序列 文本 机器seq2seq
uniapp使用富文本组件editor获取不到data内数据的问题
vue2 在使用 uniapp 官方提供的 editor 富文本编辑器组件时，代码需求需要获取到富文本组件内的输入值并通过接口发送给后端，在editorContext.getContents内无论如何都无法将获取到的输入值存入data(){}内，最后通过修改this指向成功获取。 ......
python如何循环读取excel一列中两个单元格之间的数据并写入文本文件？
python如何循环读取excel一列中两个单元格之间的数据并写入文本文件？ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ python如何循环读取excel一列中两个单元格之间的数据，如B2到B22，并写入文本文件？ 你可以使用 Python 中的 openpyxl 库来实现循环读取 Excel ......
富文本编辑器wangEdiotr，编辑表格后，重新打开组件报错Error in callback for watcher “value“: “Error: Cannot find a descenda（json爆红）
报错内容 原因：每次打开对话框，editor组件只创一次，关闭对话框也不会被销毁。所以：只要每次打开都重新渲染Editor组件就好了。 解决办法：在上加上v-if <editor v-model="form.noticeContent" :min-height="192" v-if="open"/> ......
网络知识｜序列化和非序列化以及选择
1.JSON one of simplest and most popular formats We can represent an object in plain text with fields of type: String, Number, Boolean, Array, Object E ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
Guava的Multimap类型无法被序列化和反序列化的解决方法
出现原因: 当一个接口使用Multimap或者接口返回对象使用Multimap类型时会被jackson序列化成类似{empty:false}的格式 解决方法 pom文件中引入jackson-datatype-guava依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.ja ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
企业微信告警机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
【CSS】为什么文本信息在Chrome能显示，在IE11上不显示？
问题描述：span上的文本信息在Chrome上能正确显示，但是在IE11上不显示？ 详细配置： <div class='outer'> <div class='inner'> <span>'test text'</span> </div> </div> .outer{ display:flex; } ......
机器学习-决策树系列-简单决策树-26
目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
微软的一些公开课，Python、机器学习、SQL、AI，全部免费
大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......
01_机器学习概述
概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......
P1631 序列合并
原题链接 方法1： 有点像剪枝。 \(i\)从\(1~n\)循环，\(j\)同理，如果\(a[i]+b[j]\)放不进去，那么\(a[i]+b[j+1]\)也放不进去 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100005]; i ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
认识机器学习【woodwhales.cn】
为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......
机器学习之ML.NET
专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
R：将每行中冒号“:”前后的文本分割成两列
R脚本来处理文本文件，将每行中冒号“:”前后的文本分割成两列 # 读入文件 data <- readLines("pathways.txt") # 假设输入文件名为"pathways.txt" # 分割每行为两部分 split_data <- strsplit(data, ": ") # 转换为数据 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Rasa初始化聊天机器人的配置
本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......
Python模块之序列化模块
序列化模块：json模块 / pickle模块 【一】概要 json 模块和 pickle 模块都是 Python 中用于序列化和反序列化数据的工具，但它们有一些重要的区别： 可读性和可编辑性： json 生成的数据是以文本形式表示的，具有良好的可读性，并且可以手动编辑。 pickle 生成的数据是 ......