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基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学
1. 文本预处理：首先对文本数据进行清洗和预处理，如去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、标点符号和特殊字符，并进行词干化或词形还原等操作，以减少数据噪声和提取更有意义的特征。3. 文本分类：将文本数据分为不同的类别或标签。文本挖掘是一种通过自动化地发现、提取和分析大量文本数据中的有趣模式、关联和知识的技术。这些示例代码只是简单的演示了各种方法的使用方式，具体的实现还需要根据具体的需求和数据进行
本文介绍机器学习中的二分类性能评估指标Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TNR, TPR, F1 Score, Balanced F Score基本含义，给出公式和具体算例，并作简要分析。基础定义评估指标预测结果正样...
介绍机器学习相关的面试题与答案
总之，解决Fluent模拟计算不收敛的问题，需要从物理模型、网格质量、初始条件和边界条件、计算精度和电脑硬件配置等多个方面进行考虑和调整，从而找到最适合的计算方法和参数设置，提高计算的收敛性和准确性。检查模型的一致性：确保模型的一致性，包括边界条件、物理模型、网格等的一致性，以减少计算不收敛的可能性。使用合适的计算算法：选择合适的计算算法，如压力修正算法、隐式算法等，可以提高计算收敛性。逐步缩小计
基于深度学习的车牌检测（含UI界面、带有论文）
SobelSobelSobel本质是基于图像空间域卷积，卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。SobelSobelSobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。
pip install torch 速度太慢 解决办法，史上最简单解决办法pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch# 亲测效果好
ARIMA模型
目录什么是图像噪声噪声来源常见噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声椒盐噪声信噪比什么是图像噪声 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。噪声来源（1）图像获取过程中两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结
正则化-最通俗的解释一.正则化-大白话解释一.正则化-大白话解释“正则化”是机器学习中的一个术语，那么在解释正则化之前，不得不解释与之非常非常关系密切的另一个机器学习的术语“过拟合”…“过拟合”是指机器学习在训练模型时，模型与训练数据贴合的太好了，好到误差基本接近于0了（就好比海尔兄弟似的，天天穿着裤衩子在一起，密不可分，不好意思跑题了…）如下最左边的图所示：“过拟合”会导致模型的“泛化“”能力太
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者Coordinate Attention for Efficient Mobile Net...
在detect时，将部分结构的参数进行融合，来达到提高推理速度而不损失精度的目的，前提是已经训练好了模型参数。该部分内容可以通过 detect.py/detect()函数中进入attempt_load(),中的fuse()函数。该函数位于主要看。（m是IDetect时的融合是隐式implicit部分的融合，非本文重点）
Sklearn(全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。
断点恢复的应用范围非常非常广。再比如，一个非常常见的情况，假如一开始设置了100个epoch，结果模型训练结束时，Loss还呈现下降的趋势，也就是模型还没有收敛，这种现象有可能就是epoch设置小了，所以可以把第100个epoch训练得到的权值文件当做初始权值文件再训练几个epoch看看，避免重新设置epoch从头训练。预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的
相信很多初学者一直被rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=kinetic -y这个代码搞得很头疼没错。。。那个人就是我，经过我找了一个晚上的资料，终于找到了完美解决的办法方法一：（大概率行）https://blog.csdn.net/fanshuaifang/article/details/107100112上面这解决办法
删除权重小于一定阈值的连接或者神经元节点得到更加稀疏的网络。
在当今数字化时代，人们在社交媒体、评论平台以及各类在线交流中产生了海量的文本数据。这些数据蕴含着丰富的情感信息，从而成为了深入理解用户态度、市场趋势，甚至社会情绪的宝贵资源。自然语言处理（NLP）的发展为我们提供了强大的工具，使得对文本情感进行分析成为可能。在这个领域中，长短时记忆网络（LSTM）凭借其能够捕捉文本序列中长距离依赖关系的能力，成为了情感分析任务中的一项重要技术。通过详细的步骤和示例
数据的预处理数据下载地址——>点这里下载到入文件时可以直接复制地址然后用r" "包裹起来。例如：data = pd.read_cav(r"C:\work\data.csv")或者也可以以直接将\换成//也可以导入。1.归一化在sklearn当中，我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数，
本文调研了推荐系统里的经典推荐算法，结合论文及应用进行分析、归纳并总结成文，既是自己的思考过程，也可当做以后的翻阅手册。前言个性化推荐，是指通过分析、挖掘用户行为，发现用户的个性化需求与兴趣特点，将用户可能感兴趣的信息或商品推荐给用户。本文调研了推荐系统里的经典推荐算法，结合论文及应用进行分析、归纳并总结成文，既是自己的思考过程，也可当做以后的翻阅手册。俗话说学而时习之，人的认识过程是呈螺旋式上升
C-MAPSS数据集介绍，分析工况的变化对于性能参数的影响。
3.空白处点击右键新建（要是双击后有language就不用新建了）——字符串值——名字设置为Language——双击把E(英文）改为C(汉语）2.找到HKEY_CURRENT_USER——Software——OriginLab——Origin 10.1。
全部的，完整的代码在这里！！！
Focal loss
例如：有45000个数据，计划进行十轮训练，那么epoch=10；一次训练迭代训练100个数据，batchsize=100，训练一轮总共要迭代450次（45000/100=450）。总的iteration=450*10=4500次。epoch：一次epoch是指将所有数据训练一遍的次数，epoch所代表的数字是指所有数据被训练的总轮数。batchsize：进行一次iteration（迭代）所训练数
在当前的技术环境下，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。
本文按步骤详细介绍了使用yolov5进行目标检测的全流程，包括：模型下载、环境配置、数据集准备和数据预处理、模型调整、模型训练、进行目标检测和检测结果分析。本文全部流程使用cpu完成（无需gpu），旨在跑通流程，模型训练过程较慢，且未能到达最优结果。需要 python版本>=3.8。
原作者：花甘者浅狐感谢这位朋友辛苦整理，访问知乎原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/643560888基础知识1.transformer 八股文a.Self-Attention的表达式 b.为什么上面那个公式要对QK进行scaling scaling后进行softmax操作可以使得输入的数据的分布变得更好，你可以想象下softmax的公式，数值会进入敏感区间，防止梯度消失
在定义制造过程时，目标是确保生产的零件符合规格上限和下限（USL，LSL）。所以设计出过程能力这个概念，过程能力是衡量制造过程能够在规范范围内生产零件的一致性的参数。的时候合格率可以达到99.9999998%,而合格率想达到99.73%那么的公差宽度就得等于。简单的只从Cp出发，假设平均值和名义中心重合，公差是。而合格率想达到99.9936%公差宽度得等于。Cpk是零件变异和中心指数要小于公差宽度
多普勒频移的简单推导
在这一部分，我们将会对Pytorch做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及使用场景等。DataLoader类提供了对数据集的并行加载，可以有效地加载大量数据，并提供了多种数据采样方式。dataset：加载的数据集（Dataset对象）batch_size：batch大小shuffle：是否每个epoch时都打乱数据num_workers：使用多进程加载的进程数，0表示不使用多进程# 数据转换])
最小二乘法通过最小化误差（真实yi与拟合函数生成的yi^的差）的平方和从而寻找拟合数据最佳的函数。对于数据(x1,y1),(x2,y2),...,(xi,yi)(i=1,2,3,..,m)，拟合出函数h(x)。一般来讲h(x)为n次多项式，h(x)=w0+w1x+w2x2+...wnxn，其中(w0。
指的是模型对于输入数据的健壮性，即模型在遇到各种不同的数据输入时，仍然能够保持高效的表现。一个鲁棒性强的模型能够在噪声、缺失数据或者其他异常情况下也能够准确地预测结果。则是指模型对于新数据的适应能力，即模型能否对于未在训练集中出现的数据进行准确的预测。一个具有很强泛化性的模型能够在不同的数据集上都表现出色，而不仅仅是在训练集上表现好。深度学习中的目标是构建既有鲁棒性又有泛化性的模型，即能够在多种情
文章目录认识直方图直方图性质认识直方图在图像处理中，也经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横 坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所 占的多少。如下路所示：直方图性质从上面的图中我们也可以看到，直方图里并没有显示位置信息，仅仅是反映了...
information entropy信息熵用来描述信息的不确定性，如果不确定性越高，那么信息熵越大，否则则越低。自信息（信息量）I(X)称为自信息，I(x)=−logP(x)I(x)=-logP(x)。通过公式可以看出，P(x)P(x)越大，自信息就越小。当然，如果一件事情发生的概率为1，那么他的自信息就是0.信息熵假设X的分布为P(X),那么其信息熵为：H(X)=E[I(X)]=∑ip(xi
本文构建的全连接神经网络模型结构图如上。纯使用Python numpy来进行矩阵计算。其中中间隐藏层的数量以及各层（输入层、隐藏层、输出层）的神经单元数量均可 自由设置，本文构造的神经网络并不是专门为识别手写数字而写死的，而是可以根据 任务的需要，自由改变神经网络的参数（如层数、神经单元数、学习率、学习率衰减值 等）。.本文已将神经网络模型程序封装成类，神经网络的各参数为类中属性，神经网络的生成、
最近因为教学需要波士顿房价数据集（开源），网上找到了原数据集，但是下载后是txt版本的。在博主“Zhiwei_Luo”的博文中。在实际使用过程中，发现报错有缺失值，检查后发现博主提供的数据有部分缺失了。现在提供完整的.csv数据集和.txt数据集给大家。
数据如下：1、建立工作表2、由于数据是截面数据，选择Unstructured/Undated3、数据有31行，Data range中填31，点击OK4、输入数据在命令框输入data X Y后回车出现如下界面5、将数据填写进去6、估计参数在EViews命令框中输入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果7、显示回归图形在“Equation”框中，点击“Resid...
极大似然估计 是建立在 极大似然原理 的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。目录1、极大似然原理2、极大似然估计1、极大似然原理极大似然原理：在随机试验中，许多事件都有可能发生，概率大的事件发生的概率也大。若只进行一次试验，事件 A 发生了，则我们有理由认为 A 比其他事件发生的概率都大。例如，一个箱子里有红黑两种颜色的球，数量为10个和1个，但并不知道到底哪种颜色的球为10个那种颜色
相信大多数读者在了解GCN（Graph Convolutional Networks）之前，对CNN（Convolutional Neural Network）都是非常熟悉的，我们知道，在连续信号中的卷积是表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分,如下公式（1）。∫−∞+∞f(τ)g(x−τ)dτ(1)\int_{-\infty}^{+\infty} f(\tau)g(x-
如果上述方法无法解决问题，那么可能是因为 numpy 与其他包的兼容性问题导致的。你可以试试卸载并重新安装其他与 numpy 有依赖关系的包，或者尝试安装不同版本的 numpy 包。如果我们使用的是 Anaconda/Miniconda 环境，请检查我们是否配置了正确的 channel，以避免版本不兼容问题。这个错误通常是因为我们使用了不兼容的 numpy 版本导致的。如果我们使用的是虚拟环境，请
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