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【转】maven+dependency tracking 利用pom.xml快速的生成bom文件

但在Java项目里,只有pom.xml文件,如何把利用pom.xml快速的生成bom文件,则成了如何帅气使用dependency Track的重要问题。在dependencyTrackBaseUrl条目中加入你的dependencyTrack地址,也就是你的访问URL,apikey条目中加入你的apikey,可在你的后台获取,注意这个apikey需要有添加权限,我这里直接给的最高的,避免出现未知情

#maven#xml#java
(转)lstm实例:预测文本的下一个词

参考连接:https://www.jb51.net/article/189946.htmLSTM问题,能够预测一句话的下一个字词是什么使用one-hot编码各种引用import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Dense, Dropoutimport numpy as np数据预处理dat

#lstm#深度学习#人工智能
pyflink实时接收kafka数据至mysql

from pyflink.dataset import ExecutionEnvironmentfrom pyflink.table import TableConfig, DataTypes, BatchTableEnvironment, EnvironmentSettingsfrom pyflink.table.catalog import HiveCatalogfrom pyflink.ta

#kafka#mysql#hive
hive安装及使用过程中的bug

hive bug1:Exception in thread "org.apache.hadoop.hive.common.JvmPauseMonitor$Monitor@34a2d6e0" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceededat java.util.ArrayList.<init>(ArrayList.java:

#hive#java#hadoop
pandas数据结构Series

Pandas处理以下三个数据结构系列(Series)数据帧(DataFrame)面板(Panel)特点:1. Pandas数据结构是值可变的(可以更改),除了系列都是大小可变的。系列是大小不变的;2. 较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如,DataFrame是Series的容器,Panel是DataFrame的容器。Series...

#pandas
Synonyms 中文近义词工具包 -- 支持文本对齐,推荐算法,相似度计算,语义偏移,关键字提取,概念提取,自动摘要,搜索引擎等

GitHub - chatopera/Synonyms: 中文近义词:聊天机器人,智能问答工具包SynonymsChinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding.更好的中文近义词:聊天机器人、智能问答工具包。synonyms可以用于自然语言理解的很多任务:文本对齐,推荐算法,相似度计算,语义偏移,关键字提取,概念提

#推荐算法#搜索引擎#自然语言处理
Python gensim库使用word2vec 加载和保存模型

1. 训练模型读取训练数据并使用jieba分词,可以准备自己想要训练的语料,import osimport jieba# 读取训练数据pos_file_list = os.listdir('data/pos')neg_file_list = os.listdir('data/neg')pos_file_list = [f'data/pos/{x}' for x in pos_file_list]n

#python#word2vec#自然语言处理
联邦学习模型分类

我们都听过联邦学习分类方法中有:纵向横向和迁移,横向联邦学习机器学习中,特征、标签和样本是最基本的概念,下图展示了特征样本标签之间的关系横向联邦学习,就是指两个样本集合中样本的特征重合较高,但是样本来源不一样。就比如图中,两个样本集合分别是两家银行的客户。一般银行管理的数据特征都是相似的,但是客户是不同的,这样我们就可以采用横向联邦学习的方式训练模型。纵向联邦学习。...

#分类#机器学习#python
机器学习--集成学习(Ensemble Learning)

一. 集成学习法集成学习(Ensemble Learning)在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高。目前集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST等、后者的代表算法主要是随机森林(Random Forest)。在机器习的有监督...

#集成学习
物联网场景下-DTLS证书模式交互流程分析

\报文交互流程图:1.      客户端发送client_hello报文,其cookie字段的值为空,报文段的内容除cookie外,还有客户机产生的32字节的随机数,其中前4字节为时间戳,后28字节为系统产生的随机数。此外,该报文段的内容还有客户机支持的加密方式(PSK或者ECC)和压缩方式,供服务器进行选择。2.      服务受到cookie报文后,回应hello_verify_request

#物联网
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