一、持久化概念 持久化：即把数据(如内存中的对象)保存到持久化设备(即可永久保存的存储设备中，如磁盘)。 持久化在计算机中的主要应用场景就是将内存中的数据存储到关系型的数据库中，当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等。二、为什么要有持久化? 1.内存不能持久 2.内存容量有限)(内存是用于存放计算数据的) 3.业务数据共享的需要(需要公共的持久设备) 4.为了使用大规模
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2024-01-12 02:25:56
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It is possible to save a model in the scikit by using Python’s built-in persistence model, namely pickle:>>> from sklearn import svm>>> from sklearn import datasets>>> clf = svm.SVC()>>> iris = d
原创
2021-07-13 17:33:45
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Python 模型持久化1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 模型持久化
原创
2023-02-21 09:06:28
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在训练完 scikit-learn 模型之后，最好有一种方法来将模型持久化以备将来使用，而无需重新训练。 以下部分为您提供了有关如何使用 pickle 来持久化模型的示例。 在使用 pickle 序列化时，我们还将回顾一些安全性和可维护性方面的问题。pickle的另一种方法是使用相关项目中列出的模型导出工具之一将模型导出为另一种格式。与pickle不同，一旦
原创
2022-11-02 09:42:39
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模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用，节省重复训练模型的时间。模型保存train.Saver类是TensorFlow提供的用于保存和还原模型的API，使用非常简单。import tensorflow as tf# 声明两个变量并计算其加和a = tf.Variable(tf.constant([1.0, 2.0], shape=[2]), name='a')b = tf.Variable(tf.constant([3.0, 4.0], shape=[2]), name='..
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2021-08-10 11:05:50
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模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用，节省重复训练模型的时间。模型保存train.Saver类是TensorFlow提供的用于保存和还原模型的API，使用非常简单。import tensorflow as tf# 声明两个变量并计算其加和a = tf.Variable(tf.constant([1.0, 2.0], shape=[2]), name='a')b = tf.Variable(tf.constant([3.0, 4.0], shape=[2]), name='..
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2022-02-05 10:17:49
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目录1、持久化代码实现2、持久化原理及数据格式1、meta_info_def属性2、graph_def属性3、saver_def属性4、collection_def属性1、持久化代码实现tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。i...
原创
2021-08-12 22:04:03
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1.RDD持久化原理1.Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使
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2023-11-07 09:30:45
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/我挥舞着键盘和本子，发誓要把世界写个明明白白/安卓提供了三种数据持久化技术，分别为：文件存储、SharedPreference、数据库存储。一，文件存储 1）文件存储是Android中最基本的一种数据存储方式，它不对存储的内容进行任何的格式化处理，所有数据都是原封不动地保存到文件当中的，因而它比较适合用于存储一些简单的文本数据或二进制数据。 2）Context类中提供了一个openFileO
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2023-09-22 20:47:05
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# Android 本地持久化模型的实现
在 Android 开发中，数据的持久化是一个非常重要的任务。持久化数据可以使用户在应用重新启动后，依然能保持之前的状态。对于刚入行的小白来说，理解和实现本地持久化是非常关键的。本文将介绍如何使用 SQLite 数据库来实现 Android 本地持久化模型，并将步骤结构化，便于理解。
## 实现流程
我们可以将实现 Android 本地持久化模型的过
原创
2024-09-14 04:25:55
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关于“docker ollama 模型 持久化”的讨论主要集中在如何在使用Docker容器时，实现Ollama模型的持久化。以下是我在研究和解决这个问题的过程中整理的信息和步骤。
**环境配置**
首先，需要确认系统环境及其依赖。以下是我配置Docker环境的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{检查Docker是否安装}
B --
# HanLP模型：自然语言处理的强大助力
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类的语言。近年来，随着深度学习的快速发展，NLP技术取得了显著进展，而HanLP模型作为一种优质的中文 NLP工具，受到了广泛关注。本文将介绍HanLP的基本概念、应用场景以及一个简单的代码示例，帮助读者更深入地了解这一强大的工具。
## 什么是Han
原创
2024-10-10 06:29:16
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本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题，同时针对这些问题，也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现。要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录，根目录+其他路径=完整路径（支持相对路
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2024-08-15 11:47:04
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1、语料库格式分类语料的根目录.目录必须满足如下结构:<br>
根目录<br>
├── 分类A<br>
│ └── 1.txt<br>
│ └── 2.txt<br>
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2023-11-27 10:15:04
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一. 下载与配置(使用python可跳过)下载jar和配置文件下载data.zip解压并通过配置文件告诉HanLP数据包的位置（方法：修改配置文件的第一行为数据包的父目录）。HanLP中的数据分为词典和模型，其中词典是词法分析必需的，模型是句法分析必需的。用户可以自行增删替换，如果不需要句法分析等功能的话，随时可以删除model文件夹。模型跟词典没有绝对的区别，隐马模型被做成人人都可以编辑的词典形
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2024-07-03 19:23:37
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在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“pyspark持久化模型CrossValidator参数”相关的问题。这一问题常常出现在机器学习模型调优的场景中，尤其是在使用Spark的环境里进行模型的交叉验证时，持久化数据和参数配置往往是关键因素。此外，我会涉及问题排查与性能调优的方法，希望可以为遇到类似问题的开发者提供一些帮助。
> **用户原始反馈**：
> "在使用pyspark进行模型调优时，Cr
实现模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用。这样就会节省重复训练模型的时间,提高编程工作的效率。通用代码实现 :train.Server 类是 Tensorflow 提供的用于保存和还原一个神经网络模型的API 。import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.constant([1.0,2.0],shape=[2]) , ...
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2023-02-18 00:24:08
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1、概念RDD持久化将数据通过操作持久化（或缓存）在内存中是Spark的重要能力之一。当你缓存了一个RDD，每个节点都缓存了RDD的所有分区。这样就可以在内存中进行计算。这样可以使以后在RDD上的动作更快（通常可以提高10倍）。你可以对希望缓存的RDD通过使用persist或cache方法进行标记。它通过动作操作第一次在RDD上进行计算后，它就会被缓存在节点上的内存中。Spark的缓存具有容错性，
本文介绍了 Redis 的两大持久化方式与内存模型。持久化方面，RDB 通过 BGSAVE 在后台生成快照文件 dump.rdb，特点是体积小、恢复快，但可能丢失几秒数据；AOF 则将写命令顺序追加到日志文件，安全性更高，并提供 appendfsync 策略（always、everysec、no）控制刷盘频率。
## 读取hanlp模型的流程
### **流程图：**
```mermaid
flowchart TD;
A[开始]-->B(导入HanLP包);
B-->C(初始化HanLP配置);
C-->D(加载模型);
D-->E(测试模型);
E-->F(结束);
```
### **步骤和代码示例：**
1. 导入HanLP包
首先，你需要导入Han
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2023-12-02 04:19:06
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