按软件工程来讲，这个提法可能不合适，但是，还能什么更好的提法吗？ 谢炀(18***743) 9:26:24 业务现状？...譯揮 (252***466) 9:31:11 如：提出如下业务需求 需求原因：为加强公司办公用品管理，控制办公用品费用支出 需求目标：实现公司办公用品的集中管理 需求概述：各部室提交各自办公用品需求清单...潘加宇(3504847) 21:03:44 （“业务需求”的说法不严谨） 如果是涉众提供的，那只能当作【需求的素材】，往往内容散乱，范围飘忽不定。我们根据这些素材来建模。...（上面说的这些，“加强公司办公用品管理”属于废话，“控制办公用品费用支出”是个大目标，比“加强公司办公用品管理”还要高一个级别，也是废话） （“实现公司办公用品的集中管理”--可以提炼“集中”的度量指标...--这个只是解决方案，不是“集中”的度量，合适的应该类似于“在维持其他指标不变的前提下，将发放的经手人缩减到原来的20%”）
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。...query 的匹配度更好，主要解决词汇层面的相似度问题。...2.深度方法：基于表征的匹配基于表征的匹配方式，初始阶段对两个文本各自单独处理，通过深层的神经网络进行编码（encode），得到文本的表征（embedding），再对两个表征进行相似度计算的函数得到两个文本的相似度优点...：基于 BERT 的模型通过有监督的 Fine-tune 在文本表征和文本匹配任务取得了不错的性能缺点：BERT 自身导出的句向量（不经过 Fine-tune，对所有词向量求平均）质量较低，甚至比不上...3.深度方法：基于交互的匹配基于交互的匹配方式，则认为在最后阶段才计算文本的相似度会过于依赖文本表征的质量，同时也会丢失基础的文本特征（比如词法、句法等），所以提出尽可能早的对文本特征进行交互，捕获更基础的特征
知乎热门问题：深度学习里面，请问有写train函数的模板吗？ 以下是 知乎用户 吃货本货 的回答。 老师，这题我会。...一般pytorch需要用户自定义训练循环，可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。 从实用角度讲，一个优秀的训练循环应当具备以下特点。...break net.load_state_dict(torch.load(ckpt_path)) return pd.DataFrame(history) 使用方法如下...2，易修改：如果输入和label形式有差异(例如，输入可能组装成字典，或者有多个输入)，仅需更改StepRunner就可以了，后面无需改动，非常灵活。...以上训练循环也是我在eat_pytorch_in_20_days中使用的主要训练循环。该库目前已经获得3.3k+星星⭐️，大部分读者反馈还是挺好用的。
当在用例类上面指定@RunWith (Parameterized.class)的运行器时，就可以实现参数化测试。 l @Parameters指定提供测试数据集的方法。...JUnit4通过在一个静态方法上加上一个@Parameters注解，并且返回一个集合的方式来指定参数化测试所需的数据集。...@Parameter(#)来实现，其中#代表了入参数组的下标序号（从0开始） l 无参的测试方法。...JUnit4中，@Test必须注解在无参的方法上。 可以看到，在JUnit4中为了实现参数化测试，还是比较繁琐的。...而这些繁琐的背后的根本原因，其实仅仅是因为JUnit团队自身的一个约定，那就是测试方法必须是无参的。
，该文章采用了 Docker 容器这种更现代的方法来管理依赖关系，该文章还介绍了名为 Dockerfile 的安装脚本和容器与 Keras 必需的深度学习驱动/框架。...基准方法 Keras 的官方案例（https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples）非常全面，涉及多种现实中的深度学习问题，并能完美地模拟 Keras...多层感知器（multilayer perceptron/MLP）方法（mnist_mlp.py）仅使用一个大型全连接网络，就达到深度学习魔术（Deep Learning Magic™）的效果。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...）），所以未来还是有改进的空间的。
来源商业新知网，原标题：【科普贴】深度学习的一些方法 1. 参数初始化 训练之前一定要执行参数初始化，否则可能减慢收敛速度，影响训练结果，或者造成Nan数值溢出等异常问题。...LSTM中遗忘门参数设置： 开始时候设置较大的遗忘参数，可能效果更好。 4. CNN的魅力 CNN可以很好的处理局部与整体，低层次特性到高层次特征的映射。...使用attention机制便于理解在模型输出过程中输入序列中的信息是如何影响最后生成序列的。这有助于我们更好地理解模型的内部运作机制以及对一些特定的输入-输出进行debug。...faster-rcnn把图片做物理上的切割，有可能忽略了局部相关性信息，准确度有可能降低。...深度学习中加快训练速度方法 ① 提高学习率 ② 增加batch size ③ 预训练 ④ 动量 ⑤ 增加步长 ⑥ 使用残差 18. 如何使网络跳出局部极小值 调整学习率，使用变化（衰减）的学习率。
（3）什么样的数据集不适合深度学习 数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。...relu函数方程 ReLU 的输出要么是 0, 要么是输入本身。虽然方程简单，但实际上效果更好。...知名的有TensorFlow Lite、小米MACE、腾讯的ncnn等，目前都没有用过。 （17）如何提升网络的泛化能力 和防止模型过拟合的方法类似，另外还有模型融合方法。...BN算法，为什么要在后面加加伽马和贝塔，不加可以吗？ 最后的“scale and shift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入。不加也可以。...（19）卷积层和池化层有什么区别 卷积层有参数，池化层没有参数 经过卷积层节点矩阵深度会改变，池化层不会改变节点矩阵的深度，但是它可以缩小节点矩阵的大小 （20）卷积层参数数量计算方法 假设输入层矩阵维度是
Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: > 2; columnNumber: 6; 不允许有匹配 "[xX][mM][lL]" 的处理指令目标...64) > at com.changjiazhuang.MybatisText.main(MybatisText.java:21) **解决方案： 如果代码、映射、全局环境配置都没有问题还出现以上的错误...，原因有两个： 1.xml文件里有两个标题头： 删除一个头标签即可 2.就是xml文件头前有空行： 按DEL删除键 删除空行即可 3.用注解没有在xml文件里用class，class...里面是Dao接口全文件路径 ** ---- 没有测试框架的log4j.properties文件是不会出现这个问题...只会有： 但不会影响Mybatis框架的使用的！ ----
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Pandas数据库数据处理的问题，一起来看看吧。 PD有随机填充的功能吗？...例如我有类似的第一列PD数据的话没有NA值，我希望在第二列生成指定数量例如300条（比左侧少）随机位置的固定字符串。有无什么随机填充的方法啊？...后来他自己找到了GPT4，也得到了正确的解答。 下图这是第一次生成的： 下图这是最后一次生成的： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
防火墙的主要功能是发现并处理对计算机会造成危害的安全风险，还有进行数据传输的问题。下面就来看看关闭防火墙的相关内容。...image.png 一、关闭防火墙的方法 想要关闭防火墙并不困难，第一步，先在电脑桌面的右下角，找到具有防火墙标志的安全中心，然后选择点击进入。...除了电脑自带的防火墙，还有公用和专用网络的防火墙也需要关闭，跟上述的方法步骤是一样的，一次关闭就可以把整个电脑的防火墙关闭了。...二、关闭有什么危害吗 没有危害，有些杀毒软件在进行杀毒的时候，还会自动的把计算机的防火墙关闭，并且如果计算机里没有很重要的文件，也是不用担心会有黑客或者病毒入侵什么。...上述介绍了关闭防火墙的方法，用不用防火墙由自己决定，防火墙用与不用都是可以的。两个选择拥有不同的优势，也有不一样的用户体验，但都是不用担心计算机的安全问题的。
本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。 ?...超出预期的访问量/数据量，通常是上游系统请求流量飙升，常见于各类促销/秒杀活动，可以结合业务流量指标排查是否有尖状峰值。 过度使用终结器（Finalizer），该对象没有立即被 GC。...原因分析 永久代存储对象主要包括以下几类： 加载/缓存到内存中的 class 定义，包括类的名称，字段，方法和字节码； 常量池； 对象数组/类型数组所关联的 class； JIT 编译器优化后的 class...Kill process or sacrifice child 有一种内核作业（Kernel Job）名为 Out of Memory Killer，它会在可用内存极低的情况下“杀死”（kill）某些进程...检查 JVM 参数是否有 -XX:+DisableExplicitGC 选项，如果有就去掉，因为该参数会使 System.gc() 失效。
【新智元导读】 什么比深度学习更好？由此引出深度学习的三大局限性：缺乏解释性、缺乏迁移能力以及巨大的计算资源消耗。什么比深度学习更好？脉冲神经网络和哥德尔机器算吗？...有以下几种解读“更好”的方式。 “更好”=标签数据集的精确度。在这种情况下，目前来看没有优于机器学习的。例如，深度学习在Imagenet或者言语／语言翻译等领域的大型标签数据集上表现最好。...如果你有一辆使用深度学习的无人驾驶汽车，或有一个使用深度学习的自动化医疗程序，那就需要依照法律对其决策进行解释。为什么这辆车在撞到其它车前不停下？为什么这个程序断定患者是否患乳腺癌？...简而言之，如果你只在乎准确性（而不关注结果解读），如果你的测试数据与培训数据高度匹配，如果你有数百万的标签数据，以及有很多高性能GPU电脑，那么深度学习是最好的选择。...反之，则有很多比深度学习更好的选择。
● 粒度更细的服务具备更好的复用性。...关系型数据库的特点是遵循ACID原则，对事务的一致性有更好的支持，通过标准的SQL语言就可以方便地实现结构化数据的查询和更新。...统一技术栈的优势也是明显的，首先它会带来开发效率的提升；单一技术栈的维护成本相对较低；新加入的开发人员也能够尽快适应统一的编程语言和架构风格；项目的风险相对比多技术栈有更好的可控性。...微服务增大了运维负担；有更多的东西需要部署，有更多的地方需要监控，错误自然也成倍增加。而解决这些问题的一个关键方法就是拥抱“自动化文化”。...本文给大家讲解的内容是微服务架构深度解析：微服务的主要特性有哪些？ 下篇文章给大家讲解的是微服务架构深度解析：架构设计哲学 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持！
，那么动起手来马上解决问题比花时间和精力想出更好的解决办法再去做，可能更加快捷有效）。...再回到这个问题，实际就是怎么在分组时，实现批量处理的问题，下面直接通过一个简单的例子来进行说明（数据就不造几十列的了，不然不知道该怎么截图，用下面的方法，两列跟几十列是一样的）。...3、关于List.Transform函数的具体用法，请参考文章《PQ-M及函数：批量处理的利器——列表转换函数（List.Transform）及A股数据批量抓取方法》。...问题还没完 - 通过上面的修改，我们实现了将列名列表转换成了分组函数里的聚合参数列表，但是，有几十列，如果手写几十个列名也够烦的，而且都得加上双引号！...首先，如果是在Excel里面，我们拿所有列名来造这个列表的方法很多，也不复杂，但是，既然在Power Query里，那么我们就用Power Query的方法来解决。
子类优先实现父类的方法，虽然父类的方法和接口的方法长得一模一样。...void f(); } class son extends father implements sameInterface{ public void f(){ //本函数实际实现的是父类的...f()，而不是接口的f() } } 注意：这种重叠在父类和接口均声明抛出异常时可能冲突。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个重复值删除的问题，这里拿出来给大家分享下。...不过涉及到多个重复值删除的话，需要用到高级功能，具体操作方法如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个英文文本中统计关键词方法处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Wendy Zheng】提问，感谢【郑煜哲·Xiaopang】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
OKR代表Objective and Key Results，包含了两部分目标和相应的关键结果，是一种用于企业/组织进行目标管理的一种方法。...方法论 OKR设定有一个完整的方法论：设定O -> 设定KR -> 分析挑战 -> 制定Todo -> 实施跟进 在OKR设定过程中，需要团队核心成员共同参与，头脑风暴可以遵循MeWeUs的方式： Me...在讨论挑战的时候，需要采用5Why的方法，找到真正的原因，否则后续动作往往不能很好解决问题。...，寻找可以解决的方法。...6 常见的疑问 刚刚接触OKR，大家都会有不少疑问，尝试整理一些疑问帮助更好的理解 OKR中的目标设定是应该高还是低好？
的时候人脸检测都是基于HAAR没错，但是都2020年啦，OpenCV4发布以来，官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的快狠准的方法了。...HAAR级联检测器方法 OpenCV3.3之前，一直是OpenCV对象检测在用的，该方法需要使用者有很强的图像处理基础知识，特别要重视预处理跟后处理技术，OpenCV支持该方法的函数为： void cv...sources\samples\dnn\face_detector目录下，有一个download_weights.py脚本文件，首先运行一下，下载模型文件。...，两种方法运行检测速度跟总人脸检测数目对比如下(Windows 10 64位，纯CPU运行)： ?...OpenCV4 DNN中的人脸检测吊打HAAR级联检测器人脸检测方法，HAAR级联检测器人脸检测已经凉凉了，建议不要再花太多时间学习，纯属浪费时间而已！
的时候人脸检测都是基于HAAR没错，但是都2020年啦，OpenCV4发布以来，官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的狠准快的方法了。...HAAR级联检测器方法 OpenCV3.3之前，一直是OpenCV对象检测在用的，该方法需要使用者有很强的图像处理基础知识，特别要重视预处理跟后处理技术，OpenCV支持该方法的函数为： void cv...sources\samples\dnn\face_detector目录下，有一个download_weights.py脚本文件，首先运行一下，下载模型文件。...，两种方法运行检测速度跟总人脸检测数目对比如下(Windows 10 64位，纯CPU运行)： ?...OpenCV4 DNN中的人脸检测吊打HAAR级联检测器人脸检测方法，HAAR级联检测器人脸检测已经凉凉了，建议不要再学习，纯属浪费时间而已！
【导读】将基于社区的问答（CQA）网站变得越来越火，用户通过它们可以从其他用户那里获取更为复杂、细致和个性化的答案。但是现有的方法主要是基于词包，但在短文本匹配任务中，词包不足以捕获重要的词序列信息。...这篇论文提出使用了一个相似性矩阵，来同时捕捉词汇和序列信息，建模问题和回答之间复杂的匹配关系，这些信息被放入深度网络，来预测匹配的回答。...社区里积累了大量的问题和相关的答案，如何从这些历史问题中检索最相关的回答是CQA中很重要的一个组件。现有的很多方法基于词包，词包在许多文本匹配任务中被证明很有效果。...这些信息被放入深度网络，来预测匹配的回答。实验结果表明，我们的方法提升了匹配的准确性。 ▌相似性矩阵 ---- 下图是文章算法的核心，QA相似性矩阵。垂直方向代表问题，水平方向代表回答。...注意网络的结构与LeNet有一定的差别，LeNet的最后一层是一个用来做分类的Softmax层，神经元的个数等于类别数。而图中网络的最后一层只有一个神经元，用于做回归，计算问题与回答之间的相似度。
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