叮叮咚s

摘要： 一.查找表 考虑的基本数据结构 第一类： 查找有无--set 元素'a'是否存在，通常用set：集合 set只存储键，而不需要对应其相应的值。 set中的键不允许重复 第二类： 查找对应关系(键值对应)--dict 元素'a'出现了几次：dict-->字典 dict中的键不允许重复 第三类： 改变映 阅读全文

摘要： 箱线图 boxplot函数的参数解读 绘图之前，我们先来讲解一下matplotlib包中boxplot函数的参数含义及使用方法： plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=Non 阅读全文

摘要： leetcode刷题：动态规划 （本文主要参考datawhale的教程与labuladong的算法教程： https://labuladong.gitbook.io/algo/dong-tai-gui-hua-xi-lie） 动态规划基本思路 就思考流程来说，动态规划就分为一下几步：找到状态和选择 阅读全文

摘要： Leetcode刷题1：分治算法 主要思想 分治算法的主要思想是将原问题递归地分成若干个子问题，直到子问题满足边界条件，停止递归。将子问题逐个击破(一般是同种方法)，将已经解决的子问题合并，最后，算法会层层合并得到原问题的答案。 分治算法的步骤 分：递归地将问题分解为各个的子问题(性质相同的、相互独 阅读全文

摘要： Task6 基于深度学习的文本分类3 基于深度学习的文本分类 学习目标 了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示 学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune 文本表示方法Part4 Transformer原理 Transformer是在"Atten 阅读全文

摘要： NLP——天池新闻文本分类 Task5：基于深度学习的文本分类 1.文本的表示方法：word2vec 关于word2vec的基本含义可参考知乎的一篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 简而言之就是找到词汇与该词相邻词向量的关系，对出现在上下文环境里的词 阅读全文

摘要： NLP——新闻文本分类：TASK3 深度学习Fasttext Fasttext是一种深度学习词向量的表示方法，它是一种三层神经网络，包含输入层，隐含层和输出层。 模型架构:fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特 阅读全文

摘要： NLP——新闻文本处理：TASK3 TF-IDF+机器学习分类器 在Task1中已经对最终得分表示F1-score有了部分介绍，这里给出TF-IDF的介绍以及机器学习分类器相关代码： 1.TF-IDF 一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章.这就是TF- 阅读全文

摘要： Python基础Task3：异常处理 1.try-except语句 try: 检测范围 except Exception[as reason]: 出现异常后的处理代码 【例子】 try: f = open('test.txt') print(f.read()) f.close() except OS 阅读全文

摘要： Python基础TASK2：条件语句与循环语句 1.条件语句 assert关键词 assert这个关键词我们称之为“断言”，当这个关键词后边的条件为 False 时，程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常。断言可以在条件不满足程序运行的情况下直接返回错误，而不必等待程序运行后出现崩溃的 阅读全文