2021年12月5日
摘要：
bert-serving-start TypeError: 'NoneType' object is not iterable 我的处理方式，希望能帮助大家。 根源在于下载的chinese_L-12_H-768_A-12有两级目录，把下一层提出来，或者再加一层就ok了。 错误：bert-servin 阅读全文
2021年12月5日
2020年9月27日
摘要：
一、基础版的蛇形方阵，如下图所示： 思路： 我们先构建一个N*N的矩阵dp（列表），然后用0填充，初始值 value = 1，然后value += 1更新值，将value填入到每一个位置。对于上图所示，我们发现元素在每一个圈都是以顺时针打印，那么可以将每一个圈设置为一个循环。对于一个外圈，可以看到它 阅读全文
2020年2月1日
摘要：
1) 精确度( precision )：TP / ( TP+FP ) = TP / P 2) 召回率（recall）：TP / (TP + FN ) = TP / T 3) 真阳性率（True positive rate）：TPR = TP / ( TP+FN ) = TP / T （敏感性 sen 阅读全文
2020年1月8日
摘要：
1、p(x)是训练集的数据的分布的概率，无需事先知道，网络会自动进行学习，p(x)只是为了方便公式的推导和证明。 2、鉴别器学习真实数据的分布pr(x)，生成器生成一个假的分布pg(x)，然后最小化两个分布的距离，在达到纳什均衡时，pr(x)就会非常的接近pg(x)， 3、训练函数 真实的x —> 阅读全文
2020年1月7日
摘要：
1、Auto-Encoder 降到自定义层 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from tensorflow import keras 5 from tensorflow.keras import Sequent 阅读全文
摘要：
1、无监督学习 无监督学习常见的两种类型是：数据集变换和聚类。 数据集变换，就是创建数据集新的表示算法，与数据的原始原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。 常见的应用有降维，就是对于许多特征表示的高维数据，找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特性。另一个应 阅读全文
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