文章目录1. 简单工厂模式2. 工厂方法模式3. 抽象工厂模式4. 建造者模式5. 单例模式6. 创建型模式概述
1. 简单工厂模式 简单工厂模式不是23中设计模式中的，但是必须要知道。简单工厂模式不直接向客户端暴露对象创建的细节，而是通过一个工厂类来负责创建产品类的实例。简单工程模式的角色有：工厂角色、抽
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2023-08-12 20:08:36
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bert-as-serviceBERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。使用 bert-as-service 生成词向量bert-as-s
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2023-07-04 22:11:58
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# 使用 Python 中的 BERT 模型进行自然语言处理
随着深度学习的不断进步，自然语言处理（NLP）领域也迎来了诸多创新。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练模型，已在多项 NLP 任务中展现出了其卓越的性能。本文将介绍如何在 Python 中使用 BERT 进行文本分类的基本示例，
作者 | 郑童、鲍慧雯单位 | 东北大学自然语言处理实验室引言扩散模型（Diffusion Models, DM）在文本到图像生成领域备受瞩目，目前已完全超过了上一代主流生成范式生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)。相比于GAN，扩散模型可以具有以下如下几个特点：1）完备的理论基础；2）灵活的架构设计；3
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2024-05-04 15:41:54
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Python学习笔记第四十一天NumPy 位运算bitwise_andbitwise_orinvertleft_shiftright_shift结束语 NumPy 位运算NumPy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数。NumPy 位运算包括以下几个函数：函数描述bitwise_and对数组元素执行位与操作bitwise_or对数组元素执行位或操作invert按位取反left_shift
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2023-10-18 22:38:53
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深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
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2024-04-16 08:59:31
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文章目录1. Transformer优缺点：2. 序列标注任务中为什么还要lstm3.模型融合3.1字词向量结合3.2支持mask的最大池化3.3支持mask的平均池化3.4 Bert Finetune3.5 BERT+TextCNN3.6 BERT + RNN + CNN3.7 10折交叉训练融合代码参考4. 模型下载4.1 中文版下载地址4.2 ALBERT v2下载地址4.3 预训练模型
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2023-12-22 22:13:11
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Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation（Deep Snake用于实时实例分割）与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同，deep snake使用神经网络迭代变形初始轮廓来匹配物体边界，这通过基于学习的方法实现了snake算法的经典思想。对于轮廓的结构化特征学习，我们提出在deep snake中使用循环卷积，与一般图卷积相比，它更好地利
# Python如何生成模型报告
在数据分析和机器学习项目中，生成模型报告是非常重要的一步，可以帮助我们更好地理解模型的性能和预测能力。在Python中，可以使用一些常用的库来生成模型报告，比如scikit-learn和pandas。
## 问题描述
假设我们有一个电商网站的数据集，想要构建一个预测用户购买行为的模型。我们需要生成一个模型报告，来评估我们的模型在预测用户购买行为上的性能。
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原创
2024-03-02 05:42:44
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一、概述在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。 
Label Propagation for Node Classification本节是CSW224第一部分的最后一节标签传播（Label Propagation）或（消息传递Message passing）经常被用作一个Baseline。这也是一种半监督节点分类（semi-supervised node classification），用一部分已知标签的节点去预测剩下的未知标签的节点。注意：半监
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2024-09-26 14:08:50
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Generative Modeling for Small-Data Object Detection(2019ICCV)该篇论文主要探讨了小数据环境下的对象检测。由于数据的稀缺性和注释的开销，只有有限数量的带注释的边界框可用，例如一些比较罕见的疾病。以往的GAN网络只是为了优化图像的真实感，而不是为了提高目标检测的准确性。因此，作者提出的模型中，联合优化生成模型和检测器，，从而使生成的图像提高检
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2024-05-15 13:23:04
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简介： 数据模型对于常规的数据查询或填写数据提交，是否有使用场景或者价值？数据模型这条路走的是否有问题？ 一 、前言 Vmo 是我在 18 年发布的一个工具库，用于快速创建数据模型，当时我写了一篇文章《Vmo 前端数据模型设计》得到过一段时间的关注，当时我从事三维装修相关的项目。在图形学的背景基础及
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2021-02-24 11:42:00
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你说你精通Java并发，那给我讲讲J.U.C吧J.U.CJ.U.C和CAS和Unsafe和AQSJ.U.C框架AtomicLocksCollectionsExecutorToolsJ.U.C - AQS可重入锁AQSReentrantLock锁的架构AQS框架总体框架图域和方法自定义资源共享方式源码解析1. acquire(int)1.1 tryAcquire(int)1.2 addWaiter(
我们在平时工作中，经常会根据公司需求创建各种各样的表格、图表等，而且大多数公司都有自己的 logo 色，Excel 文件中的各种色调都要基于 logo 色来深浅渐进。要从零开始做出一个成型的模板通常要花费不少时间和精力，一旦做成，可能会经常使用。那么，大家一般怎么调用模板？打开、另存？还是全选、复制、粘贴？都不是好办法，有没有想过可以把文件保存为模板，每次打开 Excel 直接选取就可以了。案例：
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2024-02-11 07:30:04
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作者：赵爽TIN地形裁剪使用说明： 为了配合DEM 生成TIN地形缓存的使用，对TIN地形缓存数据进行多种形式的裁剪操作，更好的利用数据。通过指定的范围对场景窗口中的指定TIN地形进行区域裁剪。使用产品：SuperMap iDesktop产品下载地址：http://support.supermap.com.cn/DownloadCenter/ProductPlatform.aspx使用数据：Sam
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2024-05-24 22:32:03
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一、 AIGC简介 AI（Artificial Intelligence）：即人工智能，是指通过计算机系统模拟人类思维和行为一种技术。 计算机是如何模拟人类思维和行为呢？ 它通过机器学习、深度学习等算法，使计算机具备对数据的分析、理解、推理和决策的能力。 这样，计算机就能够执行许多通常需要人类智能才 ...
1.创建M文件1.1 M文件的建立与打开M文件是一个文本文件，它可以用任何编辑程序来建立和编辑，而一般常用且最为方便的是使用MATLAB提供的文本编辑器。 1．建立新的M文件 为建立新的M文件，启动MATLAB编辑器有3种方法：① 在MATLAB主窗口选择“主页”选项卡，在“文件”命令组中单击“新建脚本”命令按钮。 输入数据，点击保存。 ② 在MATLAB命令行窗口输入命令： edit 文件名 启
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2024-08-20 09:10:19
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本文主要内容 collections.namedtuple __getitem__ 和 __len__ __repr__和__str__ __abs__、__add__和__mul__ __bool__ python高级——目录 文中代码均放在github上：高级本文内容的表格式总结 语 法调用的方法（按照顺序寻找）
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2023-09-05 10:44:56
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Python数据模型 文章目录Python数据模型Python风格的纸牌字符串表现形式特殊方法列表推导、生成器表达式切片序列的增量赋值关于 += 的谜题数组双向队列及其他 开始学习《流畅的Python》，后续系列博客大部分均摘自本书，仅用于交流、学习和记录。 Python风格的纸牌import collections
Card = collections.namedtuple('Card', [
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2023-12-28 11:09:37
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