- @java_hzp
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最大匹配的分词方法是通过设置最大的匹配长度，对输入的sentence基于已有词典进行匹配分词。例如说，词典为“自然,语言,自然语言,处理,自然语言处理”，输入的sentence是“自然语言处理”，当设置max_len为6的时候，“自然语言处理”就会分成一个词，当设置max_len为5的时候，就会分为“自然语言，处理”。下面是简单的Python代码实现：class Segmentation:def
图像处理：先对所有的图像的大小reshape到224*224（Resnet输入为224*224）def Image_PreProcessing(imagepath, targetpath):# 待处理图片存储路径im = cv2.imread(imagepath, 1)h, w, _ = im.shapeprint(im)t = 0...
首先是对图像集的处理，在此对图像进行了reshape，所有的图像统一处理成（224,224,3）的格式。对图像还可以稍作增强，增加数据集数量：# 随机水平翻转r1 = random.random()if r1 > 0.5:img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)...
'''Resnet18 代码date:2019/11/30author:hzp'''import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, inchannel, outch...
AUC计算的关键是找到所有正样的预测值大于负样本预测值的正负样本对。Precision就是召回了K个item，K个item中被点击了n个，那么Precision=n/K。Recall是用户点击的M个item中，k个物品是在召回模型推荐列表的，那么Recall=k/M。N为样本的总数，m为正例的个数。...
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