04 2020 档案
摘要：报错: base) [root@analysis ~]# jupyter notebook [I 22:56:33.963 NotebookApp] [nb_conda_kernels] enabled, 2 kernels found Traceback (most recent call las
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摘要：curl: (60) SSL certificate problem: unable to get local issuer certificateMore details here: https://curl.haxx.se/docs/sslcerts.html curl failed to ve
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摘要：vidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况： nvidia-smi 表头释义： Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A； Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P
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摘要：用法介绍 transform用法 pandas.Series.transform Call func on self producing a Series with transformed values. Produced Series will have same axis length as s
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摘要：feature_importance的特征重要性 There are indeed several ways to get feature "importances". As often, there is no strict consensus about what this word means
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摘要：1、安装ipykernel： (base) [root]# conda activate dl (dl) [root]# conda install nb_conda_kernels Collecting package metadata (current_repodata.json): done
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摘要：psutil (python system and process utilities) 是一个跨平台的第三方库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包扩CPU、内存、磁盘、网络等）信息。 它主要用于系统监控、分析、限制系统资源和进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、
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摘要：uname命令 # uname --help Usage: uname [OPTION]... Print certain system information. With no OPTION, same as -s. -a, --all print all information, in the
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摘要：先说学习心得 通过这篇对特征重要性的baseline学习，我学习到了如下三个点： 1.feature_importance 2.一款GPU计算的开源框架rapids 3.回顾了xgb树模型的生成过程 资源搬运如下： https://www.kaggle.com/aerdem4/m5-lofo-imp
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摘要：数据类型object与category比较 category数据类型 官方文档是这样描述的： Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。 1.Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。
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摘要：采用lightGBM模型 准备数据与训练 calendar.csv数据集导入。 该数据数聚包含物品的售卖时间与物品类型 date: The date in a “y-m-d” format. wm_yr_wk: The id of the week the date belongs to. week
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摘要：方法详解： pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None “Unpivots” a DataFrame from wide format to l
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摘要：M5比赛 M5竞赛是M竞赛中最新的一次，将于2020年3月2日至6月30日举行。它与前四届竞赛有五个重要方面的差异，其中一些是M4竞赛的讨论者提出的。 它使用沃尔玛慷慨提供的分层销售数据，从商品级别开始，再汇总到美国三个地理区域（加利福尼亚州，德克萨斯州和威斯康星州）的部门，产品类别和商店。 除时间
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摘要：比赛介绍 这是M5预测挑战赛的两个互补比赛之一。你能尽可能准确地估计沃尔玛在美国销售的各种产品的单位销售额吗？如果你对估计同一系列已实现值的不确定性分布感兴趣，一定要查看它的竞争对手 一家商店一年内每月能卖多少露营用具？对于外行来说，在这个水平上计算销售额似乎和预测天气一样困难。这两种预测都依赖科学
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摘要：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
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摘要：自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： 对数以2为底，单位是比特（bit） 对数以e为底，单位是纳特（nat） 如英语有26个字母，假设在文章中出现的概率相等
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摘要：one-hot中只有一个非零向量，相对集中。而对于分布式表示，向量中有大量的非零向量，相对分散，把词的信息分布到各个向量中去了。这一点跟并行计算里的分布式并行相像。 Global Generation of Distributed Representation 在cs224n中Richard Soc
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摘要：其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。
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摘要：Math operation 数学运算 Add/minus/multiply/divide Matmul Pow Sqrt/rsqrt Round 加减乘除 >>> a=torch.rand(3,4) >>> b=torch.rand(3) >>> a+b Traceback (most recen
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摘要：torchtext使用教程 主要内容： 如何使用torchtext建立语料库 如何使用torchtext将词转下标，下标转词，词转词向量 如何建立相应的迭代器 torchtext组件流程： 定义Field：声明如何处理数据，主要包含以下数据预处理的配置信息，比如指定分词方法，是否转成小写，起始字符，
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摘要：device = torch.device('cuda:1') 报错内容： Traceback (most recent call last): File "C:/Users/WQBin/Desktop/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials-master/less
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摘要：mongodb多层嵌套查询 官网案例： db.inventory.insertMany( [ { item: "journal", instock: [ { warehouse: "A", qty: 5 }, { warehouse: "C", qty: 15 } ] }, { item: "not
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摘要：pytorch数据类型 python数据类型 Int float Int array Float array torch数据类型 tensor of size() FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float
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摘要：好久没有更新pytorch，这次更新做个笔记 1.安装CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 设置环境变量后输入nvcc -V C:\Users\WQBin>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compil
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摘要：简单了解 import MySQLdb #建立数据库连接 connect = MySQLdb.connect(host=host, user=dbuser, passwd=dbpass, db=dbname, charset=charset) #cursor = connect .cursor()
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摘要：Kafka简介 Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue）。 1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。 2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。201
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摘要：维度建模基本概念 维度建模（dimensional modeling）是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种“小型数据仓库"。 维度表（dimension） 表示你要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按类别来进行分析，或按区域来
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摘要：细节： org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException: Error occurred while trying to connect to the database Error connecting to database: (using
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摘要：
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