10余行代码，借助 BERT 轻松完成多标签(multi-label)文本分类任务。疑问之前我写了《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？》一文，为你讲解过如何用 BERT 语言模型和迁移学习进行文本分类。不少读者留言询问：王老师，难道 BERT 只能支持二元分类吗？当然不是。BERT 是去年以来非常流行的语言模型(包括 ELMO, Ulmfit, BERT, Ernie, GP
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2023-11-29 21:05:59
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最近有人抓取了 Github、Stack Overflow、PyPI 上的数据，根据开发者在这些平台上的实际使用行为，对目前的 Python Web 框架进行了排名。这个排名不是基于性能来排序的，但整体我认为其实更综合一些，是大家“用脚投票”选出来的。在今天的文章里，我想和大家分享这份榜单，以及从中获得的一些启示。一、具体名单排名前十五的框架名单如下： 二、排名算法框架得分计算方式比较简单：1、
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2023-11-11 21:22:15
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在处理“python iv 多指标”问题的过程中，很多IT专家会面临数据备份和恢复的挑战。下面，我将针对这一问题阐述一个周全的解决方案，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及监控告警。
在备份策略中，我们首先需要构建一个思维导图来明确各个备份组成部分及其存储架构。以下是备份策略的思维导图。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
子策略A
# Python实现多指标联动
在数据分析和金融领域，经常需要对多个指标进行联动分析，以便发现潜在的趋势或关系。在这篇文章中，我将引导你实现一个简单的多指标联动分析。我们将使用Python进行数据处理和可视化。
## 工作流程
为了清晰地理解我们将要做的事情，下面是一个流程表，展示了实现多指标联动的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 涉及内容
原创
2024-10-21 04:08:17
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# 多指标聚类分析与Python实现
## 引言
随着数据科学的发展，多指标聚类分析成为了信息提取的重要工具。通过聚类，我们能够将具有相似特征的数据点分组，从而简化数据分析流程。无论是市场细分、社会网络分析，还是图像处理，聚类在很多领域中都得到了广泛应用。本文将通过Python示例，介绍多指标聚类的基本概念和实现方式。
## 多指标聚类的基本概念
多指标聚类是指在多个维度上对数据进行聚类的
先解释一下这些组件都是干什么用的，组件说明prometheus server 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以 及查询。exporter 简单说是采集端，通过 http 服务的形式保留一个 url 地址，prometheus server 通过 访问该 exporter 提供的 endpoint 端点，即可获取到需要采集的监控数据。AlertManage
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2024-08-18 16:42:00
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把多个指标合并成一个变量，通常有两种做法：一、计算平均值针对问卷量表数据，同时几个题表示一个维度。比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过SPSSAU的生成变量功能计算均值，生成新的变量用于后续分析。 SPSSAU-生成变量 此种处理方法简单易懂，使用广泛，但有的时候不能直接求平均值
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2024-01-27 19:41:06
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大模型评估指标 1.基础评估指标 参考klu.ai和Microsoft.com的评估指标列表如下：https://klu.ai/glossary/llm-evaluation 类别 度量 描述 用户参与度和效用指标 访问 访问LLM应用程序功能的用户数 提交 提交提示词的用户数 响应 LLM应用程序
原创
2024-04-29 11:44:18
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Redis常用监控指标了解一下！
原创
2021-07-06 15:15:14
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总结归纳运维工作中的监控内容。监控目标明白监控的重要性以及使用监控要实现的业务目标通常包括以下三点：对目标系统进行实时监控监控可以实时反馈目标系统的当前状态 目标系统硬件、软件、业务是否正常、目前处于何种状态保证目标系统可靠性，业务可以持续稳定运行 有问题第一时间反馈出来，便于运维人员处理监控方法了解监控对象 例如：CPU如何工作？性能基准指标 例如: CPU使用率、负载、用户态、内核态、上下文切
原创
精选
2023-04-18 09:17:35
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第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析
关联分析
关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。
这些关系可以有两种形式:
频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合。
关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。
相关术语
关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作
预估步骤：注册用户数-日均UV量-每日的PV量-每天的并发量；峰值预估：平常量的2~3倍；根据并发量（并发，事务数），存储容量计算系统容量。
客户需求：3~5年用户数达到1000万注册用户；
500万*0.05
2000万，活跃用户5%，即
每秒并发数预估：每天的UV为200万（二八原则）； 每日每天点击浏览30次；PV量：200*30=6000万；集中访问量：24*0.2=4.8小时会有600
原创
2021-07-29 09:20:23
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监控指标性能指标：Performance内存指标: Memory基本活动指标：Basic activity持久性指标: Persistence错误指标：Error性能指标：Performance内存指标: Memory基本活动指标：Basic activity持久性指标: Persistence错误指标：Error监控方式redis-benchmarkredis-statredis-fainare
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2023-02-05 07:46:00
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多标签分类任务损失函数 在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEWithLogitsLoss与CrossEntorpy的不同之处在于计算样本所属类别概率值时使用的计算函数不同： 1）CrossEntorpy使用softmax函数，即将模型输出值作为softmax函数的输入
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2023-11-08 16:32:26
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种常用的内部网关协议（IGP），用于在自治系统内部路由数据包。在网络规模较大时，为了提高路由表的管理效率和减少路由器之间的通信量，通常会将网络划分为多个区域。OSPF多区域设计允许将网络分成多个区域，每个区域之间通过汇总路由信息来减少路由表的大小和更新频率，从而提高网络的稳定性和可管理性。
在OSPF网络中，每个区域都由一个Area
原创
2024-03-06 09:40:20
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一、mergemerge操作实现两个DataFrame之间的合并，类似于sql两个表之间的关联查询。merge的使用方法及参数解释如下：pd.merge(left, right, on=None, how='inner', left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False,
sort=False, suff
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2023-07-21 12:22:48
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雷达图（多指标版） 代码 var chartDom=document.getElementById("radar"); var myChart=echarts.init(chartDom); var option; option = { title: { text: '消费记录', textStyl ...
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2021-10-31 19:08:00
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文章目录一 、MAP(Mean Average Precision)：二、MRR(Mean Reciprocal Rank)：三、NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)：3.1 DG和DCG3.2.NDCG3.3 NDCG计算差异的解释3.4 NDCG进一步理解 一 、MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每
1、数据来源：Wind2、时间跨度：2000-2020年 3、区域范围：沪深A股，不包含已退市的上市公司，不包含上市以前的数据4、指标包括：stkcd、year、证券代码、其他应收款净额、非流动资产合计、资产总计、负债合计、实收资本或股本、总资产周转率B、营业收入、管理费用、利润总额、净利润、经营活动产生的现金流量净额、行业代码、总资产净利润率ROAB、净资产收益率B、销售期间费用率、营
1.使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架训练一个MobileNetV2模型进行图像分类。MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），它在保持较高准确率的同时具有较低的计算复杂度，非常适合在移动设备和嵌入式系统上进行实时图像识别任务。1.自己准备数据集以下的代码可以用于爬一些图片：import os
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