02 2017 档案
摘要：http://www.jianshu.com/p/08656eb84974
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摘要：进入python，help+函数名就可以在终端查函数功能 eg：help（max）
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摘要：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing axis.（按轴axis连接array组成一个新的array） The arrays must have the same sha
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摘要：http://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/50609325 http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49277595 http://blog.csdn.net/hjimce/articl
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摘要：1.keras的sequential模型需要知道输入数据的shape，因此，sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。可以通过传递一个input_shape或者batch_input_s
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摘要：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/54918320
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摘要：如果border_mode选择为same,那么卷积操作的输入和输出尺寸会保持一致。如果选择valid,那卷积过后,尺寸会变小。 这是keras中的定义： 卷积的操作中,如果使用same,或valid这种模式,有时候会不灵活。必要的时候,需要我们自己去进行补零操作,庆幸的是keras的补零操作是非常灵
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摘要：concatenate函数的作用是对numpy数组或tensor进行拼接
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摘要：1. 假设一次训练有10个epoch，可能会出现以下情况：训练好一次模型去测试，测试的准确率为0.92。又去训练一次模型(不是在之前训练模型的基础上，而是单独进行一次训练)，模型训练好去测试，测试准确率为0.93或者0.89。如果我改变一个模型的参数，比如调小dropout的值，可能训练出来的模型去
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摘要：>>> np.sum([0.5, 1.5]) 2.0 >>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5], dtype=np.int32) 1 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]]) 6 >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0) array([0, 6]) >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1) ...
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摘要：numpy中的matrix和array
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摘要：1.range()返回的是range object，而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 2.range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数 3.两者都可用于
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摘要：argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值One dimensional array:一维数组
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摘要：enumerate()是python的内置函数，对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值，enumerate多用于在for循环中得到计数 enumerate还可以接收第二个参数，用于指定索引起始值，如：
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摘要：1.Dense就是全连接层 2.Keras的模型保存是将模型和权重保存在一个HDF5文件中，python中需要h5py的module 3.optimizer：优化器 4.mask_zero:布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入
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摘要：运行train文件训练模型出现了以下错误： train文件在app文件目录下： raw_vectors.txt文件则在cnn-Sentence-Classifier目录下： 这是train代码调用read_glove_vectors: 这是read_glove_vectors函数的定义： 这是参数文
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摘要：tar -c: 建立压缩档案-x：解压-t：查看内容-r：向压缩归档文件末尾追加文件-u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。-z：有gzip属性的-j：有bz2属性的-Z：有compr
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摘要：空格没有转义字符，空格就直接敲空格，或者使用ASCII码值赋值为32 /t是制表符的转义字符
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摘要：安装好keras和tensorflow出现了这个问题 tensoflow版本是0.7.0的，后来把tensorflow换成其他版本才顺利解决这个问题
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摘要：keras默认的backend是tensorflow，更改成theano方法如下：
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摘要：http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52678453
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摘要：iteritems：以迭代器对象返回字典键值对 item:以列表形式返回字典键值对 两个返回的结果都可迭代
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摘要：2.在字典中用for语句迭代 3.字典中的排序： 4.判断键key是否在字典里： if key in dics： 可以发现和for的迭代一样，默认是判断的键key 5.从字典中取值，当键不存在时不想处理异常 .get函数是一个很好的取键对应value的函数 [方法] dics.get('key',
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摘要：函数命名，变量命名很重要，特别在工程中，这样方便其他人是看你的代码 常用命名： 1.pos neg数组，即positive negtive数组 2.经常在函数名中添加下横线_ 3.英文大写
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摘要：用python将一些内容写入一个文件，如果这个文件不存在目录，之前我是自己在当前目录新建一个，这样很麻烦。你只要在代码中写上名字，如果这个文件不存在于当前目录，程序会自动生成这个文件用于存储的。
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摘要：需要将cs文件中同一个intend下所有的query构造成a.toks和b.toks用于寻找相同intend却分数很低的句子对 最原始的做法，有30个intend，写一个代码把每个intend从文件中切分出来形成新的文件，然后再写一个代码对每个文件再进行处理，这样的方法很愚蠢，需要很多人工操作，并且
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摘要：Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。 1.list.sort()方法仅被定义在list中，相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。 2.使用方式: 使用sort只能list.sort()，
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摘要：如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码： 可以看出，Python的fo
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摘要：此代码是公司已写好的代码，自己拿来学习，此代码的目标是得出pr图(即准确率和召回率图)所需数据 s4.txt结构：query，标准intend，测出的intend，得分 输出结果： 没经过sorted的prs： 经过sorted的prs： 如果按照.key()方式处理，prs的样子为： http:/
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摘要：tar：tar -xzvf CNN.tar.gz unzip：unzip CNN.tar.gz unzip可以解压到指定文件夹，加-d选项就好：unzip CNN.tar.gz -d CNN_algorithm
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摘要：需要计算每个intend下有多少个query，即计算Q开头的 intend之间有空行 不仅有I，Q，R，有些还有P 这是最后一个intend的样子 错误代码： 报的错误： 正确代码： 错误原因分析：当line1为最后一个空白时，while循环继续执行，这个时候再调用readline函数读下一行就是空
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摘要：file.write('%d: '%i+'['+str(meannum[i])+',') file.write('%d: '+'['+str(meannum[i])+','%i) 首先python中应该使用%，而不是&符号 其次这里应该用%d而不是%s，因为i本身是一个整数。write输出字符串，要
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摘要：sublime可以看文本文件或者代码中是-- 还是——
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摘要：1.linux可以在文件夹输入名字来快速查找某个文件或者目录
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摘要：1.git clone +地址就可以克隆一个项目 2.将当前目录换到DolphinNews，git pull就能拉下最新的代码。就不用去删除原本的文件再git clone 3.git pull的完整格式是：git pull <远程主机名> <远程分支名>:<本地分支名> 如果当前分支与远程分支存在追
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摘要：此代码是结合代码11的 需要将正例即为1的query减少一半
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摘要：sim的排列是0和1交叉，但不是标准的一个0一个1的形式。任务就是将a,b,sim按照标准的形式排列，并且需注意无法确定0,1的个数是1：1的（实际上1要多一些） 代码：
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摘要：shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 以下是 shuffle()方法的语法： 注意：此函数是无法直接访问，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。 参数 lst -- 这可能是一个列表或元组。 lst -- 这可能是一个列表或元组。 返回值 此方法返回
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摘要：numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数，randn就是其中一个，randn函数位于numpy.random中，函数原型如下： 这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。如果没有参数，则返回一个值。参数(d0, d1, …, dn)表示维度，参数的数值表示每个维度有多少个数，这些值
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摘要：The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the nonlinear function to map the dataset which is
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摘要：\r ： return 到当前行的最左边。 \n： newline 向下移动一行，并不移动左右。 Linux中\n表示回车+换行； Windows中\r\n表示回车+换行。 Mac中\r表示回车+换行。 历史： 回车”（Carriage Return）和“换行”（Line Feed）这两个概念的来历
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摘要：函数原型 声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列 s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符 s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符 s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符 注意： 1. 当rm为
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