# Python BERT调包：探索自然语言处理的新时代
## 引言
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已经成为机器学习和深度学习领域的一个重要分支。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种语言表示模型，它为了更好地捕捉上下文语义，采用了双向Transform
目录索引取值与迭代取值的差异模块今日内容索引取值与迭代取值的差异l1 = [11,22,33,44,55]
1.索引取值
可以任意位置任意次数取值
不支持无序类型的数据取值
2.迭代取值
只能从前往后依次取值无法后退
支持所有类型的数据取值（无序有序）
PS：两者的使用需要结合实际应用场景模块模块简介模块的本质
内部具有一定的功能（代码）的py文件python模块的历史
python刚开始
转载
2024-07-20 23:54:28
19阅读
pagerank算法我相信大家都不陌生，即使你陌生，也没关系，看了这篇文章，你就不陌生了，如果你还陌生，那，，，二营长，二营长！1. 矩阵构造PageRank本为解决网页和网页之间的关系，计算__网页重要性__而提出的一种算法.PageRank算法计算每一个网页的PageRank值，然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序。 它的思想是模拟一个悠闲的上网者，上网者首先随机选择一个网页打开，然后在
整理自回调函数，这一般是在C语言中这么称呼，对于定义一个函数，但是并不由自己去调用，而是由被调用者间接调用，都可以叫回调函数。本质上，回调函数和一般的函数没有什么区别，也许只是因为我们定义了一个函数，却从来没有直接调用它，这一点很奇怪，所以有人发明了回调函数这个词来统称这种间接的调用关系。 在包括C#在内的很多高级语言中，我们有其它更具体的名词来称呼它，比如事件处理函数，委托，匿名委托，匿名函数，
# 如何在本地调用Python包
在日常开发工作中，我们经常会使用各种Python包来帮助我们完成一些任务。有时候，我们需要在本地调用一个Python包，但又不想将其安装在全局环境中。这时候，我们可以使用虚拟环境来解决这个问题。
## 问题描述
假设我们需要在本地调用一个名为`my_package`的Python包，但又不想将其安装在全局环境中。我们希望在一个独立的虚拟环境中使用这个包。
原创
2024-07-05 04:07:56
35阅读
挖坑待填
原创
2022-08-04 17:28:38
111阅读
# Python均方误差调包
## 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）介绍
均方误差（MSE）是一种常用的评估回归模型预测结果准确性的指标。它衡量了预测值与真实值之间的平均差异程度，即预测值与真实值之间的差异的平方的平均值。
MSE的计算公式如下：
```
MSE = 1/n * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²
```
其中，n表示样本数量，yᵢ是真实值，ŷᵢ是预测值
原创
2023-08-23 12:18:14
162阅读
在现代编程环境中，Python 已经成为处理和分析数据的主流工具之一。在这方面，ID3 算法是进行决策树构建的重要算法之一，然而，当我们在 Python 中对 ID3 算法进行调包时，会遇到一些兼容性问题。本文将详细探讨如何解决“ID3调包 python”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
ID3 算法在不同 Python 库
Django模板层后端向前端模板层发送数据的两种方式第一种直接发送字典的形式：后端view视图函数层
def index(request):
name = 'ZhaoKang'
return render(request,'index.html',{'name':name})
前端模板层：
<p>{{ name }}</p> # 注意前端要拿后端发送过来
转载
2023-09-03 11:04:22
8阅读
闭包与装饰器知识目标知识点①函数作用域②闭包含义③显式查看闭包④闭包由来⑤闭包的应用 知识目标1、理解函数的作用域； 2、掌握闭包的概念； 3、理解闭包名称的由来； 4、能够利用闭包解决实例问题。知识点①函数作用域Python中函数的作用域由def关键字界定，函数内的代码访问变量的方式是从其他所有层级由内向外def line_conf(a, b):
def line(x):
转载
2024-01-15 06:11:37
59阅读
模块什么是模块模块:就是一系列功能的结合体 ,也可以说 一个.py文件包含了 Python 对象定义和Python语 那么 他就 可以说是 一个模块模块的三种来源:1.内置的(python解释器自带)**2.第三方的 ***3.自定义的 *模块的四种表现形式1.使用python编写的py文件(也就意味着py文件也可以称之为模块:一个py文件也可以称之为一个模块)2.已被编译为共享库或DLL的C或
转载
2023-11-03 12:39:43
79阅读
有意思的问题。大了讲，这叫做，如果任何的需求都有个包给你调用，那么你还需要学原理么？简单的回答这个自问自答：一般情况下，不可能做到所有的需求都有已有的实现。其次，学点原理经常还是有用的。但是至于看源码……大项目的源码，我觉得黑魔法太多了，从调包到源码，过程太快了，可能就跟不上了。讲个小故事，很久以前写过一个Class，大概就是行政文书的文号(实际应用的场景，我为了给Excel文件里的条目排序)。一
转载
2024-05-27 11:06:05
22阅读
## 机器学习调包
在机器学习领域，调包指的是使用现有的机器学习库或框架来实现算法，而不是从头开始编写代码。这种方法可以节省时间和精力，并且通常能够获得更好的结果。常见的机器学习调包包括scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。在本文中，我们将介绍如何使用scikit-learn库来实现一个简单的分类问题。
### 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-03-29 04:22:46
159阅读
Python代码实现一元线性回归简述假设函数、损失函数和梯度下降法Python实现一元线性回归对比sklearn实现的一元线性回归 简述线性回归模型是机器学习里面最基础的一种模型，是为了解决回归问题，学习机器学习从线性回归开始最好，网上关于机器学习的概述有很多，这里不再详细说明，本博文主要关注初学者常见的一些问题以及本人的一些思考和心得，然后会用Python代码实现线性回归，并对比sklearn
转载
2023-07-12 01:03:49
316阅读
## R语言调包简介
在使用R语言进行数据分析或可视化时，经常会用到各种各样的包（package）。包是R语言的库，可以为用户提供丰富的功能和工具。调用包可以帮助我们更方便地处理数据、绘制图表等。本文将介绍如何在R语言中调用包，并通过代码示例演示。
### 调用包
在R语言中，要使用一个包，首先需要安装它，然后通过`library`函数将其加载到工作环境中。下面是一个简单的示例，演示如何安装
原创
2024-06-29 06:05:48
35阅读
模块与模块之间的调用：1、一个python工程就是一个包，在一个包中可以有多个python文件，一个python文件就是一个模块，一个模块当中可以有类、函数、变量，在我们的工作当中，经常会遇到模块与模块之间的调用2、调用时，模块的类、函数、变量引入方式。新建first模块，first模块包含类、函数、变量。新建second模块，second模块调用first模块当中的类、函数、变量first模块：
转载
2023-06-27 14:48:31
215阅读
Python调包总结一. 模块、包1 模块2 包二. __init__.py三.导入模块和导入包四. 绝对导入、相对导入1 绝对导入2 相对导入三. __init__.py 一. 模块、包1 模块1.1 模块定义：就是一系列功能的结合体 ,也可以说一个.py文件包含了 Python 对象定义和Python语那么他就可以说是一个模块1.2模块来源内置的(python解释器自带)第三方自定义1.3模
转载
2023-08-03 23:28:47
80阅读
# 决策树算法简介及Python实现
决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其核心思想是通过一系列简单的决策规则，将数据划分成不同的类别。在本篇文章中，我们将介绍决策树的基本原理，并通过Python代码展示如何使用决策树进行分类。
## 决策树的基本概念
决策树是树形结构的学习模型，其中每个节点表示一个特征（属性），每条边表示一个特征值的判断，叶子节点则表示最终的决策（即
在金融领域，Python因其强大的数据处理和计算能力被广泛应用。然而，在实际操作中，不少用户面临“Python金融计算器调包”问题，导致计算结果不准确、效率低下。这一问题严重影响到业务的准确性和决策的有效性。以下是我整理出的针对这一问题的解决过程。
## 背景定位
在过去几个月内，我们的团队经历了一系列关于金融计算的挑战。最初，依靠第三方库进行的金融计算一直表现良好。然而，从两个月前开始，库的版
1 介绍使用Scikit-Learn模块在Python实现任何机器学习算法都比较简单，并且不需要了解所有细节。这里就对如何进行随机森林回归在算法上进行概述，在参数上进行详述。希望对你的工作有所帮助。 这里，将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest回归，而不是仅仅显示代码，同时将尝试了解模型的工作原理。1.1 随机森林概述随机森林是一种基于集成学习的监督式机器学习算法。集成学习
转载
2023-09-04 08:42:14
302阅读
