11 2021 档案
摘要：https://www.jianshu.com/p/240e396e495f
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摘要：import jieba.posseg as pseg content = '我爱天安门，腾讯有着令人向往的薪资待遇和技术' result = pseg.lcut(content) # [pair('我', 'r'), pair('爱', 'v'), pair('天安门', 'ns'), pair(
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摘要：import jieba content = '工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作' result = jieba.cut(content) # <generator object Tokenizer.cut at 0x0000019B4DB1D360> re
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摘要：num_folds = 5 k_choices = [1, 3, 5, 8, 10, 12, 15, 20, 50, 100] # k_choices = [1, 5] x_train_folds = [] y_train_folds = [] # x_train_folds = np.array(
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40117857 1、tf.constant_initializer()可以简写为tf.Constant()；初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initiali
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摘要：pt为抽样概率，正比于Td_error，或者利用其倒数来排序，即误差越大的样本被优先拿出来抽样。没有用过的样本给他赋予最大的Td_error。 因为抽样不均匀，所以学习率要进行更改
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摘要：模型步骤： 神经网络Q梯度： 神经网络Π： 整体步骤： qt可换做的δt
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