如何使用免费的GPU训练：①Kaggle免费GPU ②Google Colab免费GPU ③ Amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU

此前，我尝试了使用BERT-FC模型去做文本分类，遇到了以下几个问题，这里再回顾一下：（1）模型泛化能力不足训练集准确率达到97%以上，但测试集的分类准率均值在80%左右浮动，最好的一次达到了83.8%，但也很难再有提升。（2）分类效果不平衡样本面临不平衡分类问题，在对训练集进行简单随机过采样的预处理的前提下，仍未解决该问题。测试集上使用最优模型进行预测的结果是：两个小类上的F1值刚过50%，两个

此前，我尝试了使用BERT-FC模型去做文本分类，遇到了以下几个问题，这里再回顾一下：（1）模型泛化能力不足训练集准确率达到97%以上，但测试集的分类准率均值在80%左右浮动，最好的一次达到了83.8%，但也很难再有提升。（2）分类效果不平衡样本面临不平衡分类问题，在对训练集进行简单随机过采样的预处理的前提下，仍未解决该问题。测试集上使用最优模型进行预测的结果是：两个小类上的F1值刚过50%，两个

此前，我尝试了使用BERT-FC模型去做文本分类，遇到了以下几个问题，这里再回顾一下：（1）模型泛化能力不足训练集准确率达到97%以上，但测试集的分类准率均值在80%左右浮动，最好的一次达到了83.8%，但也很难再有提升。（2）分类效果不平衡样本面临不平衡分类问题，在对训练集进行简单随机过采样的预处理的前提下，仍未解决该问题。测试集上使用最优模型进行预测的结果是：两个小类上的F1值刚过50%，两个

**Web登录**1、写一个登录界面，并为其写上js2、后端代码（python）#进入登录界面@app.route("/")def login():return render_template('login.html')#获取表单提交的数据，并返送结果@app.route("/dologin",methods=["post"])def dologin():...

一个简单的网页。为了让aaaaaa传入html中显示出来，我们需要在两文件之间用一个变量联系起来，这个变量命名随意（最好与原变量name区分开来），如namex，它的作用是接受name所赋的字符，然后在html中替换{{namex}}。当我们打开网页并在网址后添加"/haha"时，仍然无法成功看到结果，因为我们还需要把0.0.0.0这一地址更改成电脑在局域网下的IP地址，这样就可以在本机查看运行结