。 模型将使用训练数据集，并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签。...我们可以使用make_blobs（）函数[6]生成一个综合的多类分类数据集。 下面的代码表示生成一个数据集，其中包含1,000个示例，这些示例属于三个类之一，每个类别具有两个输入特征。...我们可以很容易区分三个不同的集群。 多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...下面的代码表示生成一个包含1,000个示例的数据集，每个示例都有两个输入特征。一共有三个类别，每个类别可能带有两个标签（0或1）之一。
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