主要使用jupyter notebook or databricks导入数据from pyspark.sql import SparkSession#创建一个SparkSession对象来调用spark，如果是在交互式环境中不需要此步骤，可以直接使用sparkspark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()#

关于RNN的理论部分我们已经在前面介绍过，所以这里直接上代码数据是csv格式，只有两列，第一列是标签（但是为中文），第二列是text，文本内容。当然这里也可以加入停用词我们需要构建和处理文本数据的词汇表。词汇表是自然语言处理中的一个基本概念，它将文本中的单词映射到唯一的整数ID上。这样，文本数据就可以被转换为机器可以理解的数字格式。创建好的词汇表如下我们之前看到标签是，等文本，需要转换成数值标签代

适应度函数，计算个体的适应度x = int(''.join(str(gene) for gene in chromosome), 2)#转换成十进制# 选择函数，基于适应度进行选择# 交叉函数，随机选择交叉点，进行基因交换else:# 变异函数，随机翻转基因population: 这是一个参数，代表当前种群的个体集合。在遗传算法中，种群是所有可能的解决方案的集合。这里使用列表推导式来计算种群中每个

大数据时代悄然来临，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。全球范围内，世界各国政府均高度重视大数据技术的研究和产业发展，纷纷把大数据上升为国家战略加以重点推进。企业和学术机构纷纷加大技术、资金和人员投入力度，加强对大数据关键技术的研发与应用，以期在“第三次信息化浪潮”中占得先机、引领市场。大数据已经不是“镜中花、水中月”，它的影响力和作用力正迅速触及社会的每个角落

PyTorch DNN回归实战

每次提到RNN最先遇到的问题肯定是梯度消失和梯度爆炸，那么什么是梯度消失和梯度爆炸？RNN中为什么会出现这个问题呢？梯度消失和梯度爆炸是深度学习模型，特别是在训练递归神经网络（RNN）和深度前馈神经网络时可能遇到的两个主要问题。这两个问题都源于神经网络中梯度的连乘效应。梯度消失和梯度爆炸是RNN在反向传播过程中常见的问题，RNN的反向传播是通过时间的反向传播”（Backpropagation Th

UML：Unified Modeling Language，统一建模语言，支持从需求分析开始的软件开发的全过程。是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言、为软件开发的所有阶段提供模型化和可视化支持，包括由需求分析到规格，到构造和配置。组成UML的3个要素基本构造块（事物、关系和图）规则（支配这些构造块如何放置在一起）机制（运用于整个语言的机制）各种类图关系。

autoPyTorch安装过程

文章给出了RNN-中文多分类的代码实现，本次主要是对RNN的架构进行一个详细的解析。

隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供 方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，能够保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。2022年，隐私计算迎来一系列创新与突破，一方面，各主流隐私计算技术路线持续迭代优化，在单点层面提升了能力上限；另一方面，为了适应现实场景，开始探索通过技术融合等方式来突破瓶颈。技术的不断发展，使得