KNN适用情景：需要一个特别容易解释的模型的时候。比如需要向用户解释原因的推荐算法。贝叶斯适用情景：需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。可以高效处理高维数据，虽然结果可能不尽如人意。决策树适用情景：因为它能够生成清晰的基于特征(feature)选择不同预测结果的树状结构，数据分析师希望更好的理解手上的数据的时候往往可以使用决策树。同时它也是相对容易被攻击的分类器[3]。这
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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实景三维模型其实就是运用数码相机或激光扫描仪对现场进行多角度环视拍摄，再利用三维实景建模软件进行处理生成的一种三维虚拟展示技术。在浏览过程中，能够对三维模型进行放大、缩小、移动等操作，同时还可以查看实景三维模型中物体的详细信息。实景三维模型可以用于面积测量、场地规划、土方量计算，还可以与实景模型进度软件对接实现对工程项目的进度分析、实景模型虚拟空间运维管理等。实景三维模型的具体应用1、多方位实景展
网络应用模型1.应用层概述2.网络应用模型3.客户/服务器（C/S）模型4.P2P模型
原创
2021-08-14 09:48:11
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本文出自 “熔 岩” 博客，请务必保留此出处http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/73438 一、概述 AOP是Aspect-oriented programming，中文翻译为面向切面编程。 面向切面编程（AOP）提供另外一种角度来思考程序结构，通过这种方式弥补了面向对象编程（OOP）的不足。 
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精选
2015-04-27 09:22:15
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网络应用模型
原创
2021-08-19 10:28:24
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主题模型一般会从一组文档中抽取若干组关键词来表达文档的核心思想，即“主题”。首先看看最经典的概率主题模型，LDA模型。Latent Dirichlet Allocation 具体来说它是三层贝叶斯概率模型，即认为每个文档的每个词都是通过“以一定概率选择某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词汇”，所以包括两个分布：文档-主题分布，主题-词汇分布。对于每个文档，先从的Dirichlet分布中生成
一提起微软在军事领域的应用，我们第一印象可能是美军以220亿美元采购HoloLens 2 AR头显的项目，这个项目后期由于AR光学和设计方面受限，正式应用的日期一直再推迟。实际上，微软除了向美军提供HoloLens外，还提供了基于云端的Azure服务，通过与合作伙伴联手，微软在Azure生态基础上又进而为美军提供了更多AR/VR方案，用于培训等场景。 简单来讲，Azure平台可为军
随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如，下列2个模型都是线性回归模型，即便右图中的线看起来并不像直线。若对此表示惊讶，那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设，以及此类线性假设的重要性。回答上述问题，需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。例1：最简单的模型从最简单的例子开始。给定3对（x，y）训练
逻辑回归模型在评分卡开发中的应用 课程简介：在分类场景中，逻辑回归模型是常用的一类算法。它具有结构简单、可解释性强、输出结果是"软分类"的特点。评分模型多采用这类算法。同时逻辑回归模型也面临一些限制，因此在特征工程阶段我们对输入特征做了相应的调整和约束。 目录：
逻辑回归模型的基本概念
基于逻辑回归模型的评分卡构建工作
尺度化
1.
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
一、概要特点：Transformer注意力模型解决了RNN中的attention效率低、训练时变形的问题。 目的：机器翻译二、基本组成encoder和decoder是可叠加的。 解码器拿到编码器的特征，结合已经翻译的单词完成翻译。 如下图所示，红框表示encoder，蓝框表示decoder，N=6。输入：待翻译的词汇(L个独热编码) + 已翻译的词汇(M个独热编码)输出：单词的概率嵌入层：通过一个
前言因为对框架源码的生疏，笔者最近在看博文视点的陈昊的《Laravel框架关键技术解析》。看到书中反复提及的管道处理，写下一些自己的所思所想。书中一直在描述Laravel框架如何优雅，例如在第6章<Laravel框架中的设计模式>中写这个管道处理使用了装饰器模式，很elegant；在第7章<请求到响应的生命周期>又把装饰器模式提一遍，说中间件&请求是怎么用这个管道处
前言随着深度学习的发展，越来越多的CNN结构被提出，使得图像特征的提取变得越发的简单有效。 在这个基础上，与图像相关的“基于图像的人脸重建”也有了长足的进步与发展。但是由于3维模型的数据量过大，如何合理、有效的使用CNN进行人脸重建也存在一个问题。 因此，本文对在近年来相关CNN在三维人脸重建中的应用的文章思路进行总结。 总结的过程中，会把重点放在思路、数据集、网络结构以及相关的loss函数上，因
Martin Fowler很早以前就写过一篇文章，题目叫”贫血模型”。文章里面批判贫血的领域模型是不够优雅、不够OO的，提倡使用充血的领域模型。在Java世界里这是一直争论的话题。到底什么是贫血什么是充血呢？贫血模型贫血模型：是指领域对象里只有get和set方法，或者包含少量的CRUD方法，所有的业务逻辑都不包含在内而是放在Business Logic层。优点是系统的层次结构清楚，各层之间单向依赖
前言最近翻出了之前分析的 applyMiddleware 发现自己又看不懂了?，重新看了一遍源代码，梳理了洋葱模型的实现方法，在这里分享一下。applyMiddleware源码解析applyMiddleware 函数最短但是最 Redux 最精髓的地方，成功的让 Redux 有了极大的可拓展空间，在 action 传递的过程中带来无数的“副作用”，虽然这往往也是麻烦所在。 这个 middlewar
简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。1. Transformer 架构如
主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
