序列模式

Python 序列

Python 序列

Python中常用的序列结构有列表、元组、字符串,字典、集合以及range等对象也支持很多类似的操作。删除列表当一个列表不再使用时,可以使用del命令将其删除,这一点适用于所有类型的Python对象。 »

leetcode解题总览(算法、剑指offer、SQL、多线程、shell)

leetcode1 两数之和leetcode41 缺失的第一个正数leetcode48. 旋转图像leetcode49. 字母异位词分组leetcode 73. 矩阵置零leetcode75. 颜色分类leetcode88. 合并两个有序数组leetcode128 最长连续序列leetcode164. 最大间距 借桶思想秒掉hard题leetcode189. 旋转数组215. 数组中的第K个最大元... »

找错――面向对象软件的测试技术与方法

面向对象技术是一种全新的软件开发技术,正逐渐代替被广泛使用的面向过程的开发方法,被看成是解决软件危机的新兴技术。列出测试对象可能发生的例外情况。1.基于故障的测试 在OO软件中,基于故障的测试具有较高的发现可能故障的能力。 »

在软件开发过程中应用自动测试

随着人们对软件的要求越来越高,软件也相应越来越复杂,在开发过程中要求采用新的测试方法。本文介绍如何在软件开发过程中应用自动测试,从而提高错误覆盖率,缩短产品的测试周期。为了加快测试环节,很多公司已经在内部进行了这样的开发,然而手工测试规范所带来的不确定性并不能通过自动执行测试序列而减少,测试结果的精度仅与输入有关。 »

LeNet架构

《动手学深度学习》Task03-Task05

过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似——机器学习模型应关注降低泛化误差。 损失函数 (1)平方损失函数 (2)交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)——度量两个概率分布间的差异性,在机器学习中表示为样本的真实分布和模型所预测的分布之间的差异,反复训练使预测分... »

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深度学习笔记二(task03-05)

在机器学习模型应关注降低泛化误差。这部分数据被称为验证数据集,简称验证集。一种改善的方法是K折交叉验证。因此,在计算资源允许的范围之内,我们通常希望训练数据集大一些,特别是在模型复杂度较高时,例如层数较多的深度学习模型。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 »

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深度学习学习笔记(二)

机器学习模型应关注降低泛化误差。此外,泛化误差不会随训练数据集里样本数量增加而增大。因此,在计算资源允许的范围之内,我们通常希望训练数据集大一些,特别是在模型复杂度较高时,例如层数较多的深度学习模型。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。将源序列输入信息以循环单位状态编码,然后将其传递给解码器以生成目标序列。 »

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DL notes 03:机器翻译(MT)/NLP 基础知识

文章目录一、机器翻译1.1 数据预处理和清洗1.2 文本预处理1.2.1 分词1.2.2 建立字典1.2.3 将词转为索引1.3 语言模型nnn元语法1.4 时序数据的采样随机采样相邻采样二、Encoder-DecoderSeq2Seq 模型初探Beam Search 一、机器翻译 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 ... »

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DataWhale 深度学习 第二次打卡

机器学习模型应关注降低泛化误差。因此,在计算资源允许的范围之内,我们通常希望训练数据集大一些,特别是在模型复杂度较高时,例如层数较多的深度学习模型。统计学家称这种协变量变化是因为问题的根源在于特征分布的变化。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象,这与处理看起来像输入的对象相比相对容易一些。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 »

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值得收藏!16段代码入门Python循环语句

导读:本文重点讲述for语句和while语句。for语句属于遍历循环,while语句属于当型循环。除了两个循环语句外,还介绍了break、continue与pass三个用于控制循环结构中的程序流向的语句。在此基础之上,还介绍了列表推导式,这是一种特殊的循环语句。 作者:李明江 张良均 周东平 张尚佳如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju) 循环语句又称为重复结构,用于反复执行某一操作。面对... »

使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之,它们是数据科... »

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课程学习总结2

Class13-循环神经网络进阶 1.1 引入 1.1.1 Recurrent Neural Network, RNN 用于处理带有‘时序性’的数据,数据中一个unit与其前后unit有关. RNN网络结构: 从上式可以看到:Ht−1H_{t-1}Ht−1​为t−1t-1t−1时刻的隐藏层输入,XtX_tXt​为t时刻的输入。 比较神经网络(NN)的公式:$HW+b ,我们可以看到之前时刻, 我们... »

深度学习—学习笔记(二)

机器学习模型应关注降低泛化误差。这部分数据被称为验证数据集,简称验证集。梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失和爆炸。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象,这与处理看起来像输入的对象相比相对容易一些。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。Transformer在之前的章节中,我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络和循环神经网络。 »

动手学深度学习-task2

输出序列的长度可能与源序列的长度不同。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖,并且同时处理序列的每个位置的tokens,上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。Position-wise FFN由两个全连接层组成,他们作用在最后一维上。 »

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ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版(第二部分)

LeNetConvolutional Neural Networks使用全连接层的局限性:图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。LeNet 模型LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。了输出通道数等于标签类别数的NiN块,然后使全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接于分类。 »

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从循环神经网络到卷积神经网络

当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。GRURNN存在的问题:梯度较容易出现衰减或爆炸控循环神经络:捕捉时间序列中时间步距离较的依赖关系 重置有助于捕捉时间序列短期的依赖关系; 更新有助于捕捉时间序列期的依赖关系。当编码器为循环神经络时,背景变量来它最终时间步的隐藏状态。在seq2seq模型中,解码器只能隐式地从编码器的最终状态中选择相应的信息。 »

javascript常用经典算法详解

javascript常用经典算法详解

基础决定你可能达到的高度, 而业务决定了你的最低瓶颈其实javascript算法在平时的编码中用处不大,不过不妨碍我们学习它,学习一下这些算法的思想,锻炼一下自己的思维模式。本文不会每种方法都介绍一下,只介绍一下七种,纯属为了学习而学习,如果觉得代码不是很好理解,可以将数组里面的内容代入函数里面。不过刚开始理解的时候确实挺头疼的。 »

python 排序算法总结及实例详解

总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并。 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行合并。 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列中最小的元素进行比较,选取两个元素中最小的那个子序列并将其... »

Python 迭代器工具包【推荐】

  原文:https://git.io/pytips   0x01 介绍了迭代器的概念,即定义了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象,或者通过 yield 简化定义的“可迭代对象”,而在一些函数式编程语言(见 0x02 Python 中的函数式编程)中,类似的迭代器常被用于产生特定格式的列表(或序列),这时的迭代器更像是一种数据结构而非函数(当然在一些函数式编程语言中,这两... »

Python中常用操作字符串的函数与方法总结

例如这样一个字符串 Python,它就是几个字符:P,y,t,h,o,n,排列起来。这种排列是非常严格的,不仅仅是字符本身,而且还有顺序,换言之,如果某个字符换了,就编程一个新字符串了;如果这些字符顺序发生变化了,也成为了一个新字符串。 在 Python 中,把像字符串这样的对象类型(后面还会冒出来类似的其它有这种特点的对象类型,比如列表),统称为序列。顾名思义,序列就是“有序排列”。 比如水泊梁... »

详解Python中的循环语句的用法

一、简介       Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性。须重要理解,if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句。 二、详解 1、if语句         Python中的if子句... »

详解Python的迭代器、生成器以及相关的itertools包

对数学家来说,Python这门语言有着很多吸引他们的地方。举几个例子:对于tuple、lists以及sets等容器的支持,使用与传统数学类似的符号标记方式,还有列表推导式这样与数学中集合推导式和集的结构式(set-builder notation)很相似的语法结构。 另外一些很吸引数学爱好者的特性是Python中的iterator(迭代器)、generator(生成器)以及相关的itertools... »

对Python新手编程过程中如何规避一些常见问题的建议

这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。为了照顾目标读者,本文做了一些简化(例如:在讨论迭代器的时候忽略了生成器和强大的迭代工具itertools)。 对于那些新手开发者,总有一些使用反模式的理由,我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出... »

Python-基础-入门 简介

Python简介及入门 python为什么是python 选择自己喜欢的语言,这往往不容易,更多的是根据需求 话说,之前是java,大学用了三年+实习半年,后来入职做测试开发后,碰到了python 到最后,转python开发了 写起来快,缩进,不用打花括号,省手指,读起来舒服….. 喜欢,貌似不需要什么太牛的理由,用着顺手舒服就行 什么语言之争,编辑器之战啥的,能忽略就忽略吧,能无视就无视吧,工具... »

python基础教程之简单入门说明(变量和控制语言使用方法)

简介有兴趣可以看看: 解释性语言+动态类型语言+强类型语言交互模式:(主要拿来试验,可以试试 ipython)复制代码 代码如下:$python>>> print ‘hello world’ 脚本复制代码 代码如下:#!/usr/bin/env pythonprint ‘hello world’ 环境: 建议python2.7 + ... »

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